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外观

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本文档说明

在摄像头实时画面上应用基础图像处理算法：灰度转换、高斯模糊、边缘检测、颜色空间转换，并将多种效果同时显示在屏幕上。

前置准备 ​

bash
source ~/opencv-env/bin/activate

灰度转换 ​

将彩色图像转为灰度图，是很多算法的第一步：

python
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

高斯模糊 ​

平滑图像，去除噪声：

python
blur = cv2.GaussianBlur(frame, (15, 15), 0)

(15, 15) 是核大小，数值越大越模糊（必须为奇数）。

Canny 边缘检测 ​

检测图像中的边缘轮廓：

python
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

参数 50 和 150 是低/高阈值，控制边缘灵敏度。

HSV 颜色空间 ​

将 BGR 转为 HSV，便于颜色检测：

python
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

四合一实时显示 ​

将四种处理效果同时显示在一个窗口中：

python
import cv2
import numpy as np
import os

os.environ.setdefault('DISPLAY', ':0')

DEVICE_INDEX = 73

def main():
    cap = cv2.VideoCapture(DEVICE_INDEX)
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

    if not cap.isOpened():
        print("Error: Cannot open camera")
        return

    win = "Image Processing"
    cv2.namedWindow(win, cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.setWindowProperty(win, cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN)

    print("Press 'q' to quit")

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        h, w = frame.shape[:2]

        # 四种处理
        original = frame.copy()
        blur = cv2.GaussianBlur(frame, (15, 15), 0)
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

        # 转回 BGR 以便拼接
        gray_bgr = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        edges_bgr = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

        # 添加标签
        cv2.putText(original, "Original", (10, 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(blur, "Gaussian Blur", (10, 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(gray_bgr, "Grayscale", (10, 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(edges_bgr, "Canny Edges", (10, 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)

        # 2x2 拼接
        top = np.hstack([original, blur])
        bottom = np.hstack([gray_bgr, edges_bgr])
        combined = np.vstack([top, bottom])

        cv2.imshow(win, combined)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()

运行：

bash
DISPLAY=:0 ~/opencv-env/bin/python3 image_processing.py

实测性能

640×480 四合一显示：26.2fps，流畅无卡顿。

常用图像处理函数 ​

函数作用示例
cv2.cvtColor()颜色空间转换cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.GaussianBlur()高斯模糊cv2.GaussianBlur(frame, (5,5), 0)
cv2.Canny()边缘检测cv2.Canny(gray, 50, 150)
cv2.threshold()二值化cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.resize()缩放cv2.resize(frame, (320, 240))
cv2.flip()翻转cv2.flip(frame, 1) 水平翻转
cv2.rectangle()画矩形cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
np.hstack()水平拼接np.hstack([img1, img2])
np.vstack()垂直拼接np.vstack([top, bottom])