python多进程和opencv图像处理的应用

实现任意角度拍摄的矩形物体，通过一系列数字图像处理，把另外一张目标图像替换拍摄的矩形框。 难点一：矩形边框的检测识别（噪声） 针对难点一： 拟采用边缘检测检测像素突变点提取边缘线条+轮廓提取+拟合外接四边形寻找轮廓中满足面积条件的四边形。考虑到拍摄图像有很多噪点干扰，采用中值滤波进行平滑处理，过滤椒盐噪声。设定矩形区域面积阈值，去除不满足条件轮廓，对轮廓进行多边形拟合迭代，直到拟合成四边形，并排序输出四个点坐标。 ②难点二：由于相机平面很难与物体平面平行，所以矩形区域是形变的矩形。 针对难点二： 拟采用投影变换，利用getPerspectiveTransform函数求出变换矩阵M，再用M将代替换图像投影变换到矩形区域，其余面积像素为0，以便后续图片融合相加。

便捷式OpenCV图像处理工具.zip----可借助此工具验证opencv图像处理时候的相关阈值选择与效果预览

**主要内容** - 图像的几何变换 - 图像的形态学转换 - 图像的平滑方法 - 直方图的方法 - 边缘检测的方法 - 模板匹配和霍夫变换的应用 - 图像的傅里叶变换 - 轮廓检测 - 图像分割

opencv-3.4.6_source源码，适用于linux、windows环境下自己编码源码编译来构建opencv头和库，以用于基于opencv的图像处理工程

opencv-4.5.2_source源码，适用于linux、windows环境下自己编码源码编译来构建opencv头和库，以用于基于opencv的图像处理工程

opencv4.5.2 适用于 win10 & win11，用于计算机视觉图像处理 使用方法： (1) 解压 opencv4.5.2.zip; (2) 双击 opencv4.5.2.exe，生成opencv的头和库； (3) 以三方库形式引入，以构建图像处理工程； 备注：内含完整的debeg和release库

opencv3.4.6 适用于 win10 & win11，用于计算机视觉图像处理 使用方法： (1) 解压 opencv3.4.6.zip; (2) 双击 opencv3.4.6.exe，生成opencv的头和库； (3) 以三方库形式引入，以构建图像处理工程； 备注：内含完整的debeg和release库

目录1.图像加法运算1.1 运用numpy库1.2 调用OpenCV1.3 两种方法的运行代码和结果2.图像融合2.1 运用openCV中的addWeighter()函数2.2 运用PIL库中的Image.blend()函数 1.图像加法运算 1.1 运用numpy库 运用numpy库进行图像加法运算的方法为：取模运算 总像素值 = 图像1 + 图像2 1)当总像素值<=255时，像素值保持不变. 。如：56+124=180，即加法运算后的像素值为180 2)当总像素值>255时，像素值取(总像素值 – 255)。如：（250+46）- 255 = 41，即加法运算后的像素值为41 1.2

简介：图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。 普通图像二值化 代码如下： import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割。 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIA