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OpenCV day5

news 来源：原创 2025/8/21 16:02:03

函数内容接上文：OpenCV day4-CSDN博客

目录

9.cv2.adaptiveThreshold():

10.cv2.split()：

11.cv2.merge()：

12.cv2.add()：

13.cv2.subtract()：

14.cv2.multiply()：

15.cv2.divide()：

16.cv2.bitwise_and()：

17.cv2.bitwise_or()：

18.cv2.inRange()：

19.cv2.getRotationMatrix2D()：

21.cv2.flip()：

22.cv2.resize()：

23.cv2.getPerspectiveTransform()：

24.cv2.warpPerspective()：

9.cv2.adaptiveThreshold():

功能对图像进行局部自适应阈值化，解决光照不均问题，生成二值图像。
参数1. src：输入灰度图像（单通道）。
2. maxValue：满足条件时赋予的像素值（如255）。
3. adaptiveMethod：阈值计算方式（ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C）。
4. thresholdType：二值化类型（THRESH_BINARY 或 THRESH_BINARY_INV）。
5. blockSize：局部邻域大小（奇数，如11）。
6. C：从均值/高斯均值中减去的常数（用于微调阈值）。
返回值二值化后的图像（numpy.ndarray）。

关键区别：

  • 普通阈值（如cv2.threshold）：全局统一阈值。

  • 自适应阈值：每个像素的阈值根据周围像素动态计算，适合光照不均的图像。

10.cv2.split()：

功能将多通道图像（如BGR）拆分为单通道数组。
参数src：输入的多通道图像（numpy.ndarray，如BGR格式的3通道图像）。
返回值返回单通道数组的元组（如BGR图像返回(B, G, R)三个通道）。

11.cv2.merge()：

功能将多个单通道数组合并成一个多通道图像（如合并 B、G、R 通道成彩色图像）。
参数mv：一个包含单通道数组的列表或元组（如 [B, G, R]）。
返回值合并后的多通道图像（numpy.ndarray）。

关键点：

  • 通常与 cv2.split() 配合使用，用于通道分离后的重新合并。

  • 输入的通道顺序决定输出图像的格式（如 [R, G, B] 会生成 RGB 图像，而 OpenCV 默认是 BGR）。

12.cv2.add()：

功能对两张图像（或图像与标量）进行饱和加法运算（像素值超过最大值时截断）。
参数1. src1：第一张输入图像或标量值。
2. src2：第二张输入图像或标量值。
3. mask（可选）：掩膜，指定操作区域。
4. dtype（可选）：输出数据类型（如 cv2.CV_8U）。
返回值加法结果图像（numpy.ndarray）。

关键特性：

  • 饱和运算：结果超出范围时自动截断（如 uint8 超过 255 则取 255）。

  • 与 numpy.add() 区别：NumPy 是模运算（256 → 0），而 OpenCV 是截断（256 → 255）。

13.cv2.subtract()：

功能对两张图像（或图像与标量）进行饱和减法运算（像素值低于最小值时截断为0）。
参数1. src1：被减图像或标量值。
2. src2：减数图像或标量值。
3. mask（可选）：掩膜，指定操作区域。
4. dtype（可选）：输出数据类型（如 cv2.CV_8U）。
返回值减法结果图像（numpy.ndarray）。

14.cv2.multiply()：

功能对两张图像（或图像与标量）进行饱和乘法运算（像素值超过最大值时截断）。
参数1. src1：第一张输入图像或标量值。
2. src2：第二张输入图像或标量值。
3. scale（可选）：缩放因子（默认1.0）。
4. dtype（可选）：输出数据类型（如 cv2.CV_32F）。
返回值乘法结果图像（numpy.ndarray）。

15.cv2.divide()：

功能对两张图像（或图像与标量）进行除法运算（支持饱和处理和类型转换）。
参数1. src1：被除数图像或标量值。
2. src2：除数图像或标量值。
3. scale（可选）：缩放因子（默认1.0）。
4. dtype（可选）：输出数据类型（如 cv2.CV_32F）。
返回值除法结果图像（numpy.ndarray）。

16.cv2.bitwise_and()：

功能对两张图像（或图像与标量）进行按位与运算（像素级二进制AND操作）。
参数1. src1：第一张输入图像或标量值。
2. src2：第二张输入图像或标量值。
3. mask（可选）：掩膜，指定操作区域（仅对掩膜非零区域操作）。
4. dst（可选）：输出数组。
返回值按位与结果图像（numpy.ndarray）。

关键特性：

  • 二进制操作：对每个像素的二进制值逐位进行AND运算（同1得1，否则得0）。

  • 掩膜应用：可通过 mask 参数限定操作区域（非掩膜区域输出为0）。

  • 典型用途：图像掩膜提取、ROI操作、位平面分析。

17.cv2.bitwise_or()：

功能对两张图像（或图像与标量）进行按位或运算（像素级二进制OR操作）。
参数1. src1：第一张输入图像或标量值。
2. src2：第二张输入图像或标量值。
3. mask（可选）：掩膜，指定操作区域（仅对掩膜非零区域操作）。
4. dst（可选）：输出数组。
返回值按位或结果图像（numpy.ndarray）。

对比其他位操作：

  • cv2.bitwise_and()：逻辑与（交集）

  • cv2.bitwise_or()：逻辑或（并集）

  • cv2.bitwise_xor()：逻辑异或（差异）

  • cv2.bitwise_not()：逻辑非（取反）

18.cv2.inRange()：

功能检查图像中像素值是否位于指定范围内，生成二值掩膜（符合范围=255，否则=0）。
参数1. src：输入图像（单通道或多通道）。
2. lowerb：范围下限（标量或数组，如 [min_B, min_G, min_R]）。
3. upperb：范围上限（标量或数组，如 [max_B, max_G, max_R]）。
返回值二值掩膜图像（numpy.ndarray，符合范围=255，否则=0）。

关键特性：

  • 多通道支持：可直接处理彩色图像（需为 lowerb 和 upperb 提供每个通道的阈值）。

  • 典型用途：颜色过滤、背景分割、对象检测（如提取绿色区域）。

19.cv2.getRotationMatrix2D()：

功能生成一个 2D旋转矩阵，用于图像的旋转操作（围绕指定中心点旋转）。
参数1. center：旋转中心坐标 (x, y)。
2. angle：旋转角度（顺时针为正，单位：度）。
3. scale：缩放因子（1.0表示不缩放）。
返回值2×3的仿射变换矩阵（numpy.ndarray，可直接用于 cv2.warpAffine()）。

关键特性：

  • 旋转方向：角度为正值时顺时针旋转，负值逆时针旋转。

  • 中心点：旋转围绕该点进行，若设为图像中心则保持旋转后内容在视野内。

  • 缩放：可同时缩放图像（如 scale=0.5 旋转并缩小一半）。

功能对图像应用仿射变换（旋转、平移、缩放、倾斜等线性变换）。
参数1. src：输入图像。
2. M：2×3仿射变换矩阵（如 cv2.getRotationMatrix2D() 生成的矩阵）。
3. dsize：输出图像尺寸 (width, height)。
4. flags（可选）：插值方法（如 cv2.INTER_LINEAR）。
5. borderMode（可选）：边界填充方式（如 cv2.BORDER_CONSTANT）。
6. borderValue（可选）：填充边界时的颜色（默认为黑色）。
返回值变换后的图像（numpy.ndarray）。

关键特性：

  • 仿射变换：保持直线和平行性，适用于旋转、平移、缩放等操作。

  • 插值方法：推荐 cv2.INTER_LINEAR（平衡速度与质量）或 cv2.INTER_CUBIC（高质量）。

  • 边界处理：超出原图范围的区域默认填充黑色，可通过 borderValue 修改（如填充白色）。

21.cv2.flip()：

功能对图像进行翻转操作（水平、垂直或双向翻转）。
参数1. src：输入图像。
2. flipCode：翻转方向控制：
　　• 0：垂直翻转（沿X轴）
　　• 1：水平翻转（沿Y轴）
　　• -1：双向翻转（先水平后垂直）
返回值翻转后的图像（numpy.ndarray）。

关键特性：

  • 原地操作：不修改原图，返回新图像。

  • 无插值：直接像素映射，速度极快。

  • 多通道支持：彩色图像（BGR/RGB）也可直接翻转。

22.cv2.resize()：

项目说明
功能调整图像尺寸（放大或缩小）。
参数1. src：输入图像。
2. dsize：目标尺寸 (width, height)。
3. fx, fy（可选）：沿x/y轴的缩放因子（与dsize二选一）。
4. interpolation（可选）：插值方法（默认cv2.INTER_LINEAR）。
返回值缩放后的图像（numpy.ndarray）。

常用插值方法：

  • cv2.INTER_NEAREST：最近邻（速度快，质量低）。

  • cv2.INTER_LINEAR：双线性（默认，平衡速度与质量）。

  • cv2.INTER_CUBIC：双三次（高质量，适合放大）。

  • cv2.INTER_AREA：区域插值（适合缩小）。

注意：

  • dsize 参数格式为 (宽度, 高度)，与 numpy 的 (行, 列) 相反。

  • 同时指定 dsize 和 fx/fy 时，dsize 优先生效。

23.cv2.getPerspectiveTransform()：

功能计算 透视变换矩阵（从4个源点映射到4个目标点的3×3变换矩阵）。
参数1. src：源图像中4个点的坐标（np.float32格式，形如[[x1,y1],...,[x4,y4]]）。
2. dst：目标图像中对应的4个点坐标（格式同src）。
返回值3×3透视变换矩阵（numpy.ndarray，用于cv2.warpPerspective()）。

关键特性

  1. 点对要求：

    • 需要 精确4组对应点（不能多或少）。

    • 点顺序需一致（如左上、右上、左下、右下）。

注意事项

  • 输入点类型：必须是np.float32，否则报错。

  • 点顺序一致性：若源点与目标点顺序不匹配，会导致扭曲异常。

  • 与仿射变换区别：透视变换需要4个点（仿射变换仅需3个点）。

24.cv2.warpPerspective()：

功能对图像应用透视变换（将图像投影到新的视角平面，如倾斜矫正、视角转换）。
参数1. src：输入图像。
2. M：3×3透视变换矩阵（来自cv2.getPerspectiveTransform()）。
3. dsize：输出图像尺寸 (width, height)。
4. flags（可选）：插值方法（如 cv2.INTER_LINEAR）。
5. borderMode（可选）：边界填充方式（如 cv2.BORDER_CONSTANT）。
6. borderValue（可选）：填充颜色（默认为黑色）。
返回值透视变换后的图像（numpy.ndarray）。

核心特性

  1. 透视变换矩阵

    • 需通过 cv2.getPerspectiveTransform() 或手动计算得到3×3矩阵。

  2. 插值方法

    • cv2.INTER_LINEAR（默认）：平衡速度与质量。

    • cv2.INTER_CUBIC：高质量，适合放大。

    • cv2.INTER_NEAREST：速度快但锯齿明显。

  3. 边界处理

    • 默认填充黑色（borderValue=(0, 0, 0)），可设置为白色或其他颜色。

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编程日记 2025/8/20 23:03:34

【gpt生成-总览】怎样才算开发了一门编程语言，需要通过什么测试

开发一门真正的编程语言需要经历完整的设计、实现和验证过程&#xff0c;并通过系统的测试体系验证其完备性。以下是分阶段开发标准及测试方法&#xff1a; 一、语言开发核心阶段 1. 语言规范设计&#xff08;ISO/IEC 标准级别&#xff09; ​​语法规范​​&#xff1a;BNF/…...

编程日记 2025/8/19 13:17:49

网络417 路由转发2 防火墙

路由器临时开启路由转发功能 查看节点a网关ip 节点b网关 1.开启路由器路由转发功能。 2.配置到节点a 节点b的网络。 节点a因为和节点b不在同一网段&#xff0c;计划通过网关直达 网关就是中间节点路由器的ip地址 再Ping另一个 计划节点bping节点c ping不通 是因为 修改了…...

编程日记 2025/8/17 18:25:24

HttpSessionAttributeListener 的用法笔记250417

HttpSessionAttributeListener 的用法笔记250417 以下是关于 HttpSessionAttributeListener 的用法详解&#xff0c;涵盖核心方法、应用场景、实现步骤及关键注意事项&#xff0c;帮助您有效监听会话&#xff08;HttpSession&#xff09;中属性的动态变化&#xff1a; 1. 核心功…...

编程日记 2025/8/18 22:30:14

Spring Boot 实现 Excel 导出功能（支持前端下载 + 文件流）

&#x1f9e0; 一、为什么用 EasyExcel&#xff1f; 在 Java 开发中&#xff0c;操作 Excel 的框架主要有&#xff1a; Apache POI&#xff08;经典但慢、内存占用大&#xff09; JXL&#xff08;老旧不维护&#xff09; Alibaba EasyExcel&#xff08;阿里出品&#xff0c;…...

编程日记 2025/8/17 20:23:55

Java动态批量生成logback日志文件

应用场景举个例子&#xff1a; 当我一个服务需要启动n个端口&#xff0c;来监听n个来源的数据&#xff0c;并且处理数据逻辑一致&#xff1b;但是我想要它们的日志分开文件夹来打印&#xff0c;从而更好的分析问题&#xff0c;那么就可以用我下面提供的模版了&#xff1b; 动态…...

编程日记 2025/8/20 9:07:26

从原理到实践：NFS复杂故障处理方法论

#作者&#xff1a;孙德新 文章目录 一、nfs使用概述二、疑难故障现象描述三、原理分析四、解决方案五、优化服务器资源配置&#xff1a;六、故障案例总结七、故障预防建议八、nfs优化方法 一、nfs使用概述 NFS&#xff08;Network File System&#xff09;是一种分布式文件系…...

编程日记 2025/8/17 21:42:11

SAP FI固定资产报错：在折旧范围 30 中的业务与帐面净值规则冲突 - 解决方法

一、问题描述 消息号 AA660 诊断 由于和在区域30中检查的净帐面价值规则相反&#xff0c;不能过帐该凭证。 过程 当输入比例值时会出现此错误。比例值超过过帐金额&#xff0c;如 100 的后续资本化&#xff0c;但该金额的比例折旧为 110。请检查输入项并做需要的更正。 二、…...

编程日记 2025/8/18 20:38:09

Go语言从零构建SQL数据库(8)：执行计划的奥秘

从SQL语句到高效查询&#xff1a;执行计划的奥秘 想象你是一位旅行者&#xff0c;想从北京到上海。你告诉导航软件你的目的地&#xff08;类似SQL查询&#xff09;&#xff0c;但导航软件需要为你规划具体路线——是走高速公路还是国道&#xff1f;是选择最短距离还是最省时间…...

编程日记 2025/8/20 13:24:12

UNet 改进(12)：UNet with ECA (Efficient Channel Attention) 网络

详解 下面将详细解析这个实现了ECA注意力机制的UNet网络代码。 1. 代码概述 代码实现了一个带有Efficient Channel Attention (ECA)模块的UNet网络架构。 UNet是一种常用于图像分割任务的编码器-解码器结构网络，而ECA模块则是一种轻量级的通道注意力机制，可以增强网络对重…...

编程日记 2025/8/17 14:21:37

关于 AI驱动的智慧家居、智慧城市、智慧交通、智慧医疗和智慧生活 的详细解析，涵盖其定义、核心技术、应用场景、典型案例及未来趋势

以下是关于 AI驱动的智慧家居、智慧城市、智慧交通、智慧医疗和智慧生活 的详细解析&#xff0c;涵盖其定义、核心技术、应用场景、典型案例及未来趋势&#xff1a; 一、AI智慧家居 1. 定义与核心功能 定义&#xff1a;通过AI与物联网&#xff08;IoT&#xff09;技术&#…...

编程日记 2025/8/19 2:03:50

Windows11-24h2的任务栏时间显示秒 笔记250417

Windows11-24h2的任务栏时间显示秒 笔记250417 打开注册表编辑器 WinR输入 regedit 回车。 修改注册表项 定位到路径&#xff1a; HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced右键右侧空白处 → 新建【DWORD (32位)值】→ 命名为 ShowSec…...

编程日记 2025/8/19 16:50:48

机器学习的简单应用

什么是机器学习&#xff1f; 定义&#xff1a; ‌机器学习&#xff08;Machine Learning, ML&#xff09;‌ 是人工智能&#xff08;AI&#xff09;的一个子领域&#xff0c;其核心是 ‌通过算法让计算机从数据中自动学习规律&#xff0c;并基于这些规律对新数据做出预测或决策…...

编程日记 2025/8/17 20:36:28

双 Token 与 单 Token 优缺点

双Token与单Token认证机制对比 在Web应用开发中&#xff0c;身份认证和授权是保障系统安全的核心环节。随着技术演进&#xff0c;基于Token的认证机制逐渐取代传统Session方案&#xff0c;而双Token与单Token架构的选型争议也日益成为开发者关注的焦点。本文将从技术原理、优缺…...

编程日记 2025/8/17 20:28:55

第五章 SQLite数据库：6、SQLite 常用语法1

SQLite Insert 语句 SQLite 的 INSERT INTO 语句用于向数据库的某个表中添加新的数据行。 语法 INSERT INTO 语句有两种基本语法&#xff0c;如下所示&#xff1a; INSERT INTO TABLE_NAME [(column1, column2, column3,...columnN)] VALUES (value1, value2, value3,...…...

编程日记 2025/8/16 18:49:07