opencv函数实现二值图像边缘细化操作

主要为大家详细介绍了Python+OpenCV图片局部区域像素值处理的改进版，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

里面有我的PPT和代码，把文件夹里面的库变成你自己的人脸，就能识别了！

Opencv编译包，用于Clion配置Opencv开发环境

适用于计算机，人工智能，图像处理等专业的任务答辩，项目完整可直接提交。

图像处理 图像变换就是找到一个函数,把原始图像矩阵经过函数处理后,转换为目标图像矩阵.　　 可以分为两种方式,即像素级别的变换和区域级别的变换 Point operators (pixel transforms) Neighborhood (area-based) operators 像素级别的变换就相当于\(p_{after}(i,j) = f(p_{before}(i,j))\),即变换后的每个像素值都与变换前的同位置的像素值有个函数映射关系. 对比度和亮度改变 线性变换　　 最常用的是线性变换．即\(g(i,j) = \alpha \cdot f(i,j) + \beta\) f

使用opencv将图片转为灰度图主要有两种方法，第一种是将彩色图转为灰度图，第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图。 将彩色图转为灰度图 import cv2 import numpy as np if __name__ == __main__: img_path = timg.jpg img = cv2.imread(img_path) #获取图片的宽和高 width,height = img.shape[:2][::-1] #将图片缩小便于显示观看 img_resize = cv2.resize(img, (int(width*0.5

opencv实现图像拼接的简单代码，亲测 ，没有问题

主要介绍了使用python写的opencv实时监测和解析二维码和条形码,本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

EAST（Efficient and Accuracy Scene Text） 在使用 GPU 在实时视频流中实现文本检测之前，首先对在 CPU 上运行 EAST 检测模型与 GPU 运行多少加速进行基准测试。 在没有 GPU 的情况下测量 EAST 文本检测 FPS 吞吐率（即在 CPU 上运行）： # python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb # GPU 下测量 EAST 文本检测 FPS 吞吐率（即在 GPU 上运行）: # python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb --use-gpu 1