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

利用MFC对OpenCV中一些基础的图像算法做了一个梳理。几种滤波，几种边缘检测，霍夫变化，水漫填充，直方图，角点检测，重映射等相关算法。

目录 1、灰度化功能 2、反转功能 3、通道分离功能 4、噪音、滤波功能 5、高斯双边滤波功能 6、均值偏移滤波功能 7、图像二值化功能 8、Canny边缘检测功能 9、直线检测功能 10、圆形检测功能 11、轮廓发现功能 12、人脸检测功能 这个项目是我在GitHub上看到的，和我之前的Python+OpenCV实时图像处理，异曲同工，只不过是我对实时视频的处理，这个是图像处理，功能上感觉这个项目更加全面一些，特学习并分享~ 该项目可实现图像的多样化处理，基本上包含了OpenCV模块常用的图像处理功能，非常适合初学者理解和应用，包括：灰度化功能、反转功能、通道分离功能、噪音滤波功能、高斯双

主要介绍了Python调用OpenCV实现图像平滑代码实例,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,需要的朋友可以参考下

主要为大家详细介绍了OpenCV实现二值图像的边缘光滑处理，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

opencv 视觉，图像处理库