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程序编程视频

林轩 04-27 【科普】 1028人已围观

摘要**标题：优化图像处理算法的编程示例**```pythonimportnumpyasnpimportcv2defimage_processing(image):#转换图像为灰度gray_image=c

```python

import numpy as np

import cv2

def image_processing(image):

转换图像为灰度

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

高斯模糊处理

blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

边缘检测

edges = cv2.Canny(blurred_image, 50, 150)

膨胀操作，增强边缘

kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

dilated_edges = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)

查找轮廓

contours, _ = cv2.findContours(dilated_edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

绘制轮廓

image_with_contours = image.copy()

cv2.drawContours(image_with_contours, contours, 1, (0, 255, 0), 2)

return image_with_contours

读取图像

input_image = cv2.imread('input_image.jpg')

处理图像

output_image = image_processing(input_image)

显示结果

cv2.imshow('Input Image', input_image)

cv2.imshow('Output Image', output_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

这个程序片段演示了图像处理的基本步骤，包括转换为灰度图像、高斯模糊、边缘检测、膨胀操作以增强边缘、查找轮廓并绘制。你可以根据具体需求调整参数和操作顺序，以适应不同的图像处理任务。

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