图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。

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思路灰度化：将图像转为灰度图像，即一个像素只有一种色阶，值为 0 表示像素最黑，值为 255 表示像素最白。二值化：将图像转为黑白图像，即一个像素只有黑白两种状态，不是黑就是白，没有灰色，值为 0 表示像素最黑，值为 1 表示像素最白.图像转字符串：利用工

十三种基于直方图的图像全局二值化算法原理、实现、代码及效果。图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注

OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，广泛的被应用于物体识别，机器视觉和图像处理等领域。这篇文章里我们将使用OpenCV探测地图中湖面的轮廓，并标记面积最大的湖面。下面示例中图片来至于goolge地图截图。我们需要做的第一件事情就是在我们的python环

终端运行 sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config. cd 命令进入相应的下载目录。$ mkdir build $ cd build$ cmake .. 此处为cmake空格后面两个点。5 配置必要的库。7

本文实例为大家分享了python实现验证码识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下。# 打开文件夹中的图片。# 灰度阈值设为165，低于这个值的点全部填白色。if mid_pixel < 50: # 找出上下左右四个方向像素点像素值。# 判断上下左右

轮廓，指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。在轮廓检测之前，首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测。在OpenCV中，寻找的物体是白色的，而背景必须是黑色的，因此图片预处理时必须保证这

手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域，原因有被识别的模式数较少、阿拉伯数字笔画少并且简单等。手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别、汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法，例如基于规则的方法、基于有限状态自动机的方法、基于统

前几天接触了图像的处理，发现用OPencv处理确实比较方便，毕竟是很多东西都封装好的，但是要研究里面的东西，还是比较麻烦的，首先，你得知道图片处理的一些知识，比如腐蚀，膨胀，仿射，透射等，还有很多算法，傅里叶，积分，卷积，频谱，加权。反正我看了半天，是云里

现在，日常生活中许多工作的自动化处理已取得重要的研究进展──从家用扫地机器人到工业生产线机器人，许多工作已经实现高度自动化。其他技术目前正处于发展过程中，并且强烈依赖于机器学习解决方案。智能手机上采用深度学习技术处理各种任务的 APP 数量一直保持快速增

在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式，例如零器件图片的处理、文本图片和验证码图片中字符的提取、车牌识别中的字符分割，以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割，等等。较为常用的图像二值化方法有：1）全局固定阈值；2）局部自适应阈值；3）OTSU等

彩色照片每一个像素的颜色值由红、绿、蓝三种值混合而成，红绿蓝的取值分别由很多种，于是像素的颜色值也可以有很多种颜色值，这就是彩色图片的原理，而灰度照片则只有256种颜色，一般的处理方法是将图片颜色值的RGB三个通道值设为一样，这样图片的显示效果就会是灰色。

无论是随身携带的手机，还是腕上的智能手表，都与人工智能息息相关。同时，人类的生活方式也在不断化繁为简，现代人出行只需带上一只手机，便可以有效解决社交沟通、交易支付、出行交通等一系列问题。随着社会便携化、智能化的发展需求，在移动端实现人工智能也已经成为大势所

验证码的功能一般是防止使用程序恶意注册、暴力破解或批量发帖而设置的。所谓验证码，就是将一串随机产生的数字或符号，生成一幅图片，图片里加上一些干扰象素，由用户肉眼识别其中的验证码信息，输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。学习验证码的破解/识别技

这个应该很简单了，从字面意思就是将数据分为 0 或者 1，联想到之前图像处理里面二值化处理变为黑白图片