【OpenCV-Python系列Ⅳ】基礎影像處理集合包
4 min readOct 11, 2020
不斷更新GitHub上OpenCV範例教學程式都會放在這裡↓
從基礎到進階的OpenCV開發程式範例分享在此，學習與善用影像處理工具，可加快你面對電腦視覺相關技術開發時的驗證與落地時程。
初新者專區3項Sample Code 說明：
- 影像閥值分割 (Threshold)
常見的影像二值化的分割處理，藉由將影像轉換成灰階後，觀察影像灰階分佈設定分割閥值，來提取區目標或感興趣的區域。
以下有6種閥值分割處理方法：
- cv.THRESH_BINARY
- cv.THRESH_BINARY_INV
- cv.THRESH_TRUNC
- cv.THRESH_TOZERO
- cv.THRESH_TOZERO_INV
- cv.THRESH_OTSU
Demo展示：
2.影像平滑處理 (Smooth)
常見的平滑處理方法，在影像的表現上就會呈現相對模糊的像素，就是做過均化處理一樣，讓邊緣相對不這麼銳利，透過一個2D Convolution 可以當作影像濾波器( Image Filtering )，來掃過整張影像進行處理。
如同一維訊號處理一樣透過低通濾波器、中通濾波器、高通濾波器或雙通濾波器等設計手法，降低影像雜訊或提高特定影像訊號。
Demo展示：
3.影像梯度處理 (Image Gradients)
梯度濾波器，來尋找影像中不同梯度方向的斜率微分，來得到影像空間分佈中教強烈變化的區域，像是尋找影像邊緣差值最大的地方。
Demo展示：
Grady Huang
