PyCharm入门：计算机视觉基础——图像轮廓与直方图绘制

本文档详细介绍了如何在PyCharm环境下进行计算机视觉中的基础图像处理，主要涵盖了三个核心主题：绘制图像轮廓及灰度直方图、高斯滤波以及直方图均衡化。 1. 绘制图像轮廓和灰度直方图： - 基本原理：首先通过`convert()`函数将彩色图像转换为灰度图像，这样便于后续处理。接着，使用`contour()`函数创建等值线图来显示图像的轮廓，通过设置`origin='image'`确保等值线基于图像原点。`axis('equal')`确保坐标轴的单位长度一致，`axis('off')`隐藏坐标轴。`flatten()`用于预处理图像以便于绘制直方图，`hist()`函数则用于绘制图像的灰度直方图，`xlim()`和`ylim()`控制图表的范围。 - 示例代码展示了如何导入必要的库，读取图像，执行这些操作，并展示最终的结果。 2. 高斯滤波： - 基本原理：高斯滤波是通过图像与高斯核进行卷积，实现图像的模糊效果。σ（标准差）决定了滤波的程度，σ越大，模糊效果越明显。高斯滤波常用于图像去噪和预处理，作为后续复杂处理的准备步骤。 - 实现时，涉及一维卷积操作，通过定义合适的高斯核，进行卷积运算，以降低图像的细节并减少噪声。 3. 直方图均衡化： - 基本原理：直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法，通过对灰度级的重新分布，使图像的亮度分布更加均匀。这有助于改善图像的视觉效果，尤其是在光照条件不理想的情况下。 - 代码实现包括计算图像的直方图，然后通过某种算法（如最大直方图法）调整灰度级别，最后显示处理后的图像。 本文档为初学者提供了一个实际操作的例子，帮助理解如何在PyCharm环境中使用Python进行计算机视觉的基础图像处理，并展示了关键概念和代码示例。这对于想要入门计算机视觉或者提高图像处理能力的开发者来说是一份宝贵的资源。