引言 本篇是以python的视角介绍相关的函数还有自我使用中的一些问题，本想在这篇之前总结一下opencv编译的全过程，但遇到了太多坑，暂时不太想回看做过的笔记，所以这里主要总结python下GPU版本的opencv。 主要函数说明 threshold()：二值化，但要指定设定阈值 blendLinear()：两幅图片的线形混合 calcHist() createBoxFilter ()：创建一个规范化的2D框过滤器 canny边缘检测 createGaussianFilter()：创建一个Gaussian过滤器 createLaplacianFilter()：创建一个Laplacian过滤器

特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来。大多数特征检测都会涉及图像的角点、边和斑点的识别、或者是物体的对称轴。 角点检测 是由Opencv的cornerHarris函数实现，其他函数参数说明如下： cv2.cornerHarris(src=gray, blockSize=9, ksize=23, k=0.04) # cornerHarris参数： # src - 数据类型为 float32 的输入图像。 # blockSize - 角点检测中要考虑的领域大小。 # ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小 # k - Harris 角点检测方程中的自由

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我目标文件夹下有一大批图片，我要把它转变为指定尺寸大小的图片，用pthon和opencv实现的。 以上为原图片。 import cv2 import os # 按指定图像大小调整尺寸 def resize_image(image, height = 640, width = 480): top, bottom, left, right = (0,0,0,0) # 获取图片尺寸 h, w, _ = image.shape # 对于长宽不等的图片，找到最长的一边 longest_edge = max(h,w) # 计算短边需要增加多少像素宽度才能与长边等长(相当于pad

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