机器视觉 python 实验报告

实验一 数字图像的基本操作及灰度调整 （1）利用 opencv-python 读取一幅彩色图像，并读取图像的基本信息； （2）对彩色图像进行灰度化处理；对灰度图像进行二值化处理； （3）对图像进行几何变换（缩放，平移，翻转）； （4）储存处理后的图像。 实验二 数字图像的空间域滤波 （1）线性点运算中比较不同 a 值下图像增强的效果； （2）非线性点运算中比较不同γ值下图像增强的效果； （3）实现基于直方图均衡化的图像增强，包括灰度图像和彩色图像。 实验三 数字图像的形态学处理及边缘检测 1.用 OpenCV 实现数字图像的形态学运算，提取图像分量信息最本质的形状特征，不同运算操作的能实现的目的； 2.用 OpenCV 编写一个程序实现基于微分算子的边缘检测，并比较各微分检测算子的优劣；要求给出膨胀、腐蚀、开、闭、梯度等运算操作的效果图。 实验四 基于分水岭算法的图像分割方法 1.利用 opencv-python 读取灰度图像，并进行噪声消除； 2.对图像进行形态学处理，区分背景区域和未知区域； 3.使用距离变换获取确定的前景色，并对确定的确定前景图像进行标注；