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OpenCV常用的工作函数介绍

2024-05-14 10:16:19 深夜i -- --

OpenCV 工作函数常用介绍图像处理

OpenCV是一种用于计算机视觉和机器学习的开源库，它提供了许多常用的工作函数来处理和分析图像。在本文中，我们将介绍一些OpenCV常用的工作函数。

1. 图像读取和显示

在OpenCV中，可以使用imread函数读取图像，并使用imshow函数显示图像。例如，可以通过以下代码读取名为"image.jpg"的图像并显示它：


import cv2
image = cv2.imread("image.jpg")
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 图像保存

使用imwrite函数可以将图像保存为指定的文件名和格式。以下代码将图像保存为名为"output.jpg"的JPEG文件：


import cv2
cv2.imwrite("output.jpg", image)

3. 图像缩放

OpenCV提供了resize函数来调整图像的大小。以下代码将图像大小调整为宽度为300像素，高度按比例缩放：


import cv2
resized_image = cv2.resize(image, (300, int(image.shape[0] * 300 / image.shape[1])))

4. 图像灰度化

使用cvtColor函数，可以将图像从彩色转换为灰度图像。以下代码将图像转换为灰度图像：


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

5. 图像平滑

通过使用blur函数，可以对图像进行平滑处理。以下代码使用5x5的内核进行均值滤波：


import cv2
blurred_image = cv2.blur(image, (5, 5))

6. 图像边缘检测

OpenCV提供了多种边缘检测算法，包括Canny边缘检测算法。以下代码使用Canny算法检测图像边缘：


import cv2
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)

7. 图像轮廓检测

通过使用findContours函数，可以检测图像中的轮廓。以下代码将检测图像中的所有轮廓，并绘制在图像上：


import cv2
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

以上介绍了OpenCV中一些常用的工作函数，但OpenCV提供的功能远不止于此。通过学习和掌握这些函数，可以对图像进行处理和分析，并在计算机视觉和机器学习任务中发挥作用。

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