摘要：
1. cv2.Canny(src, thresh1, thresh2) 进行canny边缘检测 参数说明: src表示输入的图片， thresh1表示最小阈值，thresh2表示最大阈值，用于进一步删选边缘信息 Canny边缘检测步骤： 第一步：使用高斯滤波器进行滤波，去除噪音点 第二步：使用sob 阅读全文
摘要：
1. cv2.Scharr(src，ddepth, dx, dy)， 使用Scharr算子进行计算 参数说明：src表示输入的图片，ddepth表示图片的深度，通常使用-1， 这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值， dx表示x轴方向算子，dy表示y轴方向算子 2.cv2.laplacian(s 阅读全文
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1.cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) 进行sobel算子计算 参数说明：src表示当前图片，ddepth表示图片深度，这里使用cv2.CV_64F使得结果可以是负值， dx表示x轴方向，dy表示y轴方向, ksize表示移动方框的大小 2.cv2.conve 阅读全文
摘要：
1.op = cv2.TOPHAT 礼帽：原始图片-开运算后的图片 2. op=cv2.BLACKHAT 黑帽： 闭运算后的图片-原始图片 礼帽：表示的是原始图像-开运算(先腐蚀再膨胀)以后的图像 黑帽：表示的是闭运算(先膨胀再腐蚀)后的图像 - 原始图像 代码： 第一步：读取图片 第二步：使用cv 阅读全文
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1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算：表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像，获得了最终的边缘轮廓 代码： 第一步：读取pie图片 第二步：进行腐蚀和膨胀操作 第三步：将膨胀的图像 - 腐蚀的图像，获得相减得图像 第四步：使用cv2.morpho 阅读全文
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1.cv2.morphologyEx(src, op, kernel) 进行各类形态学的变化 参数说明:src传入的图片，op进行变化的方式， kernel表示方框的大小 2.op = cv2.MORPH_OPEN 进行开运算，指的是先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作 3. op = cv2.MORPH 阅读全文
摘要：
1.cv2.dilate(src, kernel, iteration) 参数说明: src表示输入的图片， kernel表示方框的大小， iteration表示迭代的次数 膨胀操作原理：存在一个kernel，在图像上进行从左到右，从上到下的平移，如果方框中存在白色，那么这个方框内所有的颜色都是白色 阅读全文
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1.cv2.erode(src, kernel, iteration) 参数说明：src表示的是输入图片，kernel表示的是方框的大小，iteration表示迭代的次数 腐蚀操作原理：存在一个kernel，比如(3, 3)，在图像中不断的平移，在这个9方框中，哪一种颜色所占的比重大，9个方格中将都 阅读全文