Python OpenCV入门到实战：图像处理的全方位指南

OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个功能强大的开源计算机视觉库。它支持多种编程语言，包括Python、C++、C#等，广泛应用于图像处理、图像识别、图像合成等多个领域。

「一、安装」

pip install opencv-python


「二、使用」

「1.读取并显示图片」

import cv2
# 打开图像
image = cv2.imread('example.jpg')
# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 保存图像
cv2.imwrite('output.jpg', image)


「2.图像变换」

import cv2
# 打开图像
image = cv2.imread('example.jpg')
# 缩放图像
scaled_image = cv2.resize(image, (500, 500))
# 旋转图像
rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
# 裁剪图像
cropped_image = image[100:300, 100:300]
# 显示变换后的图像
cv2.imshow('Scaled Image', scaled_image)
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.imshow('Cropped Image', cropped_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


「3.图像增强」

import cv2
# 打开图像
image = cv2.imread('example.jpg')
# 增强对比度
enhanced_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=1.5, beta=0)
# 显示增强后的图像
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


「4.图像尺寸与分辨率」

import cv2
#打开图像
image = cv2.imread('example.jpg')
#调整图像尺寸
resized_image = cv2.resize(image, (500, 500))
#调整图像分辨率
downsampled_image = cv2.resize(image, (500, 500), interpolation=cv2.INTER_AREA)
#显示调整后的图像
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.imshow('Downsampled Image', downsampled_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

「三、实战」

「1.人脸实时检测」

https://github.com/abhishekpatelmc/face_mask_detection

「2.人像转卡通」

https://github.com/AswinSampath1401/Pencil-and-Cartoon-Effects

「3.车道线检测」

https://github.com/misbah4064/lane_detection

「4.手部姿态检测」

https://github.com/misbah4064/hand_pose_detection