Python实现图像的平移、镜像、旋转（不调用CV自身函数）平移图像图像的平移在几何变换中算是最简单的变换之一，话不多说，直奔主题 由图可知，在opencv中图像的原点一般为左上角，设初始坐标为$(x_{0}, x_{0})$的经过平移$

Opencv项目实战:文档扫描OCR识别边缘检测 轮廓检测 透视变换 OCR 图像预处理导入图像，对图像进行调整尺寸、滤波、边缘检测，得到更加明显的分界。 123456789101112131415161718192021222324252

Opencv项目实战：信用卡数字识别导入库，定义展示函数12345678910import cv2import numpy as npfrom imutils import contoursimport myutils # 自定义的库def

Canny边缘检测1）使用高斯滤波，平滑图像，滤除噪声 2）计算图像中每个像素点的梯度强度和方向 3）应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应 4）应用双阈值检测来确定真实和潜在的边缘 5）通过抑制孤立的边缘最终完成边缘检测 cv2

图像梯度处理图像计算的是图像的边缘信息，它能反映图像像素的变化。如灰度值变化较大的地方，梯度值也较大；灰度值较小的地方，相应的梯度值较小。图像梯度就是指像素的已接到是。图像的边缘是指灰度值发生急剧变化的地方，边缘检测目的就是在不破坏图像信息

读取、显示、保存图片, 输出图片像素值、尺寸123456789101112131415161718192021222324import cv2def image_show(name, img): # 显示图像 cv2.imsho

打开、显示、保存图片12345678910# 调用模块from PIL import Image# 打开图片image = Image.open('cat.png')# 显示图片image.show()# 保存图片ima