OpenCV 图像处理教程 🖼️

欢迎来到 OpenCV 图像处理入门指南！通过本教程，你将掌握基础的图像操作与处理技巧。以下是核心内容概览：

🧠 基础概念

1. 读取/显示/保存图片
   使用 cv2.imread() 加载图像，cv2.imshow() 显示，cv2.imwrite() 保存。

   

2. 颜色空间转换
   将 RGB 图像转为灰度图：cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   示例：

   gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   

🔧 常用操作

• 灰度转换

  适用于简化图像数据，提升后续处理效率。

• 边缘检测
  使用 Canny 算法：cv2.Canny(image, 100, 200)

  可识别图像中的轮廓特征。

• 滤波与降噪
  高斯模糊：cv2.GaussianBlur(image, (5,5), 0)
  中值滤波：cv2.medianBlur(image, 5)

🧪 实战案例

1. 图像模糊处理

   blurred = cv2.GaussianBlur(image, (11,11), 0)
   

   

2. 直方图均衡化
   提升图像对比度：cv2.equalizeHist(gray)

   

🚀 学习路径

• 入门：OpenCV 基础操作指南
• 进阶：深入学习OpenCV高级功能
• 项目：图像处理实战项目集

通过实践掌握这些技术，你将能够完成从图像增强到目标识别的多种任务！📷💻