轻松搞定！Python OpenCV边缘检测基础教程
这篇文章介绍了图像边缘检测的概念、Python OpenCV实现及核心算法。边缘检测用于识别图像中像素强度显著变化的区域（如物体轮廓），是计算机视觉基础，广泛应用于人脸识别、自动驾驶等领域。 环境准备需安装Python和OpenCV（`pip install opencv-python`）。核心流程分三步：图像预处理（灰度化、降噪）、边缘检测算法、结果可视化。 重点讲解Canny边缘检测（John Canny 1986年提出），步骤为：1.灰度化（减少计算量）；2.高斯模糊（降噪，核大小5×5常见）；3.计算梯度（Sobel算子）；4.非极大值抑制（细化边缘）；5.双阈值筛选（低阈值50-150、高阈值150-200，阈值影响边缘敏感度）。Python代码示例：读取图像→灰度化→模糊→Canny检测→显示结果。 其他算法包括Sobel（梯度计算）和Laplacian（二阶导数），需先模糊降噪。实践技巧：优先模糊、调整阈值；常见问题：图像读取失败（检查路径
阅读全文零基础学Python OpenCV：手把手教你读取与显示图像
本文介绍Python OpenCV基础操作，包括安装、读取与显示图像。OpenCV是开源计算机视觉库，通过`pip install opencv-python`（或国内镜像源加速）安装，验证时导入库并打印版本号。读取图像用`cv2.imread()`，需指定路径和参数（彩色、灰度、原始图像），并检查返回值是否为`None`以确认成功。显示图像用`cv2.imshow()`，需配合`cv2.waitKey(0)`等待按键和`cv2.destroyAllWindows()`关闭窗口。常见问题：OpenCV默认读取BGR通道，需用`cv2.cvtColor()`转RGB避免颜色异常；路径错误会导致读取失败，需用绝对路径或确认图像格式。核心步骤为安装、读取、显示，动手实践可快速掌握。
阅读全文