OpenCV的 60 種圖像效果，一篇文章搞定

點擊上方“AI算法與圖像處理”，選擇加"星標"或“置頂”

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最近在B站看到一個視頻關於OpenCV 中的60 種，圖像處理，總結的非常棒，因此分享給小夥伴們！

項目：https://github.com/dyh/opencv_tools

接下來我們詳細看一下這個項目中到底包含了哪些內容。

一分鐘視頻：

圖像色彩

image_color.py

• 色度/色調

• 飽和度

• 純度/亮度

• 固定飽和度s

• 固定亮度v

• 固定色度h + 固定飽和度s

• 固定色度h + 固定亮度v

• 固定飽和度s + 固定亮度v

圖像變換

image_transformation.py

• 形態學濾波器腐蝕和膨脹圖像

• 腐蝕 3x3

• 膨脹 3x3 3次

• 腐蝕 7x7

• 腐蝕 3x3 3次

• 形態學濾波器開啓和閉合圖像

• Close the image

• Open the image

• 灰度圖像中應用形態學運算 Gradient | Edge

• Apply threshold to obtain a binary image

• 7x7 Black Top-hat Image

• Apply threshold to obtain a binary image

• Apply the black top-hat transform using a 7x7 structuring element

圖像濾波器

image_filtering.py

• Blur the image with a mean filter

• Blur the image with a mean filter 9x9

• 縮減 採樣

• resizing with NN

• resizing with bilinear

• 中值濾波

• 定向濾波器

• Compute Sobel X derivative

• Compute Sobel Y derivative

• Compute norm of Sobel

• Compute Sobel X derivative (7x7)

• Apply threshold to Sobel norm (low threshold value)

• Apply threshold to Sobel norm (high threshold value)

• down-sample and up-sample the image

• down-sample and up-sample the image

• cv2.subtract

• cv2.subtract gauss15 - gauss05

• cv2.subtract gauss22 - gauss20

提取直線、輪廓、區域

image_outline.py

• Canny Contours

• Canny Contours Gray

• Hough tranform for line detection

• Circles with HoughP

• Get the contours, Contours with RETR_LIST

圖像增強-白平衡等

image_enhancement.py

• 簡單白平衡

• 灰度世界算法

• 直方圖均衡化

• 視網膜-大腦皮層(Retinex)增強算法

• Single Scale Retinex

• Multi Scale Retinex

• Multi Scale Retinex With Color Restoration

• 自動白平衡 AWB

• 自動色彩均衡 ACE

運行環境

python 3.6+，pip 20+

pip install -r requirements.txt

Pillow==8.0.1numpy==1.19.4opencv-python==4.4.0.46six==1.15.0matplotlib==3.3.3cycler==0.10.0kiwisolver==1.3.1pkg-resources==0.0.0pyparsing==2.4.7python-dateutil==2.8.1

如何運行

1. 克隆代碼

   $ git clone https://github.com/dyh/opencv_tools.git
   

2. 進入目錄

   $ cd opencv_tools
   

3. 創建 python 虛擬環境

   $ python3 -m venv venv
   

4. 激活虛擬環境

   $ source venv/bin/activate
   

5. 升級pip

   $ python -m pip install --upgrade pip
   

6. 安裝軟件包

   $ pip install -r requirements.txt
   

7. 在 main.py 文件中，設置要處理的圖片路徑 file_path，例如

   file_path = './images/000000050145.jpg'
   

8. 運行程序

   python main.py
   

9. 程序將在 output 目錄下輸出60張圖片

是不是非常的實用

利用現有的工具提高效果，如果對你有幫助，可以給我來三連！

   
      
      
      

    
       
       
       個人微信（如果沒有備註不拉羣！）
   
      
      
      
   
      
      
      

    
       
       
       請註明：
    
       
       
       地區+學校/企業+研究方向+暱稱
   
      
      
      
   
      
      
      

    
       
       
       

   
      
      
      


下載1：何愷明頂會分享

在「AI算法與圖像處理」公衆號後臺回覆：何愷明，即可下載。總共有6份PDF，涉及 ResNet、Mask RCNN等經典工作的總結分析

下載2：終身受益的編程指南：Google編程風格指南

在「AI算法與圖像處理」公衆號後臺回覆：c++，即可下載。歷經十年考驗，最權威的編程規範！


 
    
    
    

  
     
     
     

 
    
    
    
 
    
    
    

  
     
     
     下載3 CVPR2020
 
    
    
    
 
    
    
    

  
     
     
     

 
    
    
    
 
    
    
    

  
     
     
     在「AI算法與圖像處理」公衆號後臺回覆：
  
     
     
     CVPR2020
  
     
     
     ，即可下載1467篇CVPR 2020論文
 
    
    
    



   
   
   

 
    
    
    

  
     
     
     

   
      
      
      

    
       
       
       
覺得不錯就點亮在看吧
   
      
      
      
  
     
     
     
  
     
     
     

   
      
      
      

    
       
       
       
   
      
      
      
  
     
     
     
 
    
    
    

   
   
   

本文分享自微信公衆號 - AI算法與圖像處理（AI_study）。
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