OpenCV 方法演示项目
项目简介
这个开源项目是一个用于演示 OpenCV 方法的工具，旨在帮助初学者快速理解和掌握 OpenCV 图像处理技术。通过这个项目，你可以轻松地对图像进行各种处理，从灰度化到边缘检测，以及更多其他方法。项目使用 Gradio 创建用户友好的界面，让用户能够轻松选择不同的图像处理方法和参数。
为什么选择这个项目
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教育性：这个项目的主要目的是教育。它提供了对 OpenCV 方法的实际演示，以帮助初学者更好地理解和掌握这些技术。
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互动性：通过 Gradio 创建的用户界面，用户可以立即看到不同处理方法的效果，并可以自己调整参数，以更深入地理解每种方法的工作原理。
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适用广泛：这个项目可以帮助广大初学者，无论是学习计算机视觉、图像处理，还是对 OpenCV 有兴趣的人都会受益。
特性
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提供了多种 OpenCV 图像处理方法的演示，包括灰度化、反转颜色、平移、直方图均衡化、腐蚀、膨胀、均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
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支持自定义卷积核，允许用户尝试不同的卷积核来处理图像。
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提供图像旋转、仿射变换和透射变换的演示，以及选择角度和参数的选项。
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使用 Gradio 创建用户友好的界面，让用户能够轻松选择不同的图像处理方法和参数。
使用方法
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获取项目：首先，你需要将这个项目克隆到你的本地计算机上。你可以使用以下命令来获取项目：
git clone https://github.com/WangQvQ/opencv-tutorial.git
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安装依赖项：确保你已经安装了以下依赖项：
- OpenCV
- Gradio
- NumPy
如果你没有安装它们，你可以使用以下命令安装：
pip install opencv-python-headless=4.7.0.72 gradio=3.1.5 numpy=1.22.4
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运行项目：使用以下命令来运行项目：
python opencv_demo.py
运行后，你将看到一个网址，通常是
http://localhost:7860，你可以在浏览器中访问它。 -
使用界面：在浏览器中，你可以上传图像并选择不同的处理方法和参数，然后查看处理后的图像效果。
示例代码
以下是部分方法的代码示例:
# 灰度化处理函数
def grayscale(input_image):
gray_image = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
return gray_image
# 平移图像处理函数
def translate_image(input_image, translation_x, translation_y):
rows, cols, _ = input_image.shape
translation_matrix = np.float32([[1, 0, translation_x], [0, 1, translation_y]])
translated_image = cv2.warpAffine(input_image, translation_matrix, (cols, rows))
return translated_image
# Canny 边缘检测处理函数
def edge_detection(input_image):
edges = cv2.Canny(input_image, 100, 200)
return edges贡献
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