OpenCV 图像处理教程

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理的工具和函数。以下是一些基本的图像处理步骤，帮助你开始使用 OpenCV。

步骤 1: 载入图像

首先，你需要载入一个图像。你可以使用 cv2.imread() 函数来载入图像。

import cv2

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

步骤 2: 显示图像

接下来，你可以使用 cv2.imshow() 函数来显示图像。

cv2.imshow('Image', image)

步骤 3: 转换图像

OpenCV 提供了许多用于图像转换的函数，例如灰度转换、二值化等。

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

步骤 4: 应用滤波器

你可以使用各种滤波器来平滑图像或去除噪声。

blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

步骤 5: 图像处理应用

OpenCV 可以用于许多图像处理应用，如边缘检测、轮廓检测等。

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

Edge Detection

更多信息

如果你想要了解更多关于 OpenCV 的信息，请访问我们的OpenCV 教程页面。

cv2.destroyAllWindows()