鲤太Baby辣～-优快云博客

原创 OpenCV复习Day13_图像轮廓的查找与绘制

RETR_TREE = 3，按照树型存储轮廓，从大到小，从左到右。RETR_LIST = 1，检测的轮廓不建立等级关系，即检测所有轮廓。RETR_CCOMP = 2，每层最多两级，从小到大，从里到外。method轮廓近似方法也叫ApproximationMode。RETR_EXTERNAL = 0，表示只检测外围轮廓。返回contours和hierarchy即轮廓与层级。mode：查找轮廓的模式。

2025-02-14 18:16:36 395

原创 OpenCV复习Day12_图像的形态学处理(腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽)

思路：若卷积核遍历时，一个卷积核大小内的图像的像素值均为1，则锚点也赋值为1；若其内只要有一个像素值不为1，则锚点的像素值赋值为0。膨胀是腐蚀的相反操作，若锚点为非零值，无论卷积核周边为0还是非0，均变为非0值。腐蚀操作是通过卷积核内元素均为1的卷积核遍历图像的过程。

2025-02-13 20:16:31 676

原创 OpenCV复习Day11_边缘检测Sobel算子与Canny算法

边缘是像素值发生跃迁的位置，是图像的显著特征之一，在图像的特征提取、对象检测、模式识别都有很大的作用。对于图像处理来说，像素的灰度值发生突变的位置突出为边界。2：滤波去噪：边缘检测容易受到噪声影响，在进行边缘检测前通常要先进行去噪，一般都使用高斯滤波器与图像进行卷积运算来平滑图片，进而去除噪声。3：计算梯度：对平滑（去噪）后的图像采用sobel算子计算梯度与方向。方法：Gray=(R+G+B)/3;5：双阈值算法检测和连接边缘。4：梯度模值非极大值抑制。1：对图像进行灰度化。

2025-02-11 20:11:19 853

原创 OpenCV复习Day10_全局二值化与自适应二值化

该方法根据图像上的每个小区域计算与之相适应的阈值，因此采用该方法会使得在不同区域上采用不同的阈值来处理图片。C：为一个常数，阈值就为平均值或加权平均值减去这个常数。blocksize：领域大小，用来计算阈值的区域大小。adaptiveMethod：指定计算阈值的方法。

2025-02-07 15:38:17 262

原创 OpenCV复习Day9_方盒滤波、均值滤波、高斯滤波

boxFilter(src, ddepth[, dst[, anchor[, normalize[, borderType]]]])方盒滤波。方盒滤波卷积核的常见形式：normalize = True时，a=1/(w*H)，即为滤波器的宽高乘积分之一normalize = False时，a=1一般情况下normalize用True，这时方盒滤波等价与均值滤波高斯函数是符合高斯分布（正态分布）的分布函数。(u为期望，sigma为方差，方差越大数据越不集中，概率分布越矮胖)

2025-02-07 13:24:43 1138

原创 OpenCV复习Day9_图片的卷积操作

【代码】OpenCV复习Day9_图片的卷积操作。

2025-02-06 18:04:53 325

原创 OpenCV复习Day8_图像的基本变换(resize,翻转，仿射变换，透视变换)

getAffineTransform(srcl,dstl)：通过变换前三个点的像素坐标与变换后原三个点的像素坐标变换可求变换阵；即通过三点可以确定变换后的位置，相当于解方程3个点对应三个方程,解出偏移的参数和旋转的角度。getRotationMatrix2D(center,angle,scale)：对图像对某点进行旋转缩放。.__sizeof__用于读取图片的存储空间大小，单位为字节。

2025-01-19 07:30:00 1021