摘要：
什么是轮廓 找轮廓、绘制轮廓等 1.什么是轮廓 轮廓可看做将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色和灰度。轮廓在形态分析和物体的检测和识别中很有用。 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者Canny边界检测。 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果に在找到轮廓后 阅读全文
摘要：
了解Canny边缘检测的概念 1.原理 Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是 John F。Canny在1986年提出的。它是一个有很多步构成的算法 1）噪声去除 使用5*5的高斯滤波器去除噪声 2）计算图像梯度 对平滑后的图像使用Sobel算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数。根据得 阅读全文
摘要：
学习图像梯度，图像边界等 梯度简单来说就是求导。 OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。 1.Sobel算子和Schar 阅读全文
摘要：
不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等 形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行操作。需要的参数有两个，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作性质的。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。 1.腐蚀 就像 阅读全文
摘要：
使用不同的低筒滤波器对图像进行模糊 使用自定义的率弄起对图像进行卷积（2D卷积） 2D卷积 与信号一样，我们也可以对2D图像实施低通滤波，高通滤波等。LPF帮助我们去除噪声，模糊图像。而HPF帮助我们找到图像边缘。 OpenCV提供的函数cv2.filter2D()可以让我们对一幅图像进行卷积操作。 阅读全文
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简单阈值，自适应阈值，Otsu's二值化等 1.简单阈值 当像素值高于阈值时，我们给这个像素赋予一个新值，否则给他赋予另一个值。这个函数就是cv2.threshhold()。这个函数的第一个参数就是原图像，一般是灰度图（貌似非灰度图也可以）。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当 阅读全文
摘要：
对图像进行各种变换，如移动，旋转，仿射变换等 变换 opencv提供了两个变换函数cv2.warpAffine cv2.warpPerspective使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。前者接收的参数是2*3的变换矩阵，后者接收的是3*3的变换矩阵 1. 扩展缩放 扩展缩放知识改变图像的尺寸大小 阅读全文