圖像處理的過程？一、基本上步驟1、圖像預(yù)處理，除了高斯濾波，圖像去噪，圖像增強(qiáng)等2、圖像分割3、孔洞再填充4、相連域標(biāo)記5、特征提取6、最終控制輸出二、圖像的預(yù)處理是為方便啊換算，系統(tǒng)正常情況將獲取的

圖像處理的過程？

一、基本上步驟

1、圖像預(yù)處理，除了高斯濾波，圖像去噪，圖像增強(qiáng)等

2、圖像分割

3、孔洞再填充

4、相連域標(biāo)記

5、特征提取

6、最終控制輸出

二、圖像的預(yù)處理

是為方便啊換算，系統(tǒng)正常情況將獲取的圖片灰度化。將藍(lán)像轉(zhuǎn)變藍(lán)月帝國灰度圖像的過程就一般稱圖像的灰度化全面處理。藍(lán)像中R、G、B三個(gè)分量的值改變了具體詳細(xì)的像素點(diǎn)。一個(gè)像素點(diǎn)可以不有上千萬種顏色。而灰度圖像是一種彩像，但它的特點(diǎn)只在于R、G、B三個(gè)分量詳細(xì)的值是同一的?；叶葓D中每個(gè)像素點(diǎn)的變化區(qū)間是0到255，由于方便些計(jì)算，因?yàn)樵诓缓盟愎こ烫幚碇袝?huì)先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像。在記錄圖像輪廓和特征的基礎(chǔ)上，灰度圖依然能思想活動(dòng)整幅圖像輪廓和紋理。在Opencv里面有基于圖像灰度化的接口。調(diào)用OpenCV中的cvSmooth函數(shù)參與中值濾波處理，以能去掉米粒大小毛刺。

三、圖像二值化

局部自適應(yīng)二值化是是對(duì)灰度圖像中的每一個(gè)像素逐點(diǎn)參與閾值計(jì)算出，它的閾值是由像素的鄰域內(nèi)的點(diǎn)的后局部灰度特性和像素灰度值來確定的。后局部閾值法是逐房換算圖像的每個(gè)像素灰度級(jí)，保存了圖像的細(xì)節(jié)信息，非勻?qū)嵐庹諚l件等情況可是會(huì)影響整個(gè)圖像的灰度分布，卻不影響不大局部的圖像性質(zhì)，但也修真者的存在缺點(diǎn)和問題，而言全局閾值法來說，它的計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)，但區(qū)分于多變的環(huán)境。

四、視覺檢測(cè)六大基本方法

特征

特征差分信號(hào)

3.頻域空間域

4.光度三維立體法

5.特征訓(xùn)練（分類器，機(jī)器學(xué)習(xí)）

6.測(cè)量

opencv灰度圖有鋸齒嗎？

有鋸齒，是可以通過平滑一次性處理會(huì)改善，例如，高斯濾波，中值濾波等。

AI圖像處理需要學(xué)什么？

AI圖像處理必須學(xué)習(xí)的技術(shù)萬分感謝:

1、OpenCV

OpenCV是一個(gè)基于條件BSD許可(開源)重新發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺庫，也可以運(yùn)行程序在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級(jí)但是高效安全--由一系列C函數(shù)和少量C類所構(gòu)成，另外提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，利用了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。

OpenCV能你想做什么呢？

(1)圖像顯示

(2)圖像腐蝕和膨脹

腐蝕，即用圖像中的深黑色部分“快速腐蝕”掉圖像中的拉絲金屬部分膨脹，和腐蝕因?yàn)椋瑥膱D像很直觀來看，應(yīng)該是將圖像光亮部分放大，幽暗部分縮小

(3)圖像清晰

清晰，對(duì)圖像參與均值濾波處理，然后再就把圖像清晰了

(4)圖像濾波操作(方框?yàn)V波、均值濾波、高斯濾波、中值濾波)

(5)圖像開運(yùn)算結(jié)果

通常是上面幾種功能，其他功能不再累贅