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
閱讀全文零基礎學Python OpenCV：手把手教你讀取與顯示圖像
本文介紹Python OpenCV基礎操作，包括安裝、讀取與顯示圖像。OpenCV是開源計算機視覺庫，通過`pip install opencv-python`（或國內鏡像源加速）安裝，驗證時導入庫並打印版本號。讀取圖像用`cv2.imread()`，需指定路徑和參數（彩色、灰度、原始圖像），並檢查返回值是否爲`None`以確認成功。顯示圖像用`cv2.imshow()`，需配合`cv2.waitKey(0)`等待按鍵和`cv2.destroyAllWindows()`關閉窗口。常見問題：OpenCV默認讀取BGR通道，需用`cv2.cvtColor()`轉RGB避免顏色異常；路徑錯誤會導致讀取失敗，需用絕對路徑或確認圖像格式。核心步驟爲安裝、讀取、顯示，動手實踐可快速掌握。
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