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自己建设个小网站要什么手续费,wordpress导入失败,wordpress引入外部js,wordpress memcached zou.lu目录 1. 环境安装 2. 基础操作示例 2.1 图像读取与显示 2.2 基本图像处理 2.3 图像滤波 3. 实用功能实践 3.1 人脸检测 3.2 视频处理 3.3 特征检测 4. 实战项目#xff1a;实时边缘检测 5. 进阶技巧 5.1 图像拼接 5.2 对象跟踪 6. 常用函数速查表 7. 学习建议 …目录1. 环境安装2. 基础操作示例2.1 图像读取与显示2.2 基本图像处理2.3 图像滤波3. 实用功能实践3.1 人脸检测3.2 视频处理3.3 特征检测4. 实战项目实时边缘检测5. 进阶技巧5.1 图像拼接5.2 对象跟踪6. 常用函数速查表7. 学习建议8. 常见问题penCV开源计算机视觉库是一个强大的计算机视觉和机器学习软件库。下面我将带你快速上手OpenCV的核心功能。1. 环境安装bash# 使用pip安装OpenCV pip install opencv-python # 主模块 pip install opencv-contrib-python # 包含额外模块2. 基础操作示例2.1 图像读取与显示pythonimport cv2 import numpy as np # 读取图像 img cv2.imread(image.jpg) # BGR格式 print(f图像尺寸: {img.shape}) # (高度, 宽度, 通道数) # 显示图像 cv2.imshow(Original Image, img) cv2.waitKey(0) # 等待按键 cv2.destroyAllWindows() # 保存图像 cv2.imwrite(output.jpg, img)2.2 基本图像处理python# 转换为灰度图 gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 调整大小 resized cv2.resize(img, (300, 200)) # 旋转图像 (h, w) img.shape[:2] center (w // 2, h // 2) M cv2.getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0) # 旋转45度 rotated cv2.warpAffine(img, M, (w, h)) # 裁剪图像 cropped img[100:300, 200:400] # y: 100-300, x: 200-4002.3 图像滤波python# 高斯模糊 blurred cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 中值滤波去噪 denoised cv2.medianBlur(img, 5) # 边缘检测Canny edges cv2.Canny(gray, 100, 200) # 阈值1, 阈值23. 实用功能实践3.1 人脸检测python# 加载预训练的人脸检测器 face_cascade cv2.CascadeClassifier( cv2.data.haarcascades haarcascade_frontalface_default.xml ) # 检测人脸 faces face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor1.1, minNeighbors5, minSize(30, 30) ) # 绘制矩形框 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (xw, yh), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow(Face Detection, img) cv2.waitKey(0)3.2 视频处理python# 打开摄像头 cap cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头 while True: ret, frame cap.read() if not ret: break # 实时处理 gray_frame cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示结果 cv2.imshow(Camera, frame) cv2.imshow(Gray, gray_frame) # 按q退出 if cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()3.3 特征检测python# 创建ORB检测器 orb cv2.ORB_create() # 检测关键点和描述符 keypoints, descriptors orb.detectAndCompute(gray, None) # 绘制关键点 img_keypoints cv2.drawKeypoints( img, keypoints, None, color(0, 255, 0), flags0 )4. 实战项目实时边缘检测pythonimport cv2 import numpy as np def real_time_edge_detection(): cap cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame cap.read() if not ret: break # 转换为灰度图 gray cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges cv2.Canny(gray, 50, 150) # 查找轮廓 contours, _ cv2.findContours( edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) # 绘制轮廓 result frame.copy() cv2.drawContours(result, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示 cv2.imshow(Original, frame) cv2.imshow(Edges, edges) cv2.imshow(Contours, result) if cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ __main__: real_time_edge_detection()5. 进阶技巧5.1 图像拼接pythondef stitch_images(images): stitcher cv2.Stitcher_create() status, panorama stitcher.stitch(images) if status cv2.Stitcher_OK: return panorama else: print(拼接失败) return None5.2 对象跟踪python# 使用KCF跟踪器 tracker cv2.TrackerKCF_create() bbox cv2.selectROI(Select Object, img, False) tracker.init(img, bbox) while True: ret, frame cap.read() if not ret: break success, bbox tracker.update(frame) if success: x, y, w, h [int(v) for v in bbox] cv2.rectangle(frame, (x, y), (xw, yh), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow(Tracking, frame) if cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q): break6. 常用函数速查表功能函数说明读取图像cv2.imread()读取图像文件显示图像cv2.imshow()显示图像窗口保存图像cv2.imwrite()保存到文件颜色转换cv2.cvtColor()转换颜色空间调整大小cv2.resize()缩放图像图像旋转cv2.getRotationMatrix2D()cv2.warpAffine()旋转图像边缘检测cv2.Canny()Canny边缘检测人脸检测cv2.CascadeClassifier()使用Haar级联检测特征点cv2.ORB_create()ORB特征检测轮廓查找cv2.findContours()查找图像轮廓7. 学习建议从简单开始先掌握基础操作实际项目驱动选择一个小项目如车牌识别、手势识别查看官方文档OpenCV文档非常全面结合NumPyOpenCV图像本质是NumPy数组调试技巧使用print(image.shape)查看图像维度8. 常见问题Q: 图像显示是蓝色的A: OpenCV使用BGR格式matplotlib使用RGB。转换rgb cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)Q: 如何提高处理速度A: 减小图像尺寸、使用灰度图、优化算法参数Q: 内存占用过大A: 及时释放资源cv2.destroyAllWindows()cap.release()这个快速实践指南涵盖了OpenCV的核心功能可以帮助你快速上手。建议按照示例代码逐个尝试理解每个函数的作用和参数含义。