OpenCV实现图像处理系统
时间: 2023-07-31 17:06:27 浏览: 43
OpenCV是一款流行的开源计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。下面是使用OpenCV实现图像处理系统的基本步骤:
1.导入模块和读取图像:
```python
import cv2
img = cv2.imread('example.jpg')
```
2.进行图像处理操作:
```python
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 膨胀操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
dilated = cv2.dilate(edges, kernel)
```
3.显示图像:
```python
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Processed Image', dilated)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
完整的代码如下:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')
# 图像处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
dilated = cv2.dilate(edges, kernel)
# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Processed Image', dilated)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个例子实现了对图像的灰度化、高斯模糊、边缘检测和膨胀操作,然后使用`cv2.imshow`方法显示处理后的图像。你可以根据需要修改代码来实现不同的图像处理功能。