1. 图像处理基础概念 🌟

图像处理是通过算法对图像进行分析、转换和增强的过程。OpenCV提供了丰富的工具库，支持以下核心操作：

  • 📷 图像读取与显示（cv2.imread() / cv2.imshow()）
  • 🖼️ 图像格式转换（如灰度化 cv2.cvtColor()）
  • 🧠 图像特征提取（边缘检测 cv2.Canny()）
  • 🔄 图像几何变换（旋转、缩放 cv2.warpAffine()）

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2. 常用操作实践 🛠️

2.1 滤波处理

  • 🧼 均值滤波：cv2.blur() 或 cv2.boxFilter()
    均值滤波
  • 🌬️ 高斯滤波：cv2.GaussianBlur()
    高斯滤波
  • 🧹 中值滤波：cv2.medianBlur()
    中值滤波

2.2 边缘检测

  • 🔍 Canny边缘检测：cv2.Canny()
    Canny边缘检测
  • 🧭 Sobel算子：cv2.Sobel()
    Sobel算子

3. 图像增强技术 ✨

  • 🎨 直方图均衡化：cv2.equalizeHist()
    直方图均衡化
  • 🧪 对比度调整：cv2.convertScaleAbs()
    对比度调整
  • 📈 图像锐化：cv2.Laplacian()
    图像锐化

4. 实战案例推荐 🚀

  • 📚 OpenCV图像处理实战案例：包含文字识别、图像分割等完整示例
  • 🧩 图像拼接项目：使用stitcher模块实现多图融合
  • 📌 实时视频处理：cv2.VideoCapture() + cv2.imshow() 组合应用

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