Opencv基础使用8——初识基本图像处理

本博文接上一篇博文，继续进行部分 opencv Python 示例代码运行 效果测试

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环境搭建、所使用代码版本 —— 参考博文——Opencv基础使用1——分割 - 视频人像跟踪

• 本博文的测试是直接拉取 opencv-master4.5.1，然后在opencv/samples/python/tutorial_code/ 目录下对不同模块 py 文件进行测试

image segmentation【图像分割】

运行该代码：

cd opencv/samples/python/tutorial_code/imgProc/anisotropic_image_segmentation

python anisotropic_image_segmentation.py --input ../../../../data/lena.jpg 


  

 

  
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效果如下：

BasicGeometricDrawing【基本几何图】

运行该代码：

cd opencv/samples/python/tutorial_code/imgProc/BasicGeometricDrawing

python basic_geometric_drawing.py 

  

 

  
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效果如下：

Changing the contrast and brightness of an image【改变图像的对比度和亮度】

运行该代码：

cd ../changing_contrast_brightness_image/

cp ../../../../data/lena.jpg .

python BasicLinearTransforms.py 

python changing_contrast_brightness_image.py 


  

 

  
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效果如下：

Code for Eroding and Dilating tutorial 【腐蚀和膨胀】

运行该代码：

cd ../erosion_dilatation/

python morphology_1.py --input ../../../../data/LinuxLogo.jpg 

  

 

  
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效果如下：

滑动窗口

运行该代码：

cd ../HitMiss/

python hit_miss.py 

  

 

  
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效果如下：

hough line transform【霍夫线变换】

运行该代码：

cd ../hough_line_transform/

cp ../../../../data/sudoku.png .

#  运行代码：
python hough_line_transform.py 

python probabilistic_hough_line_transform.py 


  

 

  
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输入：

程序输出如下：

match_template.py【模板匹配】

运行该代码：

cd opencv/samples/python/tutorial_code/imgProc/match_template

# 没有找到 匹配的 三张 图片 作为 输入，因此测试失败
python match_template.py lena.jpg lena_tmpl.jpg mask.png 



  

 

  
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morphology transformations【使用形态学转换提取水平和垂直线示例代码】

运行代码【 Extract edges and smooth image according to the logic 】：

cd ../morph_lines_detection/

python morph_lines_detection.py  ../../../../data/ml.png 


  

 

  
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运行效果如下：

Morphology Transformations Demo 【设置动态调节】

运行代码：

cd ../opening_closing_hats/

python morphology_2.py --input ../../../../data/LinuxLogo.jpg 


  

 

  
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运行效果如下：

Zoom In-Out demo 【放大缩小】

运行代码：

cd ../Pyramids/

cp ../../../../data/LinuxLogo.jpg .

python pyramids.py LinuxLogo.jpg 

  

 

  
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运行效果如下：

平滑模糊处理 【模糊渐变】

运行代码：

cd ../Smoothing/

cp ../../../../data/lena.jpg  .

python smoothing.py lena.jpg 


  

 

  
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运行效果如下：

Convert the image to Gray【基础的阈值操作 – 控制效果】

运行代码：

cd ../threshold

python threshold.py --input  ../../../../data/stuff.jpg 

  

 

  
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运行效果如下：

致谢 – 当前总结

用了大概三天时间，把 opencv-master4.5.1 Python 模块下 tutorial_code 测试程序简单过了一遍；
这个事情未必见的就有多大的收益，我觉得它的作用在于让我对 opencv 针对图像能够完成的子操作有了初阶段的认识；
感谢查阅至此…

文章来源: positive.blog.csdn.net，作者：墨理学AI，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：positive.blog.csdn.net/article/details/117296131