尽管Python强大，有自己的PIL图像处理库，但相比之下，OpenCV更为强大。OpenCV提供了完善的Python接口，调用方便。稳定版为2.4.8，最新版为3.0，包含超过2500个算法和函数，几乎涵盖了所有成熟算法，使用极为便捷。
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本资源讲述了一系列的OPencv开发事例，包含最全的教程，值得拥有
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python是一门简单易用扩展性非常高的语言，涉及面非常广，计算机语言可以做的Python基本上都可以做，不适合的Python也可以做，比如Java不适合的爬虫，其他语言不适合的自动化测试等虽然python很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但相对于OpenCV来讲还是弱小很多。跟很多开源软件一
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opencv的基础教程，初学opencv必备，详细讲解opencv的操作和使用。由于上传的单个文件不能超过60MB所以请再下载本人上传的opencv教程2。谢谢。
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轮廓检测——OpenCV例子学习 在本教程中，我们将学习轮廓检测的基础步骤，通过OpenCV库轻松实现边缘与形状的分析和识别。 步骤概览 图像预处理 通过灰度处理和二值化来简化图像信息，帮助突出目标轮廓。 检测轮廓 使用cv2.findContours方法，找到图像中的所有轮廓，并将它们
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学习数字图像的童鞋们应该都知道OpenCV吧。它可是一个实用的工具，是对于那些刚开始接触图像的朋友们，真的挺不错的。OpenCV 不仅支持多常用的图像功能，像是图像滤波、边缘检测、特征匹配等，还能你实现一些炫酷的图像效果。如果你对数字图像感兴趣，OpenCV 的中文学习资料绝对能帮你更好地入门。你可
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OpenCV 的入门教程资料，讲得挺细，中文英文版本都有，想啃文档也方便。讲了不少基础操作，比如怎么读取图片、怎么用滤波器，还有色彩空间怎么切换这些常用技能。里面的示例代码也挺全的，跟着写一遍基本上能理解 OpenCV 的用法，像cv2.imread()、cv2.imshow()这种函数，实际项目用
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