基础操作概览
OpenCV（开源计算机视觉库）是图像处理领域的核心工具，支持多种编程语言（如Python/C++）。以下是常见操作模块：
图像读取与显示
使用cv2.imread()加载图片，cv2.imshow()展示结果。灰度化与二值化
转换为灰度图：cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
二值化处理：cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)滤波与锐化
高斯模糊：cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX)
边缘检测：cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)
常用函数速查 📚
| 函数名 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
cv2.resize() |
图像缩放 | cv2.resize(img, (width, height)) |
cv2.cvtColor() |
颜色空间转换 | cv2.COLOR_BGR2GRAY |
cv2.findContours() |
边缘轮廓检测 | cv2.findContours(image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) |
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进阶技巧与应用场景 🔍
- 目标检测：结合Haar级联分类器实现人脸/物体识别
- 图像分割：使用GrabCut算法提取前景区域
- 机器学习：训练自定义分类模型进行图像分类
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学习资源推荐 📚
- OpenCV官方文档：全面的技术参考
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