机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理实战——待填坑

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参考文章：机器学习——基于OpenCV和Python的智能图像处理(一)
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图像处理基础

示例图像 lena.png
平常大家看到的lena.png是这样的
请添加图片描述
今天才看到这张图的原图，如下：
在这里插入图片描述
居然能发出来，各位自己下载原图欣赏吧（原图分辨率是1084*2318）。

图像的基本表示方法

二值图像
灰度图像
彩色图像

图像处理的基本操作

读取 显示 保存
图像通道的拆分和合并 RGB
图像属性的获取

图像运算

加减乘除
逻辑运算：与或非、异或

图像的色彩空间转换

在这里插入图片描述
RGB
灰度图GRAY
YCrCb：Y代表亮度，Cr和Cb保存色度信息，其中Cr表示红色分量信息，Cb表示蓝色分量信息
HSV色彩空间：HSV是从心理学角度提出的，它包括色调、饱和度和亮度三要素。其中，色调是指光的颜色，与混合光谱的主要光波长有关；饱和度是指颜色深浅程度或相对纯净度；亮度反映的是人眼感受到的光的明暗程度。

图像几何变换

4.1 仿射变换

平移 缩放 旋转

4.2 重映射

绕x轴旋转 绕y轴旋转 绕x轴与y轴旋转

4.3 投影变换 4.4 极坐标变换

5 图像直方图处理

7 图像阈值处理

  • 二值化
  • Otsu寻优的方法是最大方差法，该算法是在判别分析最小二乘法原理的基础上推导得出的，计算过程简单，是一种常用的阈值分割的稳定算法。(找到最佳阈值后依旧二值化处理)

8 图像形态学处理

# 机器学习 # opencv # python
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