OpenCV Python 教程
OpenCV 是一个巨大的开源库，用于计算机视觉、机器学习和图像处理。OpenCV 支持多种编程语言，如 Python、C++、Java 等。它可以处理图像和视频来识别物体、人脸，甚至是人类的笔迹。当它与各种库集成时，比如[Numpy](https://www.geeksforgeeks.org/python-numpy/)这是一个高度优化的数值运算库，那么你的武器库中的武器数量就会增加，也就是说你在 Numpy 中可以做的任何运算都可以与 OpenCV 相结合。
这个 OpenCV 教程将帮助你学习从基础到高级的图像处理，就像使用大量 Opencv 程序和项目对图像、视频进行操作一样。
目录:
Getting Started
使用图像
入门
- 使用 Python 在 OpenCV 中读取图像
- 使用 Python 在 OpenCV 中显示图像
- 使用 Python 在 OpenCV 中写入图像
- OpenCV |保存图像
- 颜色空间
- 图像上的算术运算
- 二进制图像的逐位运算
图像处理
- 图像尺寸调整
- 腐蚀图像
- 模糊图像
- 在图像周围创建边框
- 图像的灰度缩放
- 缩放、旋转、移动和边缘检测
- 图像的腐蚀和膨胀
- 使用直方图分析图像
- 直方图均衡化
- 简单阈值化
- 自适应阈值化
- 大津阈值
- 使用阈值分割
- 将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间
- 用 OpenCV 过滤颜色
- 彩色图像去噪
- 在不同颜色空间中可视化图像
- 找到等高线的坐标
- 双边滤波
- 使用 OpenCV 进行图像修复
- 图像上的强度变换操作
- 图像配准
- 背景减法
- 使用运行平均值的概念在图像中减去背景
- 使用 Grabcut 算法提取图像中的前景
- 图像处理中的形态运算(开)
- 图像处理中的形态运算(关闭)
- 图像处理中的形态学运算(梯度)
- 使用形态学操作的图像分割
- 图像翻译
- 图像金字塔
Feature Detection and Description
绘图功能
使用视频
入门
- 使用 OpenCV 播放视频
视频处理
应用程序和项目
- 使用 OpenCV 提取帧
- 使用 Python-OpenCV 显示图像上点击点的坐标
- 黑白点检测
- 带有跟踪条的 OpenCV BGR 调色板
- 绘制矩形并提取对象
- 使用 OpenCV 的隐形斗篷
- 无监督人脸聚类管道
- 从网络摄像头保存操作视频
- 使用 Python 和 OpenCV 结合网络摄像头进行人脸检测
- 打开多个颜色窗口
- 以倒车模式播放视频
- 使用 Python 中的 OpenCV 进行模板匹配
- 使用 OpenCV–Python 绘制图像
- 使用 Python-OpenCV 在视频帧中检测车辆
- 使用 Python–OpenCV统计人脸数量
- 使用 OpenCV 的实时网络摄像头绘图
- 从视频中实时检测识别汽车牌照
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