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在数字图像处理中，形态学操作是一种常用的技术，用于提取图像中的特定形状或特征。其中，腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）是两种基本的形态学运算。本文将通过一个简单的例子来演示如何使用Python中的OpenCV库执行这些操作，并展示其效果。

【代码】OpenCV截取指定图片区域。

通过以上代码，您可以实现一个简单的实时人类检测程序。YOLOv5的高效性和准确性使其成为计算机视觉任务中的热门选择。希望这篇博客能帮助您更好地理解如何使用YOLOv5进行人类检测。

在计算机视觉领域，行人检测是一个重要的研究方向，它在视频监控、自动驾驶、人机交互等领域都有着广泛的应用。本文将介绍如何使用 OpenCV 库来实现视频中的行人检测。

在计算机视觉处理中，理解图像的颜色通道和灰度表示是非常重要的基础知识。- 使用`cv2.split()`将图像分离为B、G、R三个通道。- 使用`cv2.cvtColor()`将彩色图像转换为灰度图。- 使用`cv2.merge()`重建单通道图像。- 使用`cv2.imread()`读取图像。- 每个通道图像中，只保留对应的颜色分量。- 研究图像中各个颜色通道的分布。- 在特定通道上提取图像特征。- 分析图像中各个颜色分量的分布。- 进行特定颜色通道的图像处理。- 检测特定颜色的物体。