Opencv图像处理经典例图。可以作为参考。

语言：python+opencv 为什么使用图像腐蚀和图像膨胀 如图，使用图像腐蚀进行去噪，但是为压缩噪声。 对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并保持原样形状。 图像腐蚀 腐蚀主要针对的是二值图像，如只有0和1两个值， 两个输入对象：1原始二值图像，2卷积核 使用卷积核遍历原始二值图像，如果卷积核对应的元素值均为1，其值才为1，否则为0。如图，红色为卷积核。 腐蚀后的结果示意图见下面，效果是将边缘抹掉一部分。 使用方法：erode 中文翻译：侵蚀 处理结果=cv2.erode(原始图像src,卷积核kernel,迭代次数iterations) 卷积核kernel：

主要是图像旋转的算法实现，工程完整，代码详细，并且有相应的博客，可查看我的博客就能看到设计思路

基于图像处理，vc++平台的水果识别。通过亮度调整，梯度处理，边缘图像，边界跟踪，计算颜色形状等，计算出结果

一、功能 这里的需求是，判断摄像头有没有被物体遮挡。这里只考虑用手遮挡—->判断黑色颜色的范围。 二、使用OpenCV的Mat格式图片遍历图片 下面代码里，传入的图片的尺寸是640*480，判断黑色范围。 /* 在图片里查找指定颜色的比例 */ int Widget::Mat_color_Find(QImage qimage) { Mat image = QImage2cvMat(qimage);//将图片加载进来 int num = 0;//记录颜色的像素点 float rate;//要计算的百分率 //遍历图片的每一个像素点 for(int i = 0; i < im

主要介绍了Python OpenCV图像指定区域裁剪的实现，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

主要介绍了opencv python 图像去噪的实现方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

Python自动追踪颜色源程序代码

这是一个使用opencv进行图像识别，实时检测人脸并进行眼球追踪的demo，代码比较简洁，思路也不复杂，初学者或者好奇都可以康康。

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