本文主要是介绍 使用 numpy 获取子矩阵的几种常见方法。

本文主要介绍如何搭建opencv+python3开发环境

腐蚀和膨胀是形态学图像处理中的两个基本操作，常用于图像的噪声去除、目标修复以及形状增强。通过设置不同的卷积核和迭代次数，可以灵活地调整图像处理效果。OpenCV 提供了简洁的接口 cv2.erode() 和 cv2.dilate() 来实现这两种操作，结合卷积核的选择，可以高效地处理各种图像。

在图像处理中，通道是图像数据的重要组成部分。例如，彩色图像通常由三个通道（RGB 或 BGR）组成，每个通道表示一种颜色分量。在某些场景中，我们可能需要对单个通道进行操作，这就需要用到 OpenCV 的通道分割与通道合并功能。

设计有效的DeepSeek提示词以提高任务执行效率，可以从以下几个方面入手：明确需求、提供上下文、指定格式、分步骤提问、设定角色、控制提示语长度、结构化提示词。通过以上提示词设计，您可以高效利用DeepSeek完成各种场景的任务。

本文主要是介绍如何在本地部署DeepSeek，即离线版，操作系统为Win11。包括以下几个步骤：安装Ollama、安装DeepSeek-R1大模型、安装ChatBox，配置本地大模型。完成前2步已经可以使用了，不过是命令行版本，排版上可能差点意思；通过 ChatBox 配置后有更好的用户体验，回答的排版效果更好。

在计算机视觉和图像处理的上下文中，图像通常是由相机、扫描仪或其他传感器捕获的，通过光学成像原理得到的二维信息，通常被表示为一个像素矩阵。通过采集图像，可以将物体或场景的光线强度、颜色、纹理等信息转化为一个可以处理和分析的格式。

OpenCV不仅仅是一个图像处理库，它已经成为现代技术创新的推动力。无论是自动驾驶、医疗诊断，还是视频内容分析和其他领域，OpenCV的应用正帮助各行各业迈向更智能、更高效的未来。随着人工智能技术的不断发展，OpenCV在未来的潜力和应用场景无疑会更加广阔，继续引领计算机视觉技术的创新浪潮。

在日常开发中，代码量巨大、需求多变，许多重复性工作往往会消耗大量精力。作为程序开发者，我一直在寻找各种工具来提升工作效率。最近，我尝试了DeepSeek这款基于大语言模型的智能助手，发现它在多个环节上为我的开发流程带来了意想不到的便利。今天，就和大家分享一下我如何利用DeepSeek辅助工作、提高效率的实战经验。

高通滤波是一种增强图像高频分量的处理方法，常用于边缘检测和特征提取。在图像处理中，高通滤波可以突出图像中的边缘、轮廓和细节信息，而抑制平滑区域（低频分量）。本文将重点介绍三种常见的高通滤波器：索贝尔（Sobel）、沙尔（Scharr）和拉普拉斯（Laplacian），并结合代码和应用场景进行讲解。