简介

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是计算机视觉领域的经典库，广泛应用于图像处理、目标检测、视频分析等场景。本教程将带你从基础到进阶掌握 OpenCV 的核心功能。

核心概念

  • 图像读取与显示
    使用 cv2.imread() 读取图像，cv2.imshow() 显示图像，cv2.waitKey() 控制窗口关闭。

    图像处理基础

  • 图像增强
    包括灰度化（cv2.cvtColor()）、阈值处理（cv2.threshold()）、滤波（cv2.GaussianBlur()）等操作。

    图像增强技术

  • 边缘检测
    常用算法如 Canny 边缘检测（cv2.Canny()）、Sobel 算子（cv2.Sobel()）等。

    边缘检测示例

  • 图像分类
    通过预训练模型（如 Haar 级联分类器）实现对象识别。

    图像分类应用

实战案例

  1. 人脸检测
    使用 Haar 级联分类器识别图像中的人脸： 

    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

    点击查看完整代码示例

  2. 颜色空间转换
    将 RGB 图像转换为 HSV 空间以更高效地处理颜色： 

    hsv_image = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_RGB2HSV)
    颜色空间转换

  3. 图像拼接
    通过特征匹配（如 SIFT、ORB）实现多张图像的无缝拼接。
    了解更多图像拼接技术

扩展学习

💡 提示：图像处理是计算机视觉的基石，建议结合实际项目加深理解！