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例子

例子

例子是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库，它提供了丰富的

这些功能和工具可用于不同平台上的图像处理、对象识别、人脸检测和其他任务。本文将介绍几个常见的例子，包括图像读取、灰度转换、边缘检测和人脸识别。图像阅读

要使用处理图像，首先需要加载图像数据。您可以使用函数读取图像文件并将其存储为新的Mat对象。以下是读取和显示图像的示例:

cv2

工业应用实例

基于计算机视觉技术的图书馆已经成为世界领先的工业自动化数字图像处理方案。

除了上述应用场景，还可以用在其他领域，比如教育、游戏、社交媒体、图形处理等等。

工业应用实例

是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于工业领域。本文将介绍几个工业应用实例。

检测缺陷

在工业生产中，产品的质量非常重要。它可以用来检测产品表面的缺陷，如裂纹、凹陷、划痕等。通过图像处理算法，可以标记出缺陷区域，方便工人修复或剔除不合格产品。

2.监控生产线

可用于监控生产线上的产品，检测产品的位置、方向和尺寸。通过图像处理算法，可以实现自动生产线控制，提高生产效率和产品质量。

该代码基于:-(3.4.0.12) 1。计算检测图像的轮廓。

简介:为了计算，需要指定两个阈值，并基于这两个阈值获得值分布图的策略(滞后阈值)。在低阈值边缘分布图上，这些值保留了具有连续路径的边缘点，同时，将那些边缘点连接到属于阈值边缘分布图的边缘，阈值边缘点被保留，低阈值分布图上的所有孤立点被移除。

来自PIL def()的cv2:

raw_ = cv2。(" 1.jpg") raw = cv2。(raw_，cv2。)= cv2。(raw，cv2。)= cv2。(,125,350) = .(生的。('')).(' RGB') () =。(.('')).(' RGB ')()()

实战案例()

记录

1.寻找英语试卷空白的下划线任务(形态学运算+) 2。指定标记提取任务(值分割+形态学+水平和垂直计算)3 .医学分割任务(距离变换+岭划分算法)

该代码基于:-(3.4.0.12) 1。线检测。

要求:找到英语试卷填空题的下划线，这对后期的裁剪和动态识别非常重要。实现思路:通过图像形态学运算搜索直线，Hough获取位置信息并显示。

来自PIL的cv2作为np raw_ = cv2。(“2 _ 1 . jpg”)raw = cv2。(raw_，cv2。)= cv2。(raw，Cv2。) = .(生的。('')).(' RGB ')(“下面是原图”)()=。(('')).(' RGB ')(“下面是灰度图像”)()ret，= cv2。(,0,255.CV2。+CV2。) =.(.(' '))(' RGB ')(“下面是数值图”)()#开运算#开运算=腐蚀+膨胀，图像输入+结构元素#工作:在不明显改变其积的情况下，消除物体，平滑物体边界，提取平的或竖线= 1)) #注意这个60*1内核是提取= cv2。(，cv2。，)#展开一条扁平的线，并使线更明显=。(.('')).(' RGB ')(“底开”)()= cv2。(cv2。, (3).#霍夫变换检测直线= cv2。(，#输入图像。