图像翻转是常用的几何变换技术，通过调整像素坐标实现镜像反转而不改变图像质量。OpenCV的cv2.flip()函数支持水平、垂直和对角线三种翻转方式，具有速度快、无质量损失的特点。该方法广泛应用于数据增强、镜像显示和图像校正等场景。实现时需注意颜色通道转换（BGR/RGB）、路径处理和资源释放等问题。翻转操作简单高效，是计算机视觉中重要的基础处理方法。

仿射变换是一种保持图像平行性和共线性的几何变换，通过线性变换（缩放、旋转、剪切）与平移变换的组合实现。OpenCV提供cv2.warpAffine()函数进行仿射变换，需先构造2×3变换矩阵，其中前2×2子矩阵控制线性变换，最后一列控制平移。常用方法包括三点映射构造矩阵（cv2.getAffineTransform()）和手动构造矩阵。仿射变换广泛应用于图像校正、姿态调整、视角变换等场景，其特点是

摘要：图像缩放是通过调整图像尺寸实现几何变换的基础操作，OpenCV的cv2.resize()函数支持多种缩放方式。核心原理包括插值算法选择（INTER_NEAREST、INTER_LINEAR、INTER_CUBIC等）和尺寸比例计算。实现场景包括固定比例缩放、指定尺寸缩放、保持宽高比缩放等，应用涵盖图像预处理、多分辨率显示等。关键注意事项包括尺寸格式转换（width,height）、插值算法选

摘要：透视变换是一种非线性几何变换，通过改变图像的透视视角实现真实世界透视效果的模拟。其核心是通过3×3变换矩阵将图像中的平行线变为相交线，需4个非共线点确定变换关系。OpenCV提供cv2.getPerspectiveTransform()计算变换矩阵和cv2.warpPerspective()执行变换。主要应用于文档矫正、车牌识别和3D视角模拟等场景。与仿射变换相比，透视变换不保持平行性和距离

本文详细介绍了OpenCV-Python开发环境的三种搭建方式：1）pip安装（推荐使用国内镜像源加速）；2）Anaconda环境搭建；3）源码编译安装（适合进阶用户）。文章包含Python版本检查、安装命令、环境验证方法，以及常见问题解决方案（如NumPy兼容性、DLL加载失败等）。同时推荐了PyCharm等开发工具和matplotlib等辅助库，并提供了测试示例代码。建议新手使用pip或Ana

本文介绍了Python中使用OpenCV和PIL库创建和处理图像ROI（感兴趣区域）的方法。主要内容包括：1）基于OpenCV的矩形ROI创建、掩膜法创建不规则ROI以及交互式鼠标绘制ROI；2）PIL库的简单矩形ROI裁剪；3）ROI在图像处理和目标检测中的应用示例。文章强调了坐标顺序、边界检查等注意事项，比较了两种库的适用场景：OpenCV适合复杂ROI操作，PIL更适合简单矩形裁剪。ROI技

摘要：OpenCV-Python中的按位逻辑运算（AND、OR、NOT、XOR）通过像素级二进制操作实现图像处理功能。这些运算主要用于图像掩码提取、区域合成和差异检测等场景。AND运算保留重叠区域，OR合并区域，NOT反转像素，XOR提取差异区域。实际应用包括提取特定图像区域、叠加LOGO以及检测图像差异。使用时需注意图像尺寸匹配、掩码参数和数据类型等要求。这些基础运算组合能实现复杂的图像处理任务

本文介绍了LabVIEW与Python结合实现目标检测的方法。文章详细说明了ONNX模型检测的实现流程，包括图像预处理、模型推理、后处理等步骤，并提供了完整的Python代码实现。该方法通过LabVIEW调用Python脚本，结合OpenCV和ONNXRuntime实现了高效的目标检测功能，最终能够输出检测结果并在原图上绘制检测框

摘要：OpenCV-Python中的像素操作基于NumPy数组实现，包括单个/区域像素访问与修改、算术/逻辑运算、统计分析等核心功能。关键操作涵盖：通过索引或切片高效修改像素值；使用cv2.add/subtract进行亮度调整；cv2.addWeighted实现图像混合；位运算处理掩码；阈值分割及直方图分析。特别强调应优先采用NumPy向量化运算替代逐像素遍历以提高性能，并结合卷积核实现滤波效果。

本文介绍了OpenCV-Python中图像读取与保存的核心操作。主要涵盖cv2.imread()和cv2.imwrite()函数的使用方法，包括不同图像格式（彩色、灰度、带alpha通道）的读取、错误处理、显示验证，以及JPG/PNG等格式的保存参数设置。同时讲解了特殊场景处理（如内存/网络读取、透明图像保存、格式转换）和常见注意事项（路径问题、数据类型转换）。通过完整示例展示了从图像读取、处理到