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：

- 阅读剩余部分 -

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：

- 阅读剩余部分 -

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。

- 阅读剩余部分 -

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。

- 阅读剩余部分 -

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。

- 阅读剩余部分 -

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。

- 阅读剩余部分 -

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。

- 阅读剩余部分 -

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。

- 阅读剩余部分 -

使用Anaconda安装OpenCV第一步是从官方网站：https://www.anaconda.com/distribution/下载最新的Anaconda图形安装程序，选择适用于Windows的版本。建议安装3.7版本，与Python 3兼容。

- 阅读剩余部分 -

OpenCV教程解释了基础和复杂的OpenCV概念。我们的OpenCV课程旨在面向初学者和专家。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它赋予系统识别面部或其他对象的能力。在这节课中，我们将使用Python编程语言掌握OpenCV的基础知识。

- 阅读剩余部分 -