weixin_44463519的博客

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2.1 blanck_image = np.zero_like(img) # 创建空图像在blanck_image上绘制filtered_contours轮廓，-1表示全部绘制，用白色，填充绘制。寻找轮廓裁剪图像# 对原始图像进行四点透视变换在此之前，需要对得到的轮廓进行降序，然后获取近似的轮廓，得到四个角的点。（1）得到轮廓，对轮廓降序# 按照面积来降序排序（2）先对近似轮廓降序，再拟合近似轮廓peri = cv2.arcLength(c, True) // 求轮廓的周长。

要想更好的处理图像或者视频信息，图像的基础操作是最低级的要求。opencv-python就给我们提供了一个很好地操作平台。1、安装opencv-python 由于网上大部分机器视觉的资源都是基于Python进行开源的，因此之后的各种操作，我都会以pycharm的形式交给大家。 安装opencv-python环境是很容易的一件事情，当然这是在确保你的电脑上有pycharm和Python开发环境的前提之下。 1、将下载链接切换到清华源 ......

文章目目录前言一、图像的读入和显示和保存章节介绍：1、读取图像2、显示图像​3、图像的保存二、图像的绘制章节介绍：1、绘制直线2、绘制圆形3、绘制矩形4、向图像中添加文字总结前言接下来，我们就进入有趣的图像处理基础，内容比较多，希望大家能耐住性子，把这一章比较重要的内容学完。一、图像的读入和显示和保存章节介绍：这里我将会给大家介绍如何读取图像，如何显示图像和如何保存图像。1、读取图像（1）使用的函数.......

目录一、图像的基础操作1、获取并修改图像中的像素点2、获取图像的属性3、图像通道的拆分与合并4、色彩空间的改变二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、图像的基础操作1、获取并修改图像中的像素点（1）后边比较重要的图像二值化就是基于修改图像的像素点实现的，我们可以通过行和列的坐标值获取该像素点的像素值。对于BGR图像，它返回一个蓝，绿，红值的数组。对于灰度图像，仅返回相应的强度值。使用相同的方法对像素值进行修改。（2）代码示例：import c.

这是OpenCV图像处理的第四节，从原理和代码角度叙述了图像的几何变换过程。

这一章节详细的讲解了图像处理的形态学操作。

本章主要提及图像中噪声的概念，以及如何去除噪声。

无

本章仔细叙述了几种传统边缘检测方法的原理以及具体实现，讲了四种比较重要的传统算子：Sobel、Scharr、Laplacian、Canny

对各种边缘检测算子做了一个完整的总结

这一章详细叙述了图像特征和角点的概念，虽然通俗易懂，但是十分重要！！！

详细叙述了Harris和Shi-Tomasi角点检测原理和实现方法。

角点检测算法，虽然具有旋转不变性，但是不具有尺度不变性，也就是说如果图像被放大后，在使用同样的窗口，就检测不到角点了。本章详细叙述了拥有尺度不变性的SIFT算法和其改进版SURF的基本原理。