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📖 OpenCV-Python image processing tutorial for beginners

Home Page: https://codec.wang/docs/opencv

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opencv opencv-python image-processing

opencv-python-tutorial's Introduction

面向初学者的 OpenCV-Python 教程

访问

可直接访问博客专栏：http://codec.wang/#/opencv/
使用 Docker 访问：

docker run -d -p 8080:80 codecwang/opencv-python-tutorial

源码构建：

本教程网站由Docusaurus 2构建，如感兴趣，可直接克隆代码自行构建：

# 克隆仓库
git clone [email protected]:CodecWang/opencv-python-tutorial.git

# 安装依赖
npm install
# 本地调试
npm start
# 构建
npm build

标题	简介
简介与安装	了解和安装 OpenCV-Python
番外篇：代码性能优化	度量运行时间/提升效率的几种方式
基本元素：图片	图片的载入/显示和保存
番外篇：无损保存和 Matplotlib 使用	高保真保存图片、Matplotlib 库的简单使用
打开摄像头	打开摄像头捕获图片/录制视频/播放本地视频
番外篇：滑动条	滑动条的使用
图像基本操作	访问像素点/ROI/通道分离合并/图片属性
颜色空间转换	颜色空间转换/追踪特定颜色物体
阈值分割	阈值分割/二值化
番外篇：Otsu 阈值法	双峰图片/Otsu 自动阈值法
图像几何变换	旋转/平移/缩放/翻转
番外篇：仿射变换与透视变换	基于 2×3 的仿射变换/基于 3×3 的透视变换
绘图功能	画线/画圆/画矩形/添加文字
番外篇：鼠标绘图	用鼠标实时绘图
挑战篇：画动态时钟	/
挑战篇：PyQt5 编写 GUI 界面	/

基础篇

标题	简介
图像混合	算数运算/混合/按位运算
番外篇：亮度与对比度	调整图片的亮度和对比度
平滑图像	卷积/滤波/模糊/降噪
番外篇：卷积基础 - 图片边框	了解卷积/滤波的基础知识/给图片添加边框
边缘检测	Canny/Sobel 算子
番外篇：图像梯度	了解图像梯度和边缘检测的相关概念
腐蚀与膨胀	形态学操作/腐蚀/膨胀/开运算/闭运算
轮廓	寻找/绘制轮廓
番外篇：轮廓层级	了解轮廓间的层级关系
轮廓特征	面积/周长/最小外接矩(圆)/形状匹配
番外篇：凸包及更多轮廓特征	计算凸包/了解更多轮廓特征
直方图	计算绘制直方图/均衡化
模板匹配	图中找小图
霍夫变换	提取直线/圆
挑战任务：车道检测	/

如果您觉得写的不错的话，欢迎打赏，我会努力写出更好的内容！✊🤟

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opencv-python-tutorial's Issues

之前作者有一个opencv教学软件，请问这个软件的代码可以供我们学习一下吗

最近也在尝试用pyqt做cv相关的项目，学习了作者的文章十分受益，但是实际做起来还是困难重重，所以想学习一下作者那个软件的代码

你好，PyQt编写GUI界面任务，图像处理时有很大的延迟，不知什么原因呢？

车道检测process_an_image少返回值

车道检测process_an_image少返回值，需要添加一个“return edges”

opencv版本号，以及其他依赖包的版本号能提交一个文件吗？

请求作者添加一个依赖包的版本号文件，方便大家跑例子。

about centroid

Sir, could you please tell me how to display the centroid on the image? Thank you!

图像识别的小项目

您好,我们有个图像识别的小项目想请您看看.您可以看下需求,评估个价格么?
具体参考此文档：https://shimo.im/docs/04R3wTt0KeYNVnNA
联系方式: cc_at_fishmindtech.com

作者您好：
我在学习第5节的时候，发现您促代码中给的HSV中蓝色的范围和我的结果对不上。不知道是不是我。
但我在修改成如下范围后，程序结果就正常了。
`
# 蓝色的范围
lower_blue = np.array([0, 43, 46])
upper_blue = np.array([10, 255, 255])
lower_blue2 = np.array([156, 43, 46])
upper_blue2 = np.array([180, 255, 255])

# 绿色的范围
lower_green = np.array([35, 43, 46])
upper_green = np.array([77, 255, 255])

# 红色的范围
lower_red =np.array([100, 43, 46])
upper_red =np.array([130, 255, 255])

img=cv2.imread('Simple.jpg')
img_hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV)
mask_blue = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue, upper_blue)
mask_blue2 = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue2, upper_blue2)
mask_blue = mask_blue + mask_blue2
mask_green = cv2.inRange(img_hsv, lower_green, upper_green)
mask_red = cv2.inRange(img_hsv, lower_red, upper_red)

mask = mask_blue + mask_green + mask_red
`