OpenCV提供完整的图像处理技术链，涵盖从基础操作到高级分析的完整解决方案：
所有函数均经过SSE/AVX指令集优化，处理1080P图像可达毫秒级响应， 广泛应用于工业质检、医学影像等领域。持续更新维护的算法库保持对最新硬件（如NPU）的适配能力。
本章将学习如下内容： 查找图像渐变、边缘等 介绍如下函数：cv2.Sobel()，cv2.Scharr()、cv2.Laplacian()等 理论基础 OpenCV 提供三种梯度滤波器（或称高通滤波器）：Sobel, Scharr...
2025-04-29
本教程将学习如下内容： 如何将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色，如BGR $\leftrightarrow$ Gray，BGR$ \leftrightarrow$SV等。 除此之外，还将创建一个应用程序，用于提取视频中的彩色对象。...
2025-04-29
本章将了解如下内容： Canny边缘检测的概念 OpenCV函数：cv2.Canny() 理论基础 Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法，由John F.Canny于1986年开发。 这是一个多阶段的算法，我们将经历其每个阶...
2025-04-29
本章将学习如下内容： 学习图像金字塔 学习使用图像金字塔来创造一种新的水果“Orapple” 介绍如下函数：cv2.pyrUp()、cv2.pyrDown() 理论基础 通常，我们使用恒定大小的图像。但在某些情况下，需要处理同一图...
2025-04-29
本教程将学习如下内容： 学习使用各种低通滤波器模糊图像 学习对图像应用定制滤镜（二维卷积） 二维卷积（图像滤波） 对于一维信号，图像也可以用各种低通滤波器（LPF）、高通滤波器（HPF）等进行滤波。 LPF有助于去除噪声或模糊图像...
2025-04-29
本教程将学习如下内容： 学习多种形态学操作，如侵蚀、膨胀、开运算、闭运算等。 看到不同的函数，例如：cv2.erotic()，cv2.dilate()、cv2.morphologyEx()等。 理论基础 形态变换是一些基于图像形状...
2025-04-29
本教程将学习如下内容： 学习简单阈值化、自适应阈值化、Otsu阈值化等 介绍两个关键函数： cv2.threshold , cv2.adaptiveThreshold 等 简单阈值化 接下来处理的事情很简单。如果像素值大于阈值，则...
2025-04-29
本教程将学习如下内容： 学习对图像应用不同的几何变换，如平移、旋转、仿射变换等 介绍关键函数 cv2.getPerspectiveTransform 转换 OpenCV提供了两个转换函数，cv2.warpAffine和cv2.wa...
2025-04-29
为了方便学习Python语言，基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开，对照书中内容进行学习，在线编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面直接编写，便于作及时的说明和解释。
在数据科学、机器学习及深度学习的领域里，Jupyter是一个强大的工具，它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体，让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展，Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中，从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。