opencv的图像处理方法

本文深入探讨了图像处理技术中的Bayer抖动显示、Floyd-Steinberg抖动显示、图像增强方法如灰度变换、直方图均衡等,以及图像复原技术、图像变换、编码方法等。同时,结合AI音视频处理技术,介绍了视频分割、语义识别、物体检测识别、语音识别变声等领域的最新进展。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

图像显示:
Bayer抖动显示
Floyd-Steinberg抖动显示

图像增强:
灰度变换
直方图均衡
局部平均平滑
中值滤波
理想低通滤波
Butterworth低通滤波
图象锐化
理想高通滤波
Butterworth高通滤波
伪彩色增强

图像复原:
运动模糊
运动模糊复原
逆滤波退化
逆滤波复原
加噪退化
维纳滤波复原

图像变换:
傅立叶变换
快速傅立叶变换
离散余弦变换
沃尔什变换
霍特林变换
小波变换
小波反变换

图像编码:
霍夫曼编码
香农-费诺编码
算术编码
位平面编码
保存IMG文件
读入IMG文件

图象配准

运动检测
获取背景  背景检测

特征提取
图象的二阶矩
图象的重心矩
阈值面积消去
市街区距离变换
市街区距离骨架生成
骨架反变换
轮廓提取
边界跟踪

图象分割
固定阈值分割
自适应图象分割
Roberts算子
Sobel算子
Prewitt算子
Laplace算子
Canny算子
边界跟踪
区域生长

图象识别
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