本文讲述了python OpenCV入门到实战：图像处理的全方位指南！具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随好学星城小编过来看看吧，具体如下:

OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个功能强大的开源计算机视觉库。它支持多种编程语言，包括Python、C++、C#等，广泛应用于图像处理、图像识别、图像合成等多个领域。

「一、安装」

pip install opencv-python

「二、使用」

「1.读取并显示图片」

import cv2

# 打开图像

image = cv2.imread('example.jpg')

# 显示图像

cv2.imshow('Image', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

# 保存图像

cv2.imwrite('output.jpg', image)

「2.图像变换」

import cv2

# 打开图像

image = cv2.imread('example.jpg')

# 缩放图像

scaled_image = cv2.resize(image, (500, 500))

# 旋转图像

rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

# 裁剪图像

cropped_image = image[100:300, 100:300]

# 显示变换后的图像

cv2.imshow('Scaled Image', scaled_image)

cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)

cv2.imshow('Cropped Image', cropped_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

「3.图像增强」

import cv2

# 打开图像

image = cv2.imread('example.jpg')

# 增强对比度

enhanced_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=1.5, beta=0)

# 显示增强后的图像

cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

「4.图像尺寸与分辨率」

import cv2

#打开图像

image = cv2.imread('example.jpg')

#调整图像尺寸

resized_image = cv2.resize(image, (500, 500))

#调整图像分辨率

downsampled_image = cv2.resize(image, (500, 500), interpolation=cv2.INTER_AREA)

#显示调整后的图像

cv2.imshow('Resized Image', resized_image)

cv2.imshow('Downsampled Image', downsampled_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

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