拉伸低对比度图像、过度曝光图像，观察图像变换，对图像直方图均衡算法一、在开始之前知识点二、开始三、灰度拉伸，观察它们的图像变化、直方图变化1、先对 一副低对比度图像 灰度拉伸2、观察图像变化、直方图变化3、对 一副过度曝光图像 灰度拉伸4、观察图像变化、直方图变化四、对图像直方图均衡算法，观察它们的图像变化、直方图变化一、在开始之前知识点本次教程涉及到的知识点：灰度拉伸：定义：灰度拉伸，也称对比度

需要用到scipy，安装不上可以换源https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/第137行选择原图，显示图像要等一会才能弹出来。算法全部来自：这里下面只加了点注释，更改了图片的显示方式，方便图片对比import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipyimport scipy.

opencv数字图像处理学习1：基础操作确认配置1、创建项目、选择编译器2、确认file->setting中 设置了python解释器开始1、打开图像2、显示图像3、灰度化4、二值化5、储存图像确认配置1、创建项目、选择编译器2、确认file->setting中 设置了python解释器选择之后会看到有这些包，右边会显示最新版本，不用理会，点击ok就行了但是必须要有opencv-pyt

对一副图像进行傅立叶变换，从入门到放弃一、在开始之前知识点一、开始二、 对一副图像进行傅立叶变换，显示频谱三、 取其5，50，80、150的频率，显示图像四、 加噪声（高斯，椒盐）进行频率域平滑，锐化，观察图像变化一、在开始之前知识点本次教程涉及到的知识点：傅里叶变换：没搞明白。。码云代码地址：https://gitee.com/steveqobs/opencv/chapter5一、开始引入imp

参考文献版权声明：本文的函数介绍和实现步骤参照 CSDN博主「SongpingWang」的原创文章 实现,最后用matplotlib对比图像。链接：OpenCV—python 形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算、边缘检测）感谢作者！引入import cv2import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei

opencv-python，对图像进行缩放、降低灰度分辨率，观察图像变化一、在开始之前知识点、方法二、开始对一张图像进行缩放，观察其分辨率和图像变化使用cv2.resize缩放图像观察其分辨率和图像变化降低灰度分辨率，观察图像变化降低灰度分辨率观察图像变化一、在开始之前知识点、方法本次教程涉及到的知识点：图像分辨率：指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixe

opencv数字图像处理学习1：基础操作确认配置1、创建项目、选择编译器2、确认file->setting中 设置了python解释器开始1、打开图像2、显示图像3、灰度化4、二值化5、储存图像确认配置1、创建项目、选择编译器2、确认file->setting中 设置了python解释器选择之后会看到有这些包，右边会显示最新版本，不用理会，点击ok就行了但是必须要有opencv-pyt

本篇教程是介绍qt的opencv配置，不是作业，如果作业要做qt+opencv的，可以参考这个配置，然后根据自己的想法修改项目文件。

提取一副彩色图像中红色，用HIS模型处理，RGB模型对比显示参考文献引入显示HIS模型提取的红色RGB模型 提取红色参考文献bgr_2_hsi、color_slicing来自：数字图像处理：彩色图片处理，HSI模型hsv提取彩色的方法来自：OpenCV之颜色空间转换、掩膜（mask）、颜色提取——python实现HSV提取指定其他所有颜色的方法：Python3 识别判断图片主要颜色，提取指定颜色的

我已经用vm15.5pro、ubuntu16.04完成了交叉编译工具链的制作，这次用全新的环境再制作一次，并且使用VirtualBox6.1.26代替vm虚拟机软件，因为有些同学的电脑安装Ubuntu系统无法打开甚至蓝屏，我用了别的电脑也出现蓝屏问题了， 很多方法都没解决，最后使用VirtualBox6.1.26完成系统安装，配置好之后，使用很流畅，明显比我分配了4GB内存的vm上的ubuntu流