117笔记问答OpenCV（开源计算机视觉库）是一个用于实时计算机视觉的开源库。它包含了许多用于图像和视频处理的优化算法。在Ubuntu系统下，你可以使用OpenCV 2来执行各种图像处理任务。
以下是一些常见的OpenCV 2图像处理功能：
- 基本操作：如读取、显示和保存图像。
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 保存图像
cv2.imwrite('output.jpg', image)
- 图像处理：如缩放、旋转、翻转等。
# 缩放图像 resized_image = cv2.resize(image, (width, height)) # 旋转图像 (height, width) = image.shape[:2] center = (width // 2, height // 2) angle = 45 # 旋转角度 rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0) rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (width, height)) # 翻转图像 flipped_image = cv2.flip(image, 1) # 1表示水平翻转，0表示垂直翻转，-1表示水平垂直翻转
- 颜色空间转换：如将BGR图像转换为灰度图像或HSV图像。
# 转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为HSV图像 hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
- 图像滤波：如高斯模糊、中值滤波等。
# 高斯模糊 blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), sigmaX) # 中值滤波 median_image = cv2.medianBlur(image, kernel_size)
- 边缘检测：如Canny边缘检测、Sobel算子等。
# Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2) # Sobel算子 sobel_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=kernel_size) sobel_y = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=kernel_size)
- 特征提取：如SIFT、SURF、ORB等。
# SIFT特征提取 sift = cv2.SIFT() keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None) # SURF特征提取 surf = cv2.SURF() keypoints, descriptors = surf.detectAndCompute(image, None) # ORB特征提取 orb = cv2.ORB() keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(image, None)
这只是OpenCV 2图像处理功能的一部分。要了解更多关于OpenCV 2的信息，请参阅官方文档：https://docs.opencv.org/2.4/index.html