FAST（加速段測試中的特徵）是一種高速角點檢測演算法。我們使用 FAST 演算法來檢測影像中的特徵。我們首先使用 cv2.FastFeatureDetector_create() 建立一個 FAST 物件。然後使用 fast.detect() 檢測特徵點，其中 fast 是已建立的 FAST 物件。要繪製特徵點，我們使用 cv2.drawKeypoints()。使用 FAST 特徵檢測器在輸入影像中檢測和繪製特徵點的步驟，您可以按照以下步驟操作：匯入所需的庫 OpenCV 和 NumPy。確保您已安裝它們。使用 cv2.imread() 方法讀取輸入影像。指定完整的……閱讀更多

SIFT（尺度不變特徵變換）是尺度不變特徵描述符。它檢測影像中的關鍵點並計算其描述符。我們首先使用 cv2.SIFT_create() 建立一個 SIFT 物件。然後使用 sift.detect() 檢測關鍵點，其中 sift 是已建立的 SIFT 物件。要繪製關鍵點，我們使用 cv2.drawKeypoints()。使用 SIFT 演算法在輸入影像中檢測和繪製關鍵點的步驟，您可以按照以下步驟操作：匯入所需的庫 OpenCV 和 NumPy。確保您已安裝它們。使用 cv2.imread() 方法讀取輸入影像。指定影像的完整路徑。轉換……閱讀更多

cv2.transform() 函式對輸入陣列的每個元素執行矩陣變換。由於影像在 OpenCV 中是 NumPy 陣列，因此我們可以直接將此變換應用於影像。要使用此函式，我們首先應該定義一個變換矩陣 m。輸出中的通道數將與變換矩陣 m 的行數相同。要找到輸入影像的矩陣變換，您可以按照以下步驟操作：匯入所需的庫 OpenCV 和 NumPy。確保您已安裝它們。讀取輸入……閱讀更多

OpenCV 為我們提供了 cv.rotate() 函式，用於以 90 度的倍數旋轉影像（NumPy 陣列）。此函式可以三種方式旋轉影像：順時針旋轉 90、180 和 270 度。我們使用以下語法：語法 cv2.rotate(img, rotateCode) rotateCode 是一個旋轉標誌，指定如何旋轉陣列。三個旋轉標誌如下：cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE cv2.ROTATE_180 cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE 步驟要旋轉輸入影像，您可以按照以下步驟操作：匯入所需的庫 OpenCV 和 matplotlib。確保您已安裝它們。使用……閱讀更多

我們可以使用高斯和拉普拉斯影像金字塔混合影像。高斯金字塔是一種影像金字塔。要建立高斯金字塔，OpenCV 為我們提供了兩個函式 cv2.pyrDown() 和 cv2.pyrUp()。我們可以從高斯金字塔形成拉普拉斯金字塔。在拉普拉斯金字塔中，影像看起來只像邊緣影像。拉普拉斯金字塔中的一層是由高斯金字塔中的那一層與其在高斯金字塔中上一層的擴充套件版本之間的差異形成的。使用影像金字塔混合影像的步驟，我們可以按照以下步驟操作：……閱讀更多

我們應用 cv2.grabCut() 方法來提取影像中的前景。有關詳細方法，請按照以下步驟操作：匯入所需的庫 OpenCV 和 NumPy。確保您已安裝它們。使用 cv2.imread() 方法讀取輸入影像。指定完整的影像路徑。定義變數：mask、bgdModel 和 fgdModel。定義包含前景物件的矩形“rect”的座標，格式為 (x, y, w, h)。正確的座標對於提取有意義的前景非常重要。應用 grabCut() 演算法來提取輸入影像的前景。傳遞 mask、……閱讀更多

我們應用 cv2.dct() 來查詢影像的離散餘弦變換。此函式轉換 dtype 為 float32 的灰度影像。它接受兩種型別的標誌 cv2.DCT_INVERSE 或 cv2.DCT_ROWS。要將轉換後的影像轉換為原始影像，我們使用 cv2.idct()。要查詢輸入影像的離散餘弦變換，您可以按照以下步驟操作：匯入所需的庫 OpenCV 和 NumPy。確保您已安裝它們。使用 cv2.imread() 方法讀取輸入影像。指定影像的完整路徑。使用 cv2.cvtColor() 方法將輸入影像轉換為灰度影像。轉換……閱讀更多

Shi-Tomasi 角點檢測器是 Harris 角點檢測器的增強演算法。要實現 Shi-Tomasi 角點檢測器，OpenCV 為我們提供了函式 cv2.goodFeaturesToTrack()。它檢測影像中 N 個最強的角點。使用 Shi-Tomasi 角點檢測器在影像中檢測角點的步驟，您可以按照以下步驟操作：匯入所需的庫 OpenCV 和 NumPy。確保您已安裝它們。使用 cv2.imread() 方法讀取輸入影像。指定影像的完整路徑。使用 cv2.cvtColor() 方法將輸入影像轉換為灰度影像。在灰度影像上應用 cv2.goodFeaturesToTrack() 函式。傳遞合適的……閱讀更多

在 OpenCV 中，Harris 角點檢測器使用函式 cv2.cornerHarris() 實現。它接受四個引數：img、blockSize、ksize 和 k。其中 img 是灰度且 dtype 為 float32 的輸入影像，blockSize 是考慮角點檢測的鄰域大小，ksize 是使用的 Sobel 導數的孔徑引數，k 是方程中 Harris 檢測器的自由引數。使用 Harris 角點檢測器在影像中檢測角點的步驟，您可以按照以下步驟操作：匯入所需的庫 OpenCV 和 NumPy。確保您已安裝它們。使用 cv2.imread() 方法讀取輸入影像。……閱讀更多

可以使用 cv2.compareHist() 函式比較兩幅影像的直方圖。cv2.compareHist() 函式接受三個輸入引數：hist1、hist2 和 compare_method。hist1 和 hist2 是兩幅輸入影像的直方圖，compare_method 是計算直方圖之間匹配的度量。它返回一個數值引數，該引數表示兩個直方圖匹配的程度。有四種度量可用於比較直方圖：相關性、卡方、交集和巴氏距離。要比較兩幅影像的直方圖，可以按照以下步驟操作：匯入所需的庫。在以下所有……閱讀更多