python图像处理(opencv入门)

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        前面我们讨论了fpga的基本操作,这些都是作为整个图像处理的基础部分进行学习的,本质上还是希望用fpga来对部分算法进行加速处理。当然,fpga实现的只是一部分算法,并不是所有的算法都适合用fpga来加速。为了学习这些算法,我们可以利用python语言和opencv库来学习这些算法。等到这些算法都学习完毕之后,就可以编写verilog代码来实现这些算法了。

        学习过《数字图像处理》的同学,应该对这本书比较熟悉,上面提供的算法都是比较经典的处理方法,建议同学们可以好好掌握。当然,目前针对这些成熟的算法,大部分内容其实已经在opencv开源库中找到对应的实现代码了,使用也十分方便。此外,选择python而不选择matlab之类的工具,主要也是考虑到商业软件的限制,再加上python本身是开源软件,使用起来也不复杂,完全可以用来进行学习和开发。

        另外,blog中涉及到的测试图片主要是lena,这也是学习过程中用的比较多的一幅图片,本身也没有版权的纠纷。如下图所示,

    

1、安装python软件

        鉴于python2官方已经不再支持,大家可以安装新一点的python软件,但是也不要太新,防止bug太多。我这边本地安装的是pyt

以上是关于python图像处理(opencv入门)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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