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2024年6月15日发(作者：)

python opencv 常用算法

1. 图像平滑滤波：通过对图像中每个像素周围的像素进行加权

平均来降低图像噪声的影响。常用的平滑滤波算法有均值滤波、

中值滤波和高斯滤波。

2. 图像边缘检测：通过对图像中像素的灰度值进行梯度计算，

可以找到图像中的边缘。常用的边缘检测算法有Sobel算子、

Canny算子和Laplacian算子。

3. 霍夫变换：用于在图像中检测直线或圆。霍夫变换通过对图

像中的每个点进行变换，将该点代表的空间位置映射到参数空

间，并在参数空间中进行计数，最后选取计数最多的位置作为

检测结果。

4. 图像二值化：将图像转换为只包含两种像素值的图像。常用

的二值化算法有全局阈值法、自适应阈值法和OTSU法。

5. 图像模板匹配：通过在原始图像中滑动模板图像，计算模板

图像与原始图像的相似度，从而找到与模板图像最匹配的位置。

6. 图像分割：将图像分割成多个区域，通常是通过对图像中像

素进行聚类或者基于边缘的方法。常用的图像分割算法有基于

阈值的分割、区域生长和基于图割的分割。

7. 图像矩阵运算：通过对图像矩阵进行各种运算，可以实现图

像的缩放、旋转、镜像等操作。

8. 特征提取和描述：通过对图像进行特征提取和描述，可以用

于图像分类、目标检测等任务。常用的特征提取算法有HOG

特征、SIFT特征和SURF特征。

以上只是Python OpenCV常用的一些图像处理算法和操作，

还有很多其他功能丰富的算法和函数可以在OpenCV中使用。

本文标签： 图像进行算法检测模板

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