OpenCV（Open Source Computer Vision Library）提供了丰富的高级图像处理功能， 涵盖特征提取、图像分割、目标检测和深度学习等方向。 通过SIFT、SURF或ORB算法可实现关键点检测与匹配；利用分水岭算法、GrabCut或均值漂移（Mean-Shift）进行图像分割； 结合Haar级联、YOLO或SSD实现实时目标检测。
此外，OpenCV集成DNN模块，支持TensorFlow、PyTorch等框架的模型部署， 便于执行图像分类、语义分割等任务。高级功能还包括形态学操作（如顶帽变换）、轮廓分析、霍夫变换（直线/圆检测）及相机标定（立体视觉）。 这些工具广泛应用于医疗影像、自动驾驶、工业检测等领域，结合GPU加速可优化性能。 OpenCV的简洁API和跨平台特性使其成为计算机视觉开发的核心工具。
本章将学习如下内容： 使用模板匹配查找图像中的对象 介绍两个关键函数： cv2.matchTemplate() , cv2.minMaxLoc() 理论基础 模板匹配是一种在较大图像中搜索和找到模板图像位置的方法。 为此，OpenCV…
2025-04-24
本章将学习以下内容： 学习基于标记的分水岭算法（marker-based watershed algorithm）在图像分割中的应用 学习 OpenCV 核心函数 cv2.watershed() 理论基础 任何灰度图像都可视为地形表面…
2025-04-24
本章将介绍使用GrabCut算法提取图像前景的方法，并创建一个交互式应用来实现这一功能。 理论基础 GrabCut算法由微软剑桥研究院的Carsten Rother、Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake在论…
2025-04-24
本章将介绍如下内容： 如何利用霍夫变换实现图像中的圆形检测 讲解核心函数：cv2.HoughCircles() 理论基础 圆形在数学上表示为 $(x-x_{center})^2 + (y - y_{center})^2 = r^2$ …
2025-04-24
本章将学习如下内容： 学习霍夫直线变换的概念 如何使用霍夫直线变换来检测图像中的线条 介绍两个关键函数：cv2.HoughLines()，cv2.HourLines() 理论基础 霍夫变换（Hough Transform）是一种经典的…
2025-05-7
为了方便学习Python语言，基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开，对照书中内容进行学习，在线编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面直接编写，便于作及时的说明和解释。
在数据科学、机器学习及深度学习的领域里，Jupyter是一个强大的工具，它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体，让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展，Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中，从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。