OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。以下是一些关于 OpenCV 图像处理的基础知识。

图像处理基础

  1. 图像读取与显示 📸

    • 使用 cv2.imread() 函数可以读取图像。
    • 使用 cv2.imshow() 函数可以显示图像。

  2. 图像操作 🎨

    • 可以通过 cv2.copyMakeBorder() 函数来添加边框。
    • 可以使用 cv2.resize() 函数来调整图像大小。

  3. 颜色转换 🎨

    • OpenCV 使用 BGR 模式存储图像，而 RGB 模式在显示时通常更常用。
    • 使用 cv2.cvtColor() 函数可以将颜色模式进行转换。

  4. 图像滤波 🌪️

    • 可以使用 cv2.GaussianBlur() 函数进行高斯模糊。
    • 可以使用 cv2.medianBlur() 函数进行中值滤波。

  5. 边缘检测 🔍

    • 使用 cv2.Canny() 函数可以检测图像中的边缘。

扩展阅读

想要了解更多关于 OpenCV 图像处理的知识，可以阅读我们网站的 OpenCV 教程。

以下是一些示例图片：