OpenCV Python教程
OpenCV是一个用于计算机视觉、机器学习和图像处理的大型开源库。 OpenCV 支持多种编程语言，如Python、C++、 Java等。它可以处理图像和视频以识别物体、面部，甚至是人类的笔迹。当它与各种库集成时，例如Numpy ，它是一个高度优化的数值运算库，那么武器库中的武器数量就会增加，即在 Numpy 中可以进行的任何操作都可以与 OpenCV 结合使用。
本 OpenCV 教程将帮助您学习从基础到高级的图像处理，例如使用大量 OpenCV 程序和项目对图像、视频进行操作。 
Table Of Content:
- Getting Started
- Working with Images
- Getting Started
- Image Processing
- Feature Detection and Description
- Drawing Functions
- Working with Videos
- Getting Started
- Video Processing
- Applications and Projects
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入门
- OpenCV – 概述
- OpenCV 简介
- 在 Windows 上安装 OpenCV for Python
- 在 Linux 上安装 OpenCV for Python
- 使用 anaconda 环境设置 Opencv
使用图像
入门
- 使用Python在 OpenCV 中读取图像
- 使用Python在 OpenCV 中显示图像
- 使用Python在 OpenCV 中编写图像
- 开放式简历 |保存图像
- 色彩空间
- 图像的算术运算
- 二进制图像的按位运算
图像处理
- 图像调整大小
- 腐蚀图像
- 模糊图像
- 在图像周围创建边框
- 图像灰度化
- 缩放、旋转、移动和边缘检测
- 图像的腐蚀和膨胀
- 使用直方图分析图像
- 直方图均衡
- 简单阈值
- 自适应阈值
- 大津阈值
- 使用阈值分割
- 将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间
- 使用 OpenCV 过滤颜色
- 彩色图像去噪
- 在不同颜色空间中可视化图像
- 查找轮廓坐标
- 双边过滤
- 使用 OpenCV 进行图像修复
- 图像上的强度变换操作
- 图像配准
- 背景减法
- 使用运行平均的概念在图像中进行背景减法
- 使用 Grabcut 算法提取图像中的前景
- 图像处理中的形态学操作（开篇）
- 图像处理中的形态学运算（结束）
- 图像处理中的形态学运算（梯度）
- 使用形态学操作进行图像分割
- 图像翻译
- 图像金字塔
特征检测和描述
- 使用 Houghline 方法进行线检测
- 圆检测
- 检测图像的角落
- 使用 Shi-Tomasi 方法进行角点检测
- 使用 Harris 角点检测进行角点检测
- 在图像中查找圆和椭圆
- 文档字段检测
- 微笑检测
绘图功能
- 画一条线
- 绘制箭头段
- 画一个椭圆
- 画一个圆圈
- 画一个矩形
- 绘制文本字符串
- 查找和绘制轮廓
- 用质心画一个三角形
使用视频
入门
- 使用 OpenCV 播放视频
视频处理
- 使用多个图像创建视频
- 从视频中提取图像
应用和项目
- 使用 OpenCV 提取帧
- 使用 Python-OpenCV 显示在图像上单击的点的坐标
- 白点和黑点检测
- 带有轨迹栏的 OpenCV BGR 调色板
- 绘制矩形并提取对象
- 使用 OpenCV 的隐形斗篷
- 无监督人脸聚类管道
- 从网络摄像头保存操作视频
- 使用带有网络摄像头的Python和 OpenCV 进行人脸检测
- 打开多个颜色窗口
- 以反向模式播放视频
- 在Python中使用 OpenCV 进行模板匹配
- 使用 OpenCV 对图像进行卡通化 - Python
- 使用Python在视频帧中检测车辆 - OpenCV
- 使用Python计算人脸数量 – OpenCV
- 使用 OpenCV 进行实时网络摄像头绘图
- 实时检测和识别视频中的车牌