OpenCV 文档增强教程

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。本教程将为您介绍如何使用 OpenCV 进行文档增强。

基础教程

1. 安装 OpenCV

   • 首先，您需要安装 OpenCV。您可以通过以下链接了解如何在您的操作系统上安装 OpenCV：OpenCV 安装教程

2. 读取图像

   • 使用 OpenCV 读取图像非常简单。以下是一个示例代码：

     import cv2
     
     image = cv2.imread('image.jpg')
     

3. 显示图像

   • 您可以使用以下代码显示图像：

     cv2.imshow('Image', image)
     cv2.waitKey(0)
     cv2.destroyAllWindows()
     

高级教程

1. 图像滤波

   • 图像滤波是图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声。以下是一个示例代码：

     blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
     

2. 边缘检测

   • 边缘检测是图像处理中的重要步骤，用于检测图像中的边缘。以下是一个示例代码：

     edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
     

3. 图像分割

   • 图像分割是将图像分割成多个区域的过程。以下是一个示例代码：

     mask = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
     

图片示例

OpenCV 图像处理

以上是 OpenCV 文档增强的一些基本教程。希望这些教程能帮助您更好地了解 OpenCV 的文档增强功能。如果您想了解更多关于 OpenCV 的内容，请访问我们的OpenCV 官方文档。