OpenCV 图像处理操作文档

OpenCV 是一个非常强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理操作。以下是一些常见的图像处理操作：

常用图像处理操作

  • 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。
  • 二值化：将图像转换为只有黑白两色的图像。
  • 边缘检测：检测图像中的边缘。
  • 形态学操作：包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。
  • 图像滤波：用于去除噪声，包括均值滤波、高斯滤波等。

示例操作

以下是一个使用 OpenCV 进行图像处理的示例代码：

import cv2


image = cv2.imread('/path/to/image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(binary_image, 100, 200)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

更多资源

想要了解更多关于 OpenCV 的图像处理操作，请访问我们的 OpenCV 教程。

图片示例

以下是一些 OpenCV 图像处理的图片示例：

图像处理示例