OpenCV图像处理实践：从二值化到轮廓检测

"本资源是关于高级图像处理的初步教程，特别关注OpenCV库的应用。教程通过一个具体的实例，展示了如何处理灰度图像`rice.jpg`，去除图像中的亮度不一致背景，然后利用阀值分割生成二值图像，并进行轮廓检测以计算目标对象的数量和获取其统计属性。" 在OpenCV中，图像处理涉及众多技术，本实例涵盖了几个关键点： 1. **OpenCV库介绍**：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它包含了众多图像和视频处理的函数，适用于多种平台，广泛应用于图像分析、机器学习等领域。 2. **图像读取与显示**：使用`imread()`函数可以读取图像文件，如`Lena.jpg`、`Fruits.jpg`等，而`imshow()`函数用于显示图像。 3. **图像转换**：在实例中，可能涉及将彩色图像转换为灰度图像，这通常通过`cvtColor()`函数完成，它可以将RGB图像转换为灰度图像。 4. **亮度调整**：为了消除背景的亮度不一致，可以使用直方图均衡化或全局/局部阈值调整来改善图像对比度。 5. **阈值分割**：使用`threshold()`函数可以将处理过的图像转换为二值图像，根据像素值高于或低于某个阈值来区分前景和背景。 6. **轮廓检测**：`findContours()`函数用于寻找图像中的轮廓，这在识别图像中的特定形状或对象时非常有用。它不仅能提供轮廓信息，还可以计算目标对象的数量和一些统计属性，如面积、周长等。 7. **图像旋转与缩放**：`getRotationMatrix2D()`和`warpAffine()`组合使用可实现图像的旋转，而`resize()`函数用于图像的缩放。 8. **其他功能**：包括运动物体检测（如使用背景减除方法）、线段检测（如Hough变换）、鼠标交互、傅立叶变换、人脸识别、贝塞尔曲线绘制、图像采集等。 这个实例不仅提供了基础操作的演示，还展现了OpenCV在实际问题中的应用，对于初学者来说是很好的学习材料，同时也适合有一定基础的开发者参考。通过深入理解和实践这些代码，可以进一步提升在图像处理和计算机视觉领域的技能。