16个OpenCV函数启动计算机视觉之旅(使用Python代码)

本文介绍了计算机视觉的基础,并详细探讨了OpenCV库中16个核心函数,包括图像读取、颜色空间转换、图像大小调整、旋转、翻译、阈值处理、自适应阈值、图像分割、按位操作、边缘检测、过滤、轮廓检测、SIFT和SURF特征检测以及特征匹配。这些函数是理解和应用计算机视觉模型的关键,适合初学者掌握。

Introduction

计算机视觉是目前任何行业中最热门的领域之一。由于技术和研究的快速发展,它正在蓬勃发展。但对于新手来说,这可能是一个令人生畏的空间。数据科学家在转向计算机视觉时面临一些共同的挑战,包括:

  • 我们如何清理图像数据集?图像有不同的形状和大小
  • 一直存在的获取数据的问题。我们应该在构建计算机视觉模型之前收集更多图像吗?
  • 学习计算机视觉模型是否必须学习深度学习?我们可以不使用机器学习技术吗?
  • 我们可以在自己的机器上构建计算机vsiion模型吗?不是每个人都可以访问GPU和TPU!

我当然遇到了大部分挑战,我相信大多数人也必须拥有这些挑战。这些是作为计算机视觉初学者提出的正确问题 - 这是个好消息!你是在正确的地方。

在本文中,我们将通过令人敬畏的OpenCV库回答大部分问题。它像计算机视觉任务的灯塔一样突出,很容易成为最受欢迎的CV库。

在这里插入图片描述

但OpenCV有一个警告 - 为新手导航可能有点困难。 OpenCV中有许多可用的功能,但它可能会变得令人生畏:

  • 了解各种可用功能
  • 仪表用于您的特定问题的功能

我个人认为学习如何导航OpenCV对于任何计算机视觉爱好者来说都是必须的。 因此,我决定写这篇文章,详细介绍OpenCV中的不同(常见)函数,它

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