OpenCV教程-OpenCV图像阈值处理
阈值的基本概念是为了简化图像以进行分析。当我们将图像转换为灰度图像时，必须记住灰度图像仍然至少有255个值。阈值是将所有内容转换为白色或黑色的值，基于阈值。假设我们希望阈值为125（255的一部分），则低于125的所有内容将转换为0或黑色，而高于125的所有内容将转换为255或白色。语法如下：
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OpenCV教程-OpenCV图像滤波器
图像滤波是通过改变图像的像素的色调或颜色来修改图像的过程。它也用于增加亮度和对比度。在本教程中，我们将学习有关几种类型的滤波器。
OpenCV教程-OpenCV模糊（图像平滑）
模糊是图像处理中常用的技术，用于去除噪音。通常用于消除图像中的高频内容，如噪音和边缘。当我们对图像应用模糊时，边缘会变得模糊。模糊的优点如下：
OpenCV教程-OpenCV Canny边缘检测
边缘检测是一种识别图像中物体边界的技术。我们将学习使用Canny边缘检测技术进行边缘检测。Canny边缘检测函数的语法如下：
OpenCV教程-OpenCV Blob检测
Blob代表二进制大对象，指的是二进制图像中连接的像素。术语“大”侧重于特定大小的对象，而其他“小”二进制对象通常是噪音。有关BLOB分析的三个过程。
OpenCV教程-OpenCV绘图函数
我们可以在图像上绘制各种形状，如圆圈、矩形、椭圆、折线、凸多边形等。当我们想要突出显示输入图像中的任何对象时，这很有用。OpenCV为每种形状提供了相应的绘图函数。这里我们将学习绘图函数。
OpenCV教程-OpenCV图像旋转
图像可以以各种角度旋转（90、180、270和360度）。OpenCV计算执行仿射变换的仿射矩阵，这意味着它不保留线之间的角度或点之间的距离，尽管它保留了位于直线上的点之间距离的比例。
OpenCV教程-OpenCV调整图像大小
有时，转换加载的图像是必要的。在图像处理中，我们需要调整图像的大小以执行特定操作。图像通常存储在Numpy ndarray（数组）中。使用 ndarray.shape 可以获取图像的维度。我们可以通过使用维度变量的索引位置获取每个像素的宽度、高度和通道数。
OpenCV教程-OpenCV图像的基本操作
在本教程中，我们将学习与图像相关的基本操作。我们将讨论以下主题。访问像素值并修改它们访问图像属性设置图像区域拆分和合并图像更改图像颜色访问和修改像素值我们可以通过其行和列坐标检索像素值。它返回BGR图像的蓝色、绿色、红色值的数组。对于灰度图像，它返回相应的强度值。首先，我们需要加载BGR图像。
OpenCV教程-OpenCV读取和保存图像
OpenCV读取图像OpenCV允许我们对图像执行多种操作，但为了做到这一点，需要将图像文件读取为输入，然后我们可以对其执行各种操作。OpenCV提供了以下用于读取和写入图像的函数。
