轮廓被定义为连接所有连续点(沿边界),具有相同颜色或强度的曲线。在其他情况下,我们在二进制图像中找到轮廓,我们专注于在二进制图像中找到边界。官方定义如下:轮廓是进行形状分析、物体检测和识别的有用工具。

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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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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。

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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。

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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。

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