OpenCV 的主要功能包括图像处理、图像识别、图像合成等。 OpenCV 的核心概念包括图像处理、图像分析、机器学习等。它提供了一系列的图像处理函数,如图像变换、图像增强、图像复原等。此外,OpenCV 还支持图像识别和图像合成,可以用于构建复杂的计算机视觉系统。 1.2 Python OpenCV 安装 要使用 Python OpenCV,首先需要安装 O...
在图像处理中 ,经常要对图像增加一些说明性文字,opencv提供了用于绘制文字的函数putText, dst = putText(img,text,org,fontFace,fontscale,color,thickness=None) text是待绘制的文字,org表示文字在图像中绘制区域的左下角位置,fontFace表示字体,fontScale表示对字体的缩放比例,color表示颜色,thickness表示绘制文字的粗细。
相反,如果我们把图像模糊太多,我们就会丢失数据。因此,我们需要找到一个适当的模糊量,从而不失去理想的边缘。 有多种技术用于实现模糊效果,在这里我们讨论OpenCV中常用的四种技术:平均模糊(Averaging blurring)、高斯模糊(Gaussian blurring)、中值模糊(median blurring)和双边滤波(bilateral filtering)。这四种技术应用一个...
cv.imwrite("F:/picture/lenaresult.png",image)#将图像保存到F:/picture/下,名字为lenaresult 02 图像通道的基本操作 在图像处理过程中,有时会根据需要对通道进行拆分与合并。在OpenCV中提供了split和merge函数对图像进行拆分与合并。下面对这两个函数进行介绍。 1. split拆分函数 函数split可以拆分图像的通道,例...
系统学习图像处理技术,使用OpenCV进行图像的预处理,包括计算灰度化、二值化、自适应二值化、形态学变换、图片颜色识别、图像颜色替换、ROI切割、图像旋转、图像镜像旋转、图像缩放、图像矫正、图像添加水印以及图像噪点消除等操作。聚焦于特征检测与提取,包括图像梯度处理、图像边缘检测、凸包特征检测、绘制图像轮廓、直方图...
InputArray src :输入,原图像,即待改变大小的图像。 OutputArray dst: 输出,改变后的图像。这个图像和原图像具有相同的内容,只是大小和原图像不一样而已。 dsize:输出图像的大小,如上面例子(500,300)。 fx:width方向的缩放比例。 fy:height方向的缩放比例。如果fx=0.3,fy=0.7,则将原图片的x轴缩小为原来的0.3...
前面讲述了调用OpenCV中cvtColor()函数实现图像灰度化的处理,接下来讲解基于像素操作的图像灰度化处理方法,主要是最大值灰度处理、平均灰度处理和加权平均灰度处理方法。 1.最大值灰度处理方法 该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量中的最大值,公式如下: ...
该项目可实现图像的多样化处理,基本上包含了OpenCV模块常用的图像处理功能,非常适合初学者理解和应用,包括:灰度化功能、反转功能、通道分离功能、噪音滤波功能、高斯双边滤波功能、均值偏移滤波功能、图像二值化功能、Canny边缘检测功能、直线检测功能、圆形检测功能、轮廓发现功能和人脸检测功能。
python+opencv图像处理 opencv图像处理函数 1、blur 2、GaussianBlur 3、medianBlur 4、bilateralFilter 5、腐蚀和膨胀 6、morphologyEx高级形态学变换 7、convertScaleAbs图像增强 8、Sobel 9、Laplacian 10、Scharr 11、Canny 好好学习噢! 在这里插入图片描述...
01 图像的读取、显示和保存 OpenCV提供了cv2模块,用于进行图像的处理操作。 1. 读取图像 OpenCV提供了cv2.imread()函数用于进行图像的读取操作。该函数的基本格式为: 复制 retval=cv2.imread(filename[, flags]) 1. 其中: retval是返回值,其值是读取到的图像。