图像色彩空间概述 图像色彩空间是表示图像颜色的一种数学模型，用于定义和表示颜色信息。在计算机图像处理中，常见的色彩空间有 RGB、HSV、YCbCr、Lab 等，不同色彩空间有不同的适用场景。 常见...

在图像处理中，统计图像的像素值是分析图像特性的重要步骤。像素值的分布可以帮助我们了解图像的亮度、对比度、颜色特性等。 1. 图像像素值简介 在 OpenCV 中，图像本质上是一个 NumPy 数组： ...

前言 二维直方图是用于分析图像中两个通道之间像素值分布关系的工具。相比于一维直方图，二维直方图可以同时统计两个通道之间的联合分布。比如在 HSV 色彩空间中，可以分析色调（Hue）和饱和度...

前言 直方图均衡化是图像处理中一种常用的技术，用于增强图像的对比度。通过均衡化，可以拉伸图像的像素值分布，使得图像在视觉上更加清晰。 完整代码 import cv2 as cv def eqhist_hist(): # ...

前言 图像卷积是一种基础的图像处理操作，用于对图像进行平滑、锐化、边缘检测等多种处理。卷积的核心思想是通过一个滤波器（kernel 或称卷积核）对图像的像素进行加权求和，生成新的像素值，从...

简介 高斯模糊（Gaussian Blur）是一种常用的图像处理技术，主要用于平滑图像、降低噪声，同时保留图像的整体结构。在 OpenCV-Python 中，可以使用 cv2.GaussianBlur() 函数实现高斯模糊。 高斯...

代码 视频和模型库在第一篇文章中有git地址。 import cv2 as cv # 模型路径 MODEL_BIN = 'models/face_detector/opencv_face_detector_uint8.pb' CONFIG_TEXT = 'models/face_detector/opencv_f...

 在 Python 开发中，环境冲突是一个常见而棘手的问题。不同项目依赖不同版本的库，直接使用系统 Python 安装容易造成混乱。为了更好地管理 Python 解释器和依赖包，Anaconda 和 Miniconda 提供...

图像的本质是矩阵 OpenCV 使用 Mat（矩阵类）作为图像和数据的基本数据结构，这是因为图像本质上是一种二维或多维的矩阵形式。 像素数据的表示： 图像可以看作一个二维矩阵，其中每个元素代表一...

获取滑动条位置： cv.getTrackbarPos('lightness', 'input') 获取滑动条的当前值。 当前值 pos 表示亮度增加的强度，范围为 [0, 100]。 更新空白图像： blank[:, :] = (pos, pos, pos) 为空白图...