OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。本教程将介绍一些OpenCV的高级功能和应用。

主要内容

  • 图像处理

    • 图像滤波
    • 图像变换
    • 形态学操作

  • 特征检测与描述

    • SIFT、SURF、ORB 等特征检测算法
    • 特征匹配

  • 目标跟踪

    • 基于颜色、光流、模板匹配等方法的跟踪

  • 机器学习

    • 使用 OpenCV 的机器学习模块进行分类、回归等任务

实例

以下是一个使用 OpenCV 进行图像滤波的简单示例：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')

# 使用高斯滤波
filtered_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

扩展阅读

想要了解更多关于 OpenCV 的知识，可以访问我们的 OpenCV 教程。

图片示例

高斯滤波

Gaussian_Blur

SIFT 特征检测

SIFT