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引言

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫。它提供了豐富

的功能，適用于實時圖像處理、計算機視覺應用以及深度學習任務。本文將介紹如何使用 OpenCV 進行基本的圖

像處理，并展示一些常見的應用。

環境準備

在開始之前，確保你的計算機上安裝了 Python 和 OpenCV。可以使用以下命令安裝 OpenCV：

pip install opencv‐python

如果需要額外的功能，如圖像顯示和繪制，可以安裝 opencv-python-headless ：

 

pip install opencv‐python‐headless

基本操作

1. 讀取和顯示圖像

首先，我們需要讀取一張圖像并將其顯示出來。

import cv2

# 讀取圖像

image = cv2.imread('your_image.jpg')

# 顯示圖像

cv2.imshow('Image', image)

# 等待按鍵，然后關閉窗口

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

2. 轉換顏色空間

OpenCV 支持多種顏色空間轉換。最常用的是從 BGR 轉換到灰度圖像。

# 轉換為灰度圖像

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 顯示灰度圖像

cv2.imshow('Gray Image', gray_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

3. 圖像平滑處理

為了去除圖像中的噪聲，可以使用平滑處理技術。例如，使用高斯模糊。

# 應用高斯模糊

blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 顯示模糊后的圖像

cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

4. 邊緣檢測

邊緣檢測是圖像處理中的重要步驟。Canny 邊緣檢測算法是最常用的方法之一。

# Canny 邊緣檢測

edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)

# 顯示邊緣檢測結果

cv2.imshow('Edges', edges)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

5. 圖像保存

處理完圖像后，您可能希望將其保存到硬盤中。

e# 保存處理后的圖像

cv2.imwrite('processed_image.jpg', edges)

進階應用

1. 輪廓檢測

我們可以使用 findContours 來檢測圖像中的輪廓。

# 找到輪廓

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原圖上繪制輪廓

cv2.drawContours(image, contours, ‐1, (0, 255, 0), 2)

# 顯示結果

cv2.imshow('Contours', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

2. 人臉檢測

利用 OpenCV 的預訓練模型，可以實現簡單的人臉檢測功能。

# 加載 Haar 特征分類器

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades +

'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 將圖像轉換為灰度

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 檢測人臉

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 在圖像中繪制矩形框

for (x, y, w, h) in faces:

cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 顯示檢測結果

cv2.imshow('Face Detection', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

總結

OpenCV 是一個強大的圖像處理工具庫，能夠幫助開發者輕松實現各種視覺處理任務。通過以上的示例，你可以入

門圖像處理并嘗試更復雜的功能。后續可以深入學習機器視覺、視頻處理以及深度學習與計算機視覺的結合。

希望這篇博文能對你了解和使用 OpenCV 有所幫助！