"OpenCV计算机视觉学习（2）——图像算术运算&图像阈值（数值计算，掩膜mask操作，边界填充，二值化） - 战争热诚 - 博客园"
本文主要讨论了OpenCV在计算机视觉领域的应用，特别是图像处理中的关键操作，包括图像算术运算、图像阈值处理、掩膜mask操作以及边界填充和二值化等技术。
1. **图像算术运算**：OpenCV提供了多种算术运算方法来对图像进行处理，如加法、减法、乘法和除法。这些运算可以用于对同一图像的不同通道进行操作，也可以将两个图像相加或相减。例如，可以通过将两个图像相加来实现图像的融合，或者通过减法去除背景噪声。此外，还可以使用标量值对图像进行操作，如增加或减小图像的整体亮度。
2. **图像阈值处理**：阈值处理是将图像从灰度转换为二值图像的关键步骤，它通过设定一个阈值，将像素值高于这个阈值的部分设置为白色（或高值），低于阈值的部分设置为黑色（或低值）。OpenCV提供了多种阈值方法，如全局阈值、局部阈值、自适应阈值等，以适应不同场景下的图像分割需求。
3. **掩膜mask操作**：掩膜操作是一种通过指定的遮罩图像来选取原图中特定区域的技术。掩膜通常是一个与原图尺寸相同的二值图像，通过与原图按位运算，可以对图像的特定部分进行处理，比如提取特定形状或区域，或者只对感兴趣的部分进行运算。
4. **边界填充**：在进行图像操作时，有时需要确保操作不会影响到图像边缘。边界填充就是在图像的边缘添加特定颜色的像素，以避免边缘效应。OpenCV提供了`cv2.copyMakeBorder()`函数，可以添加不同类型的边界，如复制边缘像素、填充特定颜色等。
5. **二值化**：二值化是图像处理中的重要步骤，它将图像转换为只有两种色调的图像，通常用于文字识别、目标检测等场景。OpenCV的`cv2.threshold()`函数可以实现二值化，通过设定合适的阈值，将图像转换为黑白两色，使得图像的细节更易于分析和处理。
在计算机视觉领域，这些基本的图像处理技术是许多复杂算法的基础，如物体检测、图像分割、特征提取等。通过深入理解和熟练掌握这些技术，可以有效地优化和提升计算机视觉应用的性能。同时，OpenCV库提供丰富的函数和工具，使得这些操作变得相对简单，便于开发者进行实际项目开发。
