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Python OpenCV實戰：模板匹配與圖像定位
本文介紹使用Python OpenCV實現模板匹配的圖像定位方法。模板匹配核心是用“模板圖像”在目標圖像滑動，通過計算相似度找到最匹配區域，適用於簡單場景（如監控物體定位）。 步驟包括：準備目標與模板圖像，轉換爲灰度圖提高效率；使用`matchTemplate`（如`TM_CCOEFF_NORMED`方法）計算相似度矩陣；設置閾值（如0.8）篩選高相似度區域，並用`np.where`獲取位置；最後用矩形標記匹配結果並顯示保存。 注意：模板匹配僅適用於目標無旋轉、縮放的場景，複雜場景需改用ORB等特徵匹配；匹配方法和閾值需根據實際情況調整，閾值過高易漏檢，過低易誤檢。文章通過“蘋果定位”實戰示例，幫助入門者掌握基礎流程，適合快速實現簡單圖像定位任務。
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Python OpenCV圖像縮放與裁剪：初學者必學技巧
本文介紹Python OpenCV中圖像縮放和裁剪的基礎操作，幫助零基礎掌握核心技巧。 **圖像縮放**：使用`cv2.resize()`函數，支持兩種目標尺寸指定方式：按比例縮放（通過`fx`/`fy`控制，如`fx=0.5`縮小一半）或直接指定寬高（如`(200, 200)`）。插值方法建議：縮小用`INTER_AREA`，放大用`INTER_LINEAR`，避免變形。示例中需注意圖像路徑正確性及窗口操作（`waitKey`和`destroyAllWindows`）。 **圖像裁剪**：本質是NumPy數組切片，格式爲`img[y_start:y_end, x_start:x_end]`，需確保座標不越界（`y_end`≤高度，`x_end`≤寬度）。示例包括固定區域裁剪和中心區域裁剪（先計算中心偏移量`(w-target_w)//2`和`(h-target_h)//2`，再切片）。 **總結**：縮放需注意路徑和插值方法，裁剪需關注座標範圍。兩者常結合使用（如先裁剪再縮放），是圖像預處理
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。
閱讀全文從入門到實戰：Python OpenCV色彩空間轉換詳解
本文介紹了圖像色彩空間的概念及OpenCV在Python中的轉換應用。常見色彩空間有RGB（顯示用，紅/綠/藍通道）、BGR（OpenCV默認，藍/綠/紅順序）、HSV（色相H、飽和度S、明度V，適合顏色分割）。轉換原因：不同空間用途不同（RGB顯示，HSV利於顏色識別，BGR爲OpenCV原生）。核心工具爲`cv2.cvtColor()`，語法爲`cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_原空間2目標空間)`，如`cv2.COLOR_BGR2HSV`。實戰中，以紅色物體識別爲例：讀取圖像→轉HSV→定義紅色HSV範圍（H分0-10和160-179區間）→掩碼提取。還可擴展至攝像頭即時檢測。關鍵點：掌握轉換函數，注意BGR與RGB差異，HSV範圍需依光線調整。
閱讀全文Python OpenCV入門：5分鐘掌握圖像二值化處理
圖像二值化是將像素按閾值分爲黑白兩類，簡化圖像便於分析，常用於文字識別等場景。核心是通過cv2.threshold()函數實現，需輸入灰度圖、閾值、最大值及類型，返回實際閾值和二值化圖像。常用閾值類型包括：THRESH_BINARY（像素>閾值變白）、THRESH_BINARY_INV（相反）、THRESH_OTSU（自動計算最優閾值）。閾值選擇：手動適用於亮度均勻圖像，Otsu適合高對比度場景；光照不均時用自適應閾值。關鍵步驟爲：讀取圖像轉灰度→選閾值類型→二值化處理→顯示。掌握二值化可支持邊緣檢測、目標分割等任務。
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