在这个高级教程中，我们将深入探讨如何使用 OpenCV 库进行更复杂的图像处理任务。OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，广泛用于各种图像和视频分析任务。
高级主题
- 图像分割：学习如何将图像分割成不同的部分，以便进行进一步的分析。
- 特征检测：了解如何检测图像中的关键特征，如角点、边缘和轮廓。
- 目标跟踪：掌握如何跟踪图像中的目标，即使它们在场景中移动。
- 图像配准：学习如何将多张图像对齐，以便进行更复杂的分析。
实例教程
以下是一个简单的示例，展示了如何使用 OpenCV 进行图像分割：
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 应用阈值
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示结果
cv2.imshow('Thresholded Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()