# OpenCV-Basic-Applications

**Repository Path**: Makul/OpenCV-Basic-Applications

## Basic Information

- **Project Name**: OpenCV-Basic-Applications
- **Description**: opencv的基础应用
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-04-25
- **Last Updated**: 2025-04-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: OpenCV

## README

# OpenCV Basic Applications
## opencv的基础应用

### 图像基本读写和运算
不同格式类型的图像读取和写入操作。<br/>
图像的基本运算，包括代数运算、位运算、切片运算等。<br/>

### 颜色空间转换
包括RGB、BGR、RBGA、GRAY、HSV、YCrCb等各个颜色空间的转换以及不同颜色空间下进行的操作。

### 几何变换
包括翻转、平移、旋转、缩放、放射变换、透视变换等。解决了旋转时保持图像完全显示的长宽计算方式。

### 阈值处理
实现手动全局阈值处理，大津法自动全局阈值处理，自适应局部阈值处理。

### 图像低通滤波，平滑处理
实现均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波。并实现基于双边滤波的雀斑去除功能。

### 形态学
结合边缘检测、阈值化等操作，在不同结构元下实现对图像的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、顶帽、黑帽、形态学梯度等运算。

### Canny边缘检测
Canny边缘检测的原理以及参数设置。以及非极大值抑制在Canny边缘检测中所发挥的作用。

### 图像金字塔
高斯金字塔以及拉普拉斯金字塔，分别实现图像上下采样以及图像上下采样中产生差异。

### 轮廓检测
使用轮廓检测，结合边缘检测，以提取图像轮廓。并根据所提取轮廓进行轮廓特征值计算、轮廓拟合、轮廓距离计算、凸包图缺陷计算、多边形逼近、基于轮廓的粗掩膜提取等操作。

### 直方图均衡化
实现对于灰度图的直方图分布计算以及直方图灰度化方法，并学习了自适应直方图均衡化方法。

### 傅里叶变换
分别使用numpy以及opencv实现快速傅里叶变换过程，将傅里叶变换结果可视化，并根据傅里叶变换结果提取低频信息和高频信息，实现在傅里叶频域空间的低通滤波和高通滤波，以及滤波后的傅里叶逆变换还原图像。

### 模板匹配
实现多模板匹配，并使用非极大值抑制对同一个目标的多个检测矩形框进行去重。后续补充多角度的模板匹配功能。

### 霍夫变换
实现霍夫直线变换检测直线以及霍夫圆变换检测圆，以及各个参数的调整对检测结果的影响。基于霍夫圆变换完成了齿轮缺陷检测项目。

### 图像分割
实现分水岭分割以及GrabCut分割。分水岭分割以实现硬币、细胞、原木等物体计数功能。GrabCut可高效提取复杂图片的前景。