摘要：
轮廓检测是图像处理中的重要任务，用于提取图像中物体的边界。OpenCV 提供了强大的轮廓检测功能，可以用于物体识别、形状分析、目标跟踪等应用。以下是 OpenCV 图像轮廓检测的详细说明。 一、轮廓检测的基本概念 轮廓: 图像中物体的边界，由一系列点组成。 轮廓层次结构: 轮廓之间的嵌套关系，例如一 阅读全文
posted @ 2025-08-12 16:32
fengMisaka
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摘要：
在数字图像处理领域，边缘检测是一项至关重要的基础技术。它如同为图像赋予 “骨架”，帮助计算机快速识别图像中的物体轮廓、形状与结构，广泛应用于目标识别、图像分割、图像配准等多个领域。 边缘检测的核心目标是找出图像中像素灰度发生剧烈变化的区域边界。这些边界往往对应着图像中物体的轮廓、不同物体的交界处或纹 阅读全文
posted @ 2025-08-12 13:45
fengMisaka
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摘要：
图像形态学操作是图像处理中的一种重要技术，主要用于处理二值图像（即黑白图像）。 OpenCV 中的图像形态学操作是图像处理中的重要工具，通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算和形态学梯度等操作，可以实现对图像的噪声去除、对象分离、边缘检测等效果。掌握这些操作有助于更好地处理和分析图像数据。 以下是 Open 阅读全文
posted @ 2025-08-12 10:32
fengMisaka
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摘要：
一、基础理论 1.1 图像噪声 由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染，妨碍人们对图像理解及分析处理。常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。 椒盐噪声 椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像 阅读全文
posted @ 2025-08-12 09:55
fengMisaka
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