OpenCV 开源工具教程

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于各种计算机视觉任务中。

快速入门

安装环境：首先，您需要在您的计算机上安装Python和OpenCV库。您可以通过以下命令进行安装：
```
pip install opencv-python
```
基本操作：OpenCV提供了丰富的函数来处理图像和视频。以下是一些基本的操作：
- 读取图像：使用cv2.imread()函数读取图像。
```
import cv2

image = cv2.imread('path_to_image')
```
- 显示图像：使用cv2.imshow()函数显示图像。
```
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
- 保存图像：使用cv2.imwrite()函数保存图像。
```
cv2.imwrite('path_to_save_image', image)
```
图像处理：OpenCV提供了许多图像处理功能，如滤波、边缘检测、形态学操作等。
- 滤波：使用cv2.GaussianBlur()函数进行高斯滤波。
```
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
```
- 边缘检测：使用cv2.Canny()函数进行边缘检测。
```
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
```

如果您想更深入地了解OpenCV，可以访问我们的OpenCV进阶教程。

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使用OpenCV的Canny边缘检测算法，可以有效地从图像中提取出边缘信息。