openCV图像处理实战课程源代码及课件ppt.zip

研一图像处理期末大作业：基于openCV的人脸识别.zip

在二值图像处理特别是OCR识别与匹配中，都要通过对字符进行细化以便获得图像的骨架，通过zhang-suen细化算法获得图像，作为图像的特征之一，常用来作为识别或者模式匹配。此代码用C++实现了这一算法，配有注释，简洁易懂，运行此代码需要配置opencv环境。

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

利用Python OpenCV中的 cv.Resize(源，目标，变换方法)就可以实现变换为想要的尺寸了 源文件：就不用说了 目标：你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小 变换的方法： CV_INTER_NN – 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR – 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA – 使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC – 立方插值. 如 我要将一个图片变为32*32大小的 image=cv2.imread('test.jpg

本程序基于OpenCV2.2和ＶＣ＋＋２０１０编写的图像缩放程序，包括自定义的最近邻和双线性插值具体程序，还有直接调用OpenCV提供的现成函数进行图像缩放，并进行了对比！你只需修改一下加载图片的绝对或相对路径即可

利用opencv函数写的一个图像拼接程序

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