🧠 图像处理基础概念

图像处理是计算机视觉的核心技术，OpenCV 提供了丰富的工具库帮助开发者实现以下功能：

  • 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像（cv2.cvtColor()）
  • 二值化：将图像转换为黑白二值图像（cv2.threshold()）
  • 几何变换：旋转、缩放、平移等操作（cv2.warpAffine()）
  • 直方图均衡化：增强图像对比度（cv2.equalizeHist()）
图像处理基础

🔧 常用图像处理操作

1. 滤波器应用

  • 均值滤波：cv2.blur() 模糊图像噪声
  • 高斯滤波：cv2.GaussianBlur() 降低高斯噪声
  • 中值滤波：cv2.medianBlur() 去除椒盐噪声
高斯模糊示例

2. 边缘检测

使用 Canny 边缘检测器（cv2.Canny()）可有效识别图像轮廓：

  • 阶梯状边缘检测
  • 非极大值抑制优化
  • 自动阈值计算
边缘检测效果

🧩 图像分割技术

通过以下方法实现图像对象提取：

  1. 阈值分割：基于像素值划分区域
  2. 分水岭算法：cv2.watershed() 处理重叠区域
  3. GrabCut：cv2.grabCut() 精准前景提取
图像分割原理

🎨 颜色空间转换

OpenCV 支持多种颜色空间转换：

  • RGB ↔ BGR（cv2.cvtColor()）
  • HSV 色彩空间（cv2.cvtColor()）
  • YUV 格式转换（cv2.COLOR_YUV2RGB）

💡 小贴士：颜色空间转换是目标检测和图像分割的关键步骤，建议结合 OpenCV 颜色空间教程 深入学习

📚 扩展阅读推荐

如需了解更高级的图像处理技术，可访问：

颜色空间转换示例