OPENCV图像和视频处理

图像基本操作：

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import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

img=cv2.imread('1.jpg')          #图像的显示
cv2.imshow('image',img)     
cv2.waitKey(0)                   #等待时间，毫秒单位，0标识任意键终止
cv2.destroyAllWindows()

def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name, img)
    # 等待时间，毫秒单位，0标识任意键终止
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


print(img.shape)  #查看图像的长，宽，3表示是rgb图像(3648, 5472, 3)

img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  #灰度图

cv2.imwrite('名字.png',img)  #保存   名字加要保存的东西

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边界填充：

34_OpenCv处理图像边界_opencv边界图-CSDN博客

图像融合：

Opencv实现两幅图像融合_opencv两张图片融合-CSDN博客

图像阈值：

opencv-图像阈值_opencv 局部阈值-CSDN博客

图像平滑处理：

opencv-python：14_图像平滑（模糊）与 常见图像滤波（低通与高通滤波、图像卷积cv.filter2D()、线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）、非线性滤波（中值滤波、双边滤波））_python 低通和高通滤波 线性非线性-CSDN博客

图像腐蚀操作;

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图像边缘检测：

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图像轮廓提取：

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图像模板匹配：

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图像处理(8) : 模板匹配_模板匹配的图像模板_QtHalcon的博客-CSDN博客

第15章：模板匹配-CSDN博客

图像金字塔采样：

第11章：图像金字塔_李淳罡Lichungang的博客-CSDN博客

图像均衡化处理：

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傅里叶变换：

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视频读取：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 视频读取
vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')
# 检查是否打开正确
if vc.isOpened():
    open, frame = vc.read()
else:
    open = False

while open:
    ret, frame = vc.read()
    if frame is None:
        break
    if ret == True:
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 灰度存储
        cv2.imshow('result', gray)
        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:  # 10是休眠100ms且27是按下退出键退出
            break
vc.release()