本篇文章给大家谈谈opencvpython学习，以及opencv用Python对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、Python-opencv识别铅笔缺陷?
- 2、使用OpenCV和Python进行图像拼接
- 3、python,如何实现图片中特定区域模糊?
- 4、基于OpenCV的特定区域提取
- 5、OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓
Python-opencv识别铅笔缺陷?
1、一般来说，凸面曲线总是外凸的，至少是平的，如果它内凹了，这就叫凸面缺陷。比如下面这张图，红线显示了手的凸形外壳。双向箭头显示了凸面缺陷，是轮廓外壳的最大偏差。
2、找到所有特征点后， 要去除低对比度和不稳定的边缘效应的点 ，留下具有代表性的关键点（比如，旋转后变为菱形，如果用边缘做识别，4条边就完全不一样，就会错误；如果用角点识别，则稳定一些）。
3、第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点（眼睛、耳朵、鼻子等的位置）用来构造一个特征向量（点与点之间的距离、角度等）。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。
4、均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。
使用OpenCV和Python进行图像拼接
图像拼接算法的实现可以使用各种编程语言和图像处理库。例如，可以使用Python语言和OpenCV库进行实现。具体实现步骤如下：导入图像：使用OpenCV库导入需要拼接的多张图像。
怎么拼接得看要拼接图片的重叠部分，重叠部分才有对应的特征点。如果第一张图片的下半部分和第二张图片的上半部分重叠，就是在竖直方向上拼接的。
不重合的图像叫正方形。在用python处理图像的时候，除了图片叠加和图片拼接两种情况之外，有时候还会碰到需要上下左右连接图片合成一张图片。opencv中的cv2addWeighted和cvadd函数处理效果是叠加。
python,如何实现图片***定区域模糊?
需要注意的是，这段代码中的模糊区域是一个矩形，如果需要对任意形状的区域进行模糊，可以使用掩模（mask）来实现。具体实现方法可以参考OpenCV官方文档。
首先需要我们打开python的pycharm，新建python文件，也可以选择用其他的编辑器打开。 在python的前面，在PIL这个模块，导入Image、ImageFilter两类，ImageFilter的作用就是添加图片滤镜，图片的模糊需要用它来调节。
使用 Pillow 中的 ImageFilter 模块实现图像增强：OpenCV（Open Source Computer Vision 库）是计算机视觉领域最广泛使用的库之一， OpenCV-Python 则是 OpenCV 的 Python API。
基于OpenCV的特定区域提取
1、在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。使用了简单的OpenCV函数即可完成这项任务，例如inRange、findContours、boundingRect、minAreaRect、 minEnclosingCircle、circle、HoughLines、line等，都可以。
2、opencv中一个白色长条中间有黑色截断，提取出中间的黑色截断的方法为：在opencv中，使用cvinRange（）函数将白色部分二值化为白色，黑色部分二值化为黑色。
3、加框”处理。如果所使用窗口的大小为mask_wide*mask_wide （这里mask_wide为奇数 ） ，则需要为源图像加上一个宽度为（mask_wide-1）/2的框子。例如：中值滤波（3*3）需要加上一个宽度为1的框子。
4、如果这个是摆正的矩形，就是说没有偏角，那就只要找到左上角坐标和长，宽，然后设置一个mask，复制出来就行。但是这个点坐标和长宽不好确定。对你这个图，我提供一种办法吧，你可以试试，以前项目遇到过，肯定能行。
5、我见过的文献提过一些方法……比如说将Haar检测后的眼部区域的横向纵向的积分图进行扫描，通过极值点可以判断眼球的水平和垂直坐标。但如果你还想要更精确的内容，可能会涉及边缘检测的内容。
OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓
查找轮廓（find_contours）measure模块中的find_contours（）函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。
获取opencvc++轮廓图一条边的位置的方法如下：可以使用OpenCV的函数cv：findContours来获取轮廓图像中的边界信息135。这个函数可以找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个向量中。
轮廓提取：从边缘点中提取轮廓。使用轮廓提取算法，例如OpenCV库中的findContours函数，可以将边缘点连接起来，并得到一系列的轮廓。 轮廓描绘：将提取到的轮廓进行描绘。
对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0，0，0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（-1）。
近来不断有人改进，其中最著名的有 SURF（计算量小，运算速度快，提取的特征点几乎与SIFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不变变换，顾名思义，可以解决基于彩色图像的SIFT问题）。其中sift.detectAndCompute（）函数返回kp，des。
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