Python opencv图像处理基础总结(七) 基于分水岭算法的图像分割
一、 原理1. 分水岭算法原理任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以被看成是山峰,灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高,不同山谷的水就会相遇汇合,为了防止不同山谷的水汇合,我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停地灌水,不停地构建堤坝知道所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割,这就是分水岭算法的背后原理。OpenCV采....

Python opencv图像处理基础总结(六) 直线检测 圆检测 轮廓发现
一、直线检测使用霍夫直线变换做直线检测,前提条件:边缘检测已经完成# 标准霍夫线变换cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold, lines=None, srn=None, stn=None, min_theta=None, max_theta=None)image:经过边缘检测的输出图像,8位,单通道二进制源图像。rho:距离步长theta:角度步长....

Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配 图像二值化
一、模板匹配1. 匹配原理模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效。模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域所以模板匹配首先需要一个模板图像(给定的子图....

Python opencv图像处理基础总结(一) 环境搭建 基础操作
Open Source Computer Vision Library,OpenCV于 1999 年由 Intel 建立,如今由 Willow Garage 提供支持。OpenCV是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLA....

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