OpenCV的 60 种图像效果，一篇文章搞定

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最近在B站看到一个视频关于OpenCV 中的60 种，图像处理，总结的非常棒，因此分享给小伙伴们！

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

接下来我们详细看一下这个项目中到底包含了哪些内容。

一分钟视频：

图像色彩

image_color.py

• 色度/色调

• 饱和度

• 纯度/亮度

• 固定饱和度s

• 固定亮度v

• 固定色度h + 固定饱和度s

• 固定色度h + 固定亮度v

• 固定饱和度s + 固定亮度v

图像变换

image_transformation.py

• 形态学滤波器腐蚀和膨胀图像

• 腐蚀 3x3

• 膨胀 3x3 3次

• 腐蚀 7x7

• 腐蚀 3x3 3次

• 形态学滤波器开启和闭合图像

• Close the image

• Open the image

• 灰度图像中应用形态学运算 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

图像滤波器

image_filtering.py

• Blur the image with a mean filter

• Blur the image with a mean filter 9x9

• 缩减 采样

• resizing with NN

• resizing with bilinear

• 中值滤波

• 定向滤波器

• 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

提取直线、轮廓、区域

image_outline.py

• Canny Contours

• Canny Contours Gray

• Hough tranform for line detection

• Circles with HoughP

• Get the contours, Contours with RETR_LIST

图像增强-白平衡等

image_enhancement.py

• 简单白平衡

• 灰度世界算法

• 直方图均衡化

• 视网膜-大脑皮层(Retinex)增强算法

• Single Scale Retinex

• Multi Scale Retinex

• Multi Scale Retinex With Color Restoration

• 自动白平衡 AWB

• 自动色彩均衡 ACE

运行环境

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

如何运行

1. 克隆代码

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

2. 进入目录

   $ cd opencv_tools
   

3. 创建 python 虚拟环境

   $ python3 -m venv venv
   

4. 激活虚拟环境

   $ source venv/bin/activate
   

5. 升级pip

   $ python -m pip install --upgrade pip
   

6. 安装软件包

   $ pip install -r requirements.txt
   

7. 在 main.py 文件中，设置要处理的图片路径 file_path，例如

   file_path = './images/000000050145.jpg'
   

8. 运行程序

   python main.py
   

9. 程序将在 output 目录下输出60张图片

是不是非常的实用

利用现有的工具提高效果，如果对你有帮助，可以给我来三连！

   
      
      
      

    
       
       
       个人微信（如果没有备注不拉群！）
   
      
      
      
   
      
      
      

    
       
       
       请注明：
    
       
       
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     下载3 CVPR2020
 
    
    
    
 
    
    
    

  
     
     
     

 
    
    
    
 
    
    
    

  
     
     
     在「AI算法与图像处理」公众号后台回复：
  
     
     
     CVPR2020
  
     
     
     ，即可下载1467篇CVPR 2020论文
 
    
    
    



   
   
   

 
    
    
    

  
     
     
     

   
      
      
      

    
       
       
       
觉得不错就点亮在看吧
   
      
      
      
  
     
     
     
  
     
     
     

   
      
      
      

    
       
       
       
   
      
      
      
  
     
     
     
 
    
    
    

   
   
   

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