OpenCV Python 高级教程

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的开源计算机视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。本文档将为您介绍OpenCV Python高级用法。

高级功能概述

1. 图像处理：高级图像滤波、形态学操作、几何变换等。
2. 视频处理：视频捕捉、视频流分析、目标追踪等。
3. 机器学习：使用OpenCV的机器学习模块进行图像识别、目标检测等。

高级图像处理

图像滤波

图像滤波是图像处理中的基本操作，用于去除噪声。

• 均值滤波：使用周围像素的平均值替换中心像素值。
• 中值滤波：使用周围像素的中值替换中心像素值。
• 高斯滤波：根据高斯分布对像素值进行加权。

均值滤波示例

形态学操作

形态学操作通过结构元素（如矩形、圆形、十字形等）对图像进行操作。

• 膨胀：将结构元素中的白色像素“推广”到相邻像素。
• 腐蚀：将结构元素中的黑色像素“侵蚀”到相邻像素。

形态学操作示例

高级视频处理

视频捕捉

使用OpenCV可以轻松捕捉视频流。

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    cv2.imshow('Video', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

视频流分析

通过分析视频流，可以实现多种功能，如运动检测、人脸识别等。

运动检测示例

机器学习

OpenCV提供了丰富的机器学习模块，可用于图像识别、目标检测等。

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier()

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 查看准确率
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

总结

本文档介绍了OpenCV Python的高级用法，包括图像处理、视频处理和机器学习。通过学习这些内容，您可以更好地利用OpenCV进行图像和视频处理。

更多关于OpenCV Python的资料，请访问OpenCV Python官方文档。