Python用opencv图像处理教程，opencv做图像处理

OpenCV-Python教程:19.轮廓属性

1、直接看代码啊，看caffe/python/caffe文件夹下面的py代码，代码中有各模块的功能以及使用说明。

2、https：//pan.baidu.com/s/1dM8v72h_8YPzpPxGJairHw 提取码：1234 书中不仅介绍了OpenCV 函数的使用方法，还介绍了函数实现的算法原理。在介绍OpenCV 函数的使用方法时，提供了大量的程序示例。

3、分类缺陷：使用分类器对铅笔缺陷进行分类。可以使用机器学习技术训练分类器，或者使用已经训练好的分类器，如Haar级联分类器或卷积神经网络（CNN）。

4、使用 OpenCV 的cvdrawContours函数绘制轮廓，我们得到了这个结果。就本教程而言，分析整个窗口并不重要。我们只对计算在某个点通过的所有车辆感兴趣，因此，我们必须定义一个感兴趣的区域 ROI 并仅在该区域应用mask。

相关问答

Q1: OpenCV-Python系列六:图像滤波

1、如果你的应用涉及到图像美化，双边滤波可以初步达到你的期望，关于双边滤波，这里不做展开，由你来探索，其函数参数信息如下。对于opencv-python的图像滤波部分有问题欢迎留言， Have Fun With OpenCV-Python， 下期见。

2、Image processing ：图像处理模块，包括线性和非线性图像滤波，几何图像变换（调整大小，仿射和透视扭曲，基于通用表的重新映射），颜色空间转换，直方图等。imgproc，是Image Processing的简写。

3、openCV是一个强大的计算机视觉库，拥有多种功能O和应用。其中最主要的功能包括图像处理、计算机视觉、机器学习和深度学习等。

4、高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。

Q2: 怎么用opencv和python,只保留深蓝色部分,其他区域变为黑色

使用 cvInRangeS 函数过滤出深蓝色区域即可。

从图片上看，你的目标区域和背景之间有明显梯度区分，考虑做边缘检测，然后用你已经找到的白色圈位置作为种子漫水填充，调调参数应该就能搞定，如果边缘不理想还可以做形态学滤波。

]245 && cs.val[1]245 && cs.val[2]245){ cvSet2D(result，i，j，cs)；} else { continue；} } } } return 1；} 我这是提取RGB中的其他一个颜色的目标，你要将其设置为0的话，就该cvSet2d（）这里。

在YCrCb色彩空间中，Y代表光源的亮度，色度信息保存在Cr和Cb中，其中，Cr表示红色分量信息，Cb表示蓝色分量信息。亮度给出了颜色亮或暗的程度信息，该信息可以通过照明中强度成分的加权和来计算。

均值滤波是典型的线性滤波算法，主要方法为邻域平均法，即用一片图像区域的各个像素的均值来代替原图像中的各个像素值。

Q3: 数字图像处理基于Python如何数一张图片的物体有多少个?

1、逐行扫描，当遇到第一个相邻黑色的白点（假设你是黑底白边）从这个白点开始找第一个相邻的白点且这个白点必须是有黑点相邻的（这个顺序要固定比如左上角开始顺时针找），这样一直找下去找到原来那个点为止。

2、对于原图像f(x，y)，有一个噪音图像集： ，其中： ，M个图像的均值定义为： ，当噪音 为互不相关，且均值为0时，上述图像均值(即 )将降低噪音的影响。

3、请问有冈萨雷斯《数字图像处理Matlab》版图像素材和源代码，发给我一份吧，谢谢 源代码： 图像：数字图像处理的基本步骤 图像获取是数字图像处理的第一步处理。图像获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。

4、Numpy是Python开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身数据结构要高效；matplotlib是一个Python的图像框架，使用其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似。

Q4: OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓

1、查找轮廓（find_contours)measure模块中的find_contours()函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。

2、获取opencvc++轮廓图一条边的位置的方法如下：可以使用OpenCV的函数cv：findContours来获取轮廓图像中的边界信息135。这个函数可以找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个向量中。

3、轮廓提取：从边缘点中提取轮廓。使用轮廓提取算法，例如OpenCV库中的findContours函数，可以将边缘点连接起来，并得到一系列的轮廓。 轮廓描绘：将提取到的轮廓进行描绘。

4、对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0，0，0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（-1）。

Q5: python3.6怎么使用opencv

1、下载Python，当前OPencv版本为249，不过其支持的最新版本的Python为7，所以可以下载276版本。下载numpy，开始我使用了6，没有通过，错误如图。下载了最新的1版本。

2、在命令行窗口输入python确定自己的版本，我用的是3 我原先就有numpy，就不需要下载了。

3、可以使用Python和OpenCV库实现铅笔缺陷的识别。以下是一些基本的步骤：加载图像：使用OpenCV中的cvimread()函数加载铅笔图像。图像预处理：对图像进行预处理以提高识别效果。

4、首先分两个：第一个：Python程序中如何导入OpenCV 解决方法：找到opencv源代码中的cv2文件夹 复制到anaconda的lib文件夹中 再导入cv2，就好了。

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