轻松学会Python OpenCV：绘制基本几何图形
这篇文章介绍了使用OpenCV绘制基本几何图形的方法，步骤如下：首先需安装opencv-python和numpy库，导入库后创建500x500的黑色画布。 绘制图形部分：直线用cv2.line，如从(50,50)到(450,450)的红色抗锯齿线；矩形用cv2.rectangle，支持轮廓（线宽3）和填充（线宽-1），如绿色轮廓矩形和蓝色填充矩形；圆形用cv2.circle，支持轮廓（线宽5）和填充（线宽-1），如黄色轮廓圆和红色填充圆；多边形用cv2.polylines（轮廓）和cv2.fillPoly（填充），示例为青色三角形轮廓和浅红色四边形填充。 最后用cv2.imshow显示图像，cv2.waitKey等待关闭。关键说明：颜色为BGR格式（如红色为(0,0,255)），线宽-1表示填充，坐标原点在图像左上角。
阅读全文Python OpenCV实战：模板匹配与图像定位
本文介绍使用Python OpenCV实现模板匹配的图像定位方法。模板匹配核心是用“模板图像”在目标图像滑动，通过计算相似度找到最匹配区域，适用于简单场景（如监控物体定位）。 步骤包括：准备目标与模板图像，转换为灰度图提高效率；使用`matchTemplate`（如`TM_CCOEFF_NORMED`方法）计算相似度矩阵；设置阈值（如0.8）筛选高相似度区域，并用`np.where`获取位置；最后用矩形标记匹配结果并显示保存。 注意：模板匹配仅适用于目标无旋转、缩放的场景，复杂场景需改用ORB等特征匹配；匹配方法和阈值需根据实际情况调整，阈值过高易漏检，过低易误检。文章通过“苹果定位”实战示例，帮助入门者掌握基础流程，适合快速实现简单图像定位任务。
阅读全文零基础学Python OpenCV：摄像头实时捕获与显示
本文介绍了使用Python和OpenCV实现摄像头实时捕获与显示的方法。选择OpenCV（开源计算机视觉库）和Python（语法简洁）的原因在于其易用性和功能适配性，Python的opencv-python接口安装便捷。 安装步骤：需先安装Python 3.6+，再通过`pip install opencv-python`安装库（必要时先装numpy）。 核心流程：打开摄像头（`cv2.VideoCapture(0)`）→循环读取帧（`cap.read()`，返回ret和frame）→显示图像（`cv2.imshow()`）→按q键退出→释放资源（`cap.release()`和`cv2.destroyAllWindows()`）。 关键代码解释：`cap.read()`检查读取状态，`cv2.waitKey(1)`等待按键（q键退出），确保资源正确释放避免占用。文章还提及常见问题（如摄像头无法打开）及扩展练习（灰度显示、翻转图像等），为后续复杂图像处理奠定基础。
阅读全文Python OpenCV图像缩放与裁剪：初学者必学技巧
本文介绍Python OpenCV中图像缩放和裁剪的基础操作，帮助零基础掌握核心技巧。 **图像缩放**：使用`cv2.resize()`函数，支持两种目标尺寸指定方式：按比例缩放（通过`fx`/`fy`控制，如`fx=0.5`缩小一半）或直接指定宽高（如`(200, 200)`）。插值方法建议：缩小用`INTER_AREA`，放大用`INTER_LINEAR`，避免变形。示例中需注意图像路径正确性及窗口操作（`waitKey`和`destroyAllWindows`）。 **图像裁剪**：本质是NumPy数组切片，格式为`img[y_start:y_end, x_start:x_end]`，需确保坐标不越界（`y_end`≤高度，`x_end`≤宽度）。示例包括固定区域裁剪和中心区域裁剪（先计算中心偏移量`(w-target_w)//2`和`(h-target_h)//2`，再切片）。 **总结**：缩放需注意路径和插值方法，裁剪需关注坐标范围。两者常结合使用（如先裁剪再缩放），是图像预处理
阅读全文手把手教你用Python OpenCV识别图像轮廓
这篇文章介绍了用Python OpenCV实现图像轮廓识别的方法。需先安装OpenCV和NumPy库。图像轮廓是物体边界线，用于定位目标物体（如人脸、圆形）。核心步骤包括：预处理（灰度化+二值化简化图像）、边缘检测（Canny算法，通过阈值确定边界）、轮廓提取（findContours获取坐标）、筛选与绘制（按面积等筛选并可视化）。 实战中以shapes.jpg为例，演示流程：读取图像→灰度化+二值化→Canny边缘检测→findContours提取轮廓→按面积筛选最大轮廓并绘制。常见问题如轮廓不完整可调整Canny阈值，多余轮廓通过面积过滤解决。还可扩展用圆形度等形状特征识别物体。 总结指出，轮廓识别是计算机视觉基础，初学者可从简单图像入手，通过参数调整优化结果。
阅读全文从入门到实战：Python OpenCV色彩空间转换详解
本文介绍了图像色彩空间的概念及OpenCV在Python中的转换应用。常见色彩空间有RGB（显示用，红/绿/蓝通道）、BGR（OpenCV默认，蓝/绿/红顺序）、HSV（色相H、饱和度S、明度V，适合颜色分割）。转换原因：不同空间用途不同（RGB显示，HSV利于颜色识别，BGR为OpenCV原生）。核心工具为`cv2.cvtColor()`，语法为`cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_原空间2目标空间)`，如`cv2.COLOR_BGR2HSV`。实战中，以红色物体识别为例：读取图像→转HSV→定义红色HSV范围（H分0-10和160-179区间）→掩码提取。还可扩展至摄像头实时检测。关键点：掌握转换函数，注意BGR与RGB差异，HSV范围需依光线调整。
阅读全文Python OpenCV入门：5分钟掌握图像二值化处理
图像二值化是将像素按阈值分为黑白两类，简化图像便于分析，常用于文字识别等场景。核心是通过cv2.threshold()函数实现，需输入灰度图、阈值、最大值及类型，返回实际阈值和二值化图像。常用阈值类型包括：THRESH_BINARY（像素>阈值变白）、THRESH_BINARY_INV（相反）、THRESH_OTSU（自动计算最优阈值）。阈值选择：手动适用于亮度均匀图像，Otsu适合高对比度场景；光照不均时用自适应阈值。关键步骤为：读取图像转灰度→选阈值类型→二值化处理→显示。掌握二值化可支持边缘检测、目标分割等任务。
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