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本文目录一览：
- 1、如何从入门开始学习OpenCV
- 2、使用OpenCV和Python进行图像拼接
- 3、5用python进行OpenCV实战之图像变换2(旋转)
- 4、基于OpenCV的特定区域提取
- 5、OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓
如何从入门开始学习OpenCV
1、我们还要注意，opencv的图像矩阵类型是uint8，低于0和高于255的值并不截断，而是使用了模操作。即200+60=260 % 256 = 4。所以我们需要先将原始图像矩阵和噪声图像矩阵都转成浮点数类型进行相加操作，然后再转回来。
2、首先是参考书，参数内存分配），做实验程序来测试你的数据。如果你完成了这些步骤，编写演示程序来支持你的论文。如果不清楚。这样，你可以在此基础上撰写你自己的论文。如果为了能够真正使用，就要求边学边用。
3、关于OpenCV的学习方法 准备好学习资料，当时我用的是《学习OpenCV》—于仕琪等—清华大学出版社，这本书。
4、方法如下：先去下载最新版OpenCV，网址如下：***：//nchc.dl.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-win/3/OpenCV-exe。下载完成后解压到相应目录。本人解压到D：\Program Files\OpenCV3。
5、opencv只是个工具，它实现了计算机视觉领域很多很实用的算法。
6、首先，由于科技的发展和社会的快速变化，许多网站变成了综合性的网站，不止可以观看电影儿视频电视剧。还可以观看自己喜欢的一些方面的知识和技能。
使用OpenCV和Python进行图像拼接
图像拼接算法的实现可以使用各种编程语言和图像处理库。例如，可以使用Python语言和OpenCV库进行实现。具体实现步骤如下：导入图像：使用OpenCV库导入需要拼接的多张图像。
获取多幅图像并将其转换成全景图的整个过程称为图像拼接。首先，需要安装opencv 16。
怎么拼接得看要拼接图片的重叠部分，重叠部分才有对应的特征点。如果第一张图片的下半部分和第二张图片的上半部分重叠，就是在竖直方向上拼接的。
不重合的图像叫。在用python处理图像的时候，除了图片叠加和图片拼接两种情况之外，有时候还会碰到需要上下左右连接图片合成一张图片。opencv中的cv2addWeighted和cvadd函数处理效果是叠加。
下载numpy，开始我使用了6，没有通过，错误如图。下载了最新的1版本。将Opencv安装目录下opencv\build\python\7\x86中的cvpyd复制到python安装目录Lib\site-packages下。
5用python进行OpenCV实战之图像变换2(旋转)
1、旋转的概念正如我们平常听见的一样：将图片选装x度。我们先通过多少度来旋转图片，然后我们将写一个旋转函数。
2、比如你原始图像为200*200，旋转45度，输出到一个200*200的大小的图像空间里，这个原始图片的大小已经是原来的一半成了 根2*100*根2*100，你要保证角点相切的话，这个原始图像的大小需要根据旋转角度的大小随时改变。
4、获取图片像素 matplotlib、opencv、skimage、pyplot等第三方库和模块，都有方法能够将图片读取到python程序中将其作为图像对象。
5、入门之前最好先阅读 OpenCV2-Python-Guide 这份文档。使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合（Pyramid Blending）将苹果和橘子融合到一起：SimpleCV 是一个开源的[_a***_]机视觉框架。
6、***变换是一种图像处理技术，可以通过调整图像的投影变换关系来改变其视角。在Python中，可以使用OpenCV库提供的函数来实现***变换。需要标定正视图和侧视图之间的对应点，使用对应点进行***变换。
基于OpenCV的特定区域提取
1、在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。使用了简单的OpenCV函数即可完成这项任务，例如inRange、findContours、boundingRect、minAreaRect、 minEnclosingCircle、circle、HoughLines、line等，都可以。
2、opencv中一个白色长条中间有黑色截断，提取出中间的黑色截断的方法为：在opencv中，使用cvinRange（）函数将白色部分二值化为白色，黑色部分二值化为黑色。
3、加框”处理。如果所使用窗口的大小为mask_wide*mask_wide （这里mask_wide为奇数 ） ，则需要为源图像加上一个宽度为（mask_wide-1）/2的框子。例如：中值滤波（3*3）需要加上一个宽度为1的框子。
4、如果这个是摆正的矩形，就是说没有偏角，那就只要找到左上角坐标和长，宽，然后设置一个mask，***出来就行。但是这个点坐标和长宽不好确定。对你这个图，我提供一种办法吧，你可以试试，以前项目遇到过，肯定能行。
5、我见过的文献提过一些方法……比如说将Haar检测后的眼部区域的横向纵向的积分图进行扫描，通过极值点可以判断眼球的水平和垂直坐标。但如果你还想要更精确的内容，可能会涉及边缘检测的内容。
OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓
1、查找轮廓（find_contours）measure模块中的find_contours（）函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。
2、获取opencvc++轮廓图一条边的位置的方法如下：可以使用OpenCV的函数cv：findContours来获取轮廓图像中的边界信息135。这个函数可以找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个向量中。
3、轮廓提取：从边缘点中提取轮廓。使用轮廓提取算法，例如OpenCV库中的findContours函数，可以将边缘点连接起来，并得到一系列的轮廓。 轮廓描绘：将提取到的轮廓进行描绘。
4、对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0，0，0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（-1）。
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