利用opencv可以读取各种颜色的RGB值，进一步实现色彩的识别

主要介绍了OpenCV图像处理之常见的图像灰度变换，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

移动平均阈值化python代码，能有效的处理被正弦亮度遮蔽的文本图像和被斑点遮蔽污染文本的图像

简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。 代码如下： import cv2 as cv import numpy as np def contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) #用大律法

目录 1、灰度化功能 2、反转功能 3、通道分离功能 4、噪音、滤波功能 5、高斯双边滤波功能 6、均值偏移滤波功能 7、图像二值化功能 8、Canny边缘检测功能 9、直线检测功能 10、圆形检测功能 11、轮廓发现功能 12、人脸检测功能 这个项目是我在GitHub上看到的，和我之前的Python+OpenCV实时图像处理，异曲同工，只不过是我对实时视频的处理，这个是图像处理，功能上感觉这个项目更加全面一些，特学习并分享~ 该项目可实现图像的多样化处理，基本上包含了OpenCV模块常用的图像处理功能，非常适合初学者理解和应用，包括：灰度化功能、反转功能、通道分离功能、噪音滤波功能、高斯双

opencv 视觉，图像处理库

今天主要总结图像的几种滤波方式,见下图 五种常见的图像滤波方式：线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）；非线性滤波（中值滤波、双边滤波）。 图片来源于：https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80822270侵删 1.先人为的给图像加噪声，以便后续进行滤波处理。 #给图像加噪声 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 im = cv2.imread('D:\pythonb\wx020.jpg') rows, cols, chn = im

由于是最简单最基础的角点检测算法，所以角点不太规则时检测会有误，适合初学者，本人也是初学者，共勉吧

计算机视觉图像处理Opencv基础知识（附详解代码）上 计算机视觉.pdf

使用前保证程序中要求的路径下有一张图片，或者根据实际情况修改程序中的图片路径。机器配置vs2010+opencv3.4.0+Win7x64。一共尝试了方框滤波、均值滤波、高斯滤波。中值滤波和双边滤波等五种滤波方式