本篇文章给大家谈谈pythonOpenCV学习，以及Pythonopencv中文教程对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、如何从入门开始学习OpenCV
- 2、OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓
- 3、python,如何实现图片中特定区域模糊?
- 4、5用python进行OpenCV实战之图像变换2(旋转)
- 5、Python-opencv识别铅笔缺陷?
- 6、使用OpenCV和Python进行图像拼接
如何从入门开始学习OpenCV
我们还要注意，opencv的图像矩阵类型是uint8，低于0和高于255的值并不截断，而是使用了模操作。即200+60=260 % 256 = 4。所以我们需要先将原始图像矩阵和噪声图像矩阵都转成浮点数类型进行相加操作，然后再转回来。
首先是参考书，参数内存分配），做实验程序来测试你的数据。如果你完成了这些步骤，编写演示程序来支持你的论文。如果不清楚。这样，你可以在此基础上撰写你自己的论文。如果为了能够真正使用，就要求边学边用。
关于OpenCV的学习方法 准备好学习资料，当时我用的是《学习OpenCV》—于仕琪等—清华大学出版社，这本书。
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）。
python,如何实现图片***定区域模糊?
需要注意的是，这段代码中的模糊区域是一个矩形，如果需要对任意形状的区域进行模糊，可以使用掩模（mask）来实现。具体实现方法可以参考OpenCV官方文档。
首先需要我们打开python的编辑器pycharm，新建python文件，也可以选择用其他的编辑器打开。 在python的前面，在PIL这个模块，导入Image、ImageFilter两类，ImageFilter的作用就是添加图片滤镜，图片的模糊需要用它来调节。
图像滤波是一种十分常见的图像处理手段。通常，你可以认为相邻位置像素是紧密联系的，它们共同来显示对某个物体，图像滤波则通过运算来排除图像中和周围相差大的像素。
使用图像处理库：如果你是开发人员，可以使用图像处理库，如OpenCV或PIL（Python Imaging Library），来编写代码以提高TIF图片的分辨率。这些库提供了丰富的图像处理函数和算法，可以进行插值、降噪等操作。
$ python -m pip install your_filen_ame.whl运行： 进入克隆下来的项目主目录，运行main.py脚本文件， 你将会看到如下的主界面。
使用 Pillow 中的 ImageFilter 模块实现图像增强：OpenCV（Open Source Computer Vision 库）是计算机视觉领域最广泛使用的库之一， OpenCV-Python 则是 OpenCV 的 Python API。
5用python进行OpenCV实战之图像变换2(旋转)
1、旋转的概念正如我们平常听见的一样：将图片选装x度。我们先通过多少度来旋转图片，然后我们将写一个旋转函数。
2、比如你原始图像为200*200，旋转45度，[_a***_]到一个200*200的大小的图像空间里，这个原始图片的大小已经是原来的一半成了 根2*100*根2*100，你要保证角点相切的话，这个原始图像的大小需要根据旋转角度的大小随时改变。
3、第一种裁剪旋转矩形的方法是通过仿射变换旋转图像的方式。
4、入门之前最好先阅读 OpenCV2-Python-Guide 这份文档。使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合（Pyramid Blending）将苹果和橘子融合到一起：SimpleCV 是一个开源的计算机视觉框架。
5、***变换是一种图像处理技术，可以通过调整图像的投影变换关系来改变其视角。在Python中，可以使用OpenCV库提供的函数来实现***变换。需要标定正视图和侧视图之间的对应点，使用对应点进行***变换。
6、使用OpenCV对边缘进行了一些增强 如我们看到的那样，边缘现在已经完成并且比以前光滑得多。
Python-opencv识别铅笔缺陷?
一般来说，凸面曲线总是外凸的，至少是平的，如果它内凹了，这就叫凸面缺陷。比如下面这张图，红线显示了手的凸形外壳。双向箭头显示了凸面缺陷，是轮廓外壳的最大偏差。
找到所有特征点后， 要去除低对比度和不稳定的边缘效应的点 ，留下具有代表性的关键点（比如，正方形旋转后变为菱形，如果用边缘做识别，4条边就完全不一样，就会错误；如果用角点识别，则稳定一些）。
第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点（眼睛、耳朵、鼻子等的位置）用来构造一个特征向量（点与点之间的距离、角度等）。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。
使用OpenCV和Python进行图像拼接
图像拼接算法的实现可以使用各种编程语言和图像处理库。例如，可以使用Python语言和OpenCV库进行实现。具体实现步骤如下：导入图像：使用OpenCV库导入需要拼接的多张图像。
怎么拼接得看要拼接图片的重叠部分，重叠部分才有对应的特征点。如果第一张图片的下半部分和第二张图片的上半部分重叠，就是在竖直方向上拼接的。
不重合的图像叫正方形。在用python处理图像的时候，除了图片叠加和图片拼接两种情况之外，有时候还会碰到需要上下左右连接图片合成一张图片。opencv中的cv2addWeighted和cvadd函数处理效果是叠加。
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。将Opencv安装目录下opencv\build\python\7\x86中的cvpyd复制到python安装目录Lib\site-packages下。
先用特征点匹配的方法，提取两幅图像的特征点，鲁棒性好的用SIFT，速度快的有SURF，ORB。然后用RANSAC去除错误匹配点。然后根据匹配点计算出homography单应性矩阵，即映射矩阵，然后用插值的方法把两幅图像拼接起来。
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