輕鬆學會Python OpenCV：繪製基本幾何圖形
這篇文章介紹了使用OpenCV繪製基本幾何圖形的方法，步驟如下：首先需安裝opencv-python和numpy庫，導入庫後創建500x500的黑色畫布。 繪製圖形部分：直線用cv2.line，如從(50,50)到(450,450)的紅色抗鋸齒線；矩形用cv2.rectangle，支持輪廓（線寬3）和填充（線寬-1），如綠色輪廓矩形和藍色填充矩形；圓形用cv2.circle，支持輪廓（線寬5）和填充（線寬-1），如黃色輪廓圓和紅色填充圓；多邊形用cv2.polylines（輪廓）和cv2.fillPoly（填充），示例爲青色三角形輪廓和淺紅色四邊形填充。 最後用cv2.imshow顯示圖像，cv2.waitKey等待關閉。關鍵說明：顏色爲BGR格式（如紅色爲(0,0,255)），線寬-1表示填充，座標原點在圖像左上角。
閱讀全文零基礎學Python OpenCV：攝像頭即時捕獲與顯示
本文介紹了使用Python和OpenCV實現攝像頭即時捕獲與顯示的方法。選擇OpenCV（開源計算機視覺庫）和Python（語法簡潔）的原因在於其易用性和功能適配性，Python的opencv-python接口安裝便捷。 安裝步驟：需先安裝Python 3.6+，再通過`pip install opencv-python`安裝庫（必要時先裝numpy）。 核心流程：打開攝像頭（`cv2.VideoCapture(0)`）→循環讀取幀（`cap.read()`，返回ret和frame）→顯示圖像（`cv2.imshow()`）→按q鍵退出→釋放資源（`cap.release()`和`cv2.destroyAllWindows()`）。 關鍵代碼解釋：`cap.read()`檢查讀取狀態，`cv2.waitKey(1)`等待按鍵（q鍵退出），確保資源正確釋放避免佔用。文章還提及常見問題（如攝像頭無法打開）及擴展練習（灰度顯示、翻轉圖像等），爲後續複雜圖像處理奠定基礎。
閱讀全文手把手教你用Python OpenCV識別圖像輪廓
這篇文章介紹了用Python OpenCV實現圖像輪廓識別的方法。需先安裝OpenCV和NumPy庫。圖像輪廓是物體邊界線，用於定位目標物體（如人臉、圓形）。核心步驟包括：預處理（灰度化+二值化簡化圖像）、邊緣檢測（Canny算法，通過閾值確定邊界）、輪廓提取（findContours獲取座標）、篩選與繪製（按面積等篩選並可視化）。 實戰中以shapes.jpg爲例，演示流程：讀取圖像→灰度化+二值化→Canny邊緣檢測→findContours提取輪廓→按面積篩選最大輪廓並繪製。常見問題如輪廓不完整可調整Canny閾值，多餘輪廓通過面積過濾解決。還可擴展用圓形度等形狀特徵識別物體。 總結指出，輪廓識別是計算機視覺基礎，初學者可從簡單圖像入手，通過參數調整優化結果。
閱讀全文輕鬆搞定！Python OpenCV邊緣檢測基礎教程
這篇文章介紹了圖像邊緣檢測的概念、Python OpenCV實現及核心算法。邊緣檢測用於識別圖像中像素強度顯著變化的區域（如物體輪廓），是計算機視覺基礎，廣泛應用於人臉識別、自動駕駛等領域。 環境準備需安裝Python和OpenCV（`pip install opencv-python`）。核心流程分三步：圖像預處理（灰度化、降噪）、邊緣檢測算法、結果可視化。 重點講解Canny邊緣檢測（John Canny 1986年提出），步驟爲：1.灰度化（減少計算量）；2.高斯模糊（降噪，核大小5×5常見）；3.計算梯度（Sobel算子）；4.非極大值抑制（細化邊緣）；5.雙閾值篩選（低閾值50-150、高閾值150-200，閾值影響邊緣敏感度）。Python代碼示例：讀取圖像→灰度化→模糊→Canny檢測→顯示結果。 其他算法包括Sobel（梯度計算）和Laplacian（二階導數），需先模糊降噪。實踐技巧：優先模糊、調整閾值；常見問題：圖像讀取失敗（檢查路徑
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