Python OpenCV从入门到精通 (明日科技)技术分享
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关键技术分享：
- 图像读取与显示：使用
cv2.imread()读取图像，cv2.imshow()显示图像。 - 图像保存：使用
cv2.imwrite()将处理后的图像保存到磁盘。 - 图像色彩空间转换：如从BGR转换到灰度图（
cv2.cvtColor()）。 - 图像缩放与裁剪：使用
cv2.resize()进行图像缩放，裁剪则通过数组切片实现。 - 图像旋转：通过仿射变换（
cv2.getRotationMatrix2D()和cv2.warpAffine()）实现图像旋转。 - 图像滤波：包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，用于去噪或平滑图像。
- 边缘检测：使用Canny边缘检测算法检测图像中的边缘。
- 轮廓检测与绘制：通过
cv2.findContours()找到图像中的轮廓，并使用cv2.drawContours()绘制轮廓。 - 直方图均衡化：使用
cv2.equalizeHist()增强图像的对比度。 - 特征检测与匹配：如SIFT、SURF等算法用于提取和匹配图像中的特征点。
- 图像金字塔：通过构建图像金字塔实现多尺度图像处理。
- 模板匹配：使用
cv2.matchTemplate()在图像中查找与模板匹配的区域。 - 摄像头捕获：使用
cv2.VideoCapture()捕获摄像头的实时视频流。 - 视频处理：对视频帧进行逐帧处理，实现视频特效或分析。
- 人脸识别：结合Haar或LBP级联分类器进行人脸检测。
- 目标跟踪：使用如KCF、MIL等算法实现视频中的目标跟踪。
- 光流法：通过计算像素或特征点在连续帧之间的运动来估计物体的运动。
- 立体视觉与深度估计：使用双目摄像头进行立体匹配，估计场景中物体的深度。
- 图像分割：如GrabCut算法用于前景与背景的分割。
- 机器学习在OpenCV中的应用：使用OpenCV的机器学习模块进行图像分类、目标检测等任务。
