在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称之为对图像的平滑处理。图像平滑处理会对图像中与周围像素点像素值差异较大的像素点(即所谓噪声)进行处理，将其值调整为周围像素点像素值的近似值。举例如下，下图中大部分像素值位于[144，149]区间内，只有位于第三行第三列的像素点的值[22]不在此范围中反应于图像上近似如下效果除第三行第三列的[22]像素点呈现近似黑色外，其他像素点都是灰

先直接上干货，然后再多说几句打开命令行，输入：pipinstallopencv-python下载很慢有没有，众所周知，pypi库对我们的网络情况十分不友好，即使换源效果可能也不是那么好。先下载离线包，然后离线安装是一个不错的解决思路。首先到pypi官网搜索opencv-python检索结果的第一个就是，点击链接进入左侧有源文件下载找到对应你python版本和系统版本的文件，然后下载，迅雷超快！在下

简介:在图像处理的过程中,经常需要从图像中将前景对象作为目标图像提取出来。例如无人驾驶技术,我们关心的是周围的交通工具,其他障碍物等,而对于背景本身并不关注,故而,我们需要将这些东西从图片(视频)中提取出来,而忽略那些只有背景的图像。1分水岭算法实现图像的分割与提取该算法将图像形象的比喻为地理学上的地形平面(等高线地形图),从而实现图像的分割1.1算法原理对于一幅灰度图像,可以将其看作地理学上的地

1查找并绘制图像轮廓一个轮廓对应一系列的点,在OpenCV中提供函数cv2.fingContours()用于查找图像轮廓。并可以根据参数返回特定的轮廓曲线,而函数cv2.drawCountours()可以将轮廓绘制到图像上。1.1函数介绍1.1.1cv2.findContours()查找图像轮廓:cv2.findContours()的语法格式如下:image,contours,hierarchy=