张士玉小黑屋

☞░前往老猿Python博文目录https://blog.csdn.net/LaoYuanPython░一、引言前一阵子家人报考教师资格证考试，因报名需要将蓝底的数字相片换成白底的，老猿虽然在学习图像处理相关开发技术，但并没有熟练使用的图像编辑软件，一般也就是用个windows的画图工具简单处理一下，因此这个事情就只好求助于OpenCV的图像处理技术。不过老猿OpenCV图像处理也就学了最低级的图像处理，其他的

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~上一篇文章主要介绍ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法，并且参考了两位计算机视觉大佬（Rizzi何恺明）的论文。本

前言今天学习了一个非常神奇的手部识别模块mediapipe,只是其中一个功能还有很多功能以后有时间再去学习效果如图在这里做一下记录学习记录首先呢我们先安装必要的模块mediapipeopencv-python=>cv2我们用的工具时pycharm直接在那个模块下点加号搜索其模块安装就行好了安装好了之后就开始用了首先是cap=cv2.VideoCapture()参数是0的话表示打开笔记本的内置摄像头,参数是视频文件路径则打开

一、图像增强简介图像增强是对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。通过对图像的特定加工，将被处理的图像转化为对具体应用来说视觉质量和效果更“好”或更“有用”的图像。图像增强是最基本最常用的图像处理技术，常用于其他图像处理的预处理阶段。（1）高通平滑、低通锐化；平滑模糊、锐化突出图像细节（2）滤波器还有带通、带阻等形式（3）根据噪声（椒盐噪声、高斯噪声…）的不同，选用不同的滤波（4）邻域有4-邻域、对角邻域、8-邻域，相对应的有邻接，即空间上相邻、像素灰

    前言    在工业应用中，需要对产品进行分类。比如：制药公司，生产的药丸，需分类包装。因此，机器视觉工程师研发出了分类器，以满足工业发展的需要。    图像分类原理：    根据不同的特征，如颜色，寻找合适的分界规律，该规律适应于大部分的图像数据。例如：直线y=ax+b，将图像中的像素分成两类。    算子：        create_class_svm（&#x

installpython$sudoyuminstallpython38-y#从SCL中使用python3，你需要一行命令来启用Python3：$sclenablepython38<command>#您还可以使用Python编译器来调用一个bashshell:$sclenablepython38bashinstallopencv-python#preparepip3installscikit-build

第一种是榕树贷款用C++实现参考博文的方法，即利用梯度方法来检测，具体步骤如下：榕树贷款对图像进行高斯模糊去噪，梯度计算对噪声很敏感；调用Sobel函数计算图像在x,y方向梯度；调用convertScaleAbs函数将x,y梯度图像像素值限制在0-255；调用addWeight函数将x,y梯度图像融合；调用threshold函数对融合图像进行二值化；使用先腐蚀、后膨胀的形态学处理方法对二值图像进行非脏污区域过滤；调用findContours方法查找脏污区域轮廓。第二种方法是榕树贷

OpenCV-Python实战（9）——OpenCV用于图像分割的阈值技术（含大量示例，建议收藏）0.前言1.阈值技术简介2.简单的阈值技术2.1阈值类型2.2简单阈值技术的实际应用3.自适应阈值算法4.Otsu阈值算法5.Triangle阈值算法6.对彩色图像进行阈值处理小结系列链接0.前言图像分割是许多计算机视觉应用中的关键处理步骤，通常用于将图像划分为不同的区域࿰

logo.png：

🌊作者主页：海拥🌊作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十🌊粉丝福利：进粉丝群每周送四本书，每月送各种小礼品(搪瓷杯、抱枕、鼠标垫、马克杯等)直接跳到末尾去评论区领书🏆【评论区送书】使用Python和OpenCV对图像进行加水印🌌第1步：导入

📢📢📢📣📣📣🌻🌻🌻Hello，大家好我叫是Dream呀，一个有趣的Python博主，小白一枚，多多关照😜😜😜🏅🏅🏅CSDNPython领域新星创作者，大二在读，欢迎大家找我合作学习&