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项目简介
这是一个基于图像处理技术的智能图像分析系统，主要用于图像增强和边缘检测。项目包含直方图均衡化和Canny边缘检测两个核心功能模块，能有效提高图像的对比度，并准确检测图像中的边缘信息。
项目的主要特性和功能
1. 直方图均衡化
- 图像预处理：读取输入图像并进行必要预处理。
- 灰度直方图计算：计算图像灰度直方图，了解灰度分布。
- 直方图均衡化：调整像素强度值，使直方图更平坦，增强图像对比度。
- 结果保存：保存处理后的图像，便于后续分析查看。
2. Canny边缘检测
- 高斯滤波：用高斯滤波器平滑图像，减少噪声对边缘检测的影响。
- 梯度计算：计算图像X和Y方向的梯度，确定梯度幅度和方向。
- 非极大值抑制：在梯度方向上保留局部极大值点，消除非边缘点。
- 双阈值处理：检测和连接边缘，确保边缘连续性。
- 孤立弱边缘抑制：消除孤立弱边缘点，增强边缘清晰度。
- 结果显示与保存：显示并保存检测到的边缘图像，便于进一步分析。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件
- 环境准备：
确保计算机上已安装Python和OpenCV库。若未安装，使用pip安装：
bash pip install opencv-python - 运行代码：
解压下载的文件，打开相应的Python文件（如
main.py）。 - 输入图像： 将需要处理的图像放在指定路径下，或直接在代码中指定图像路径。
- 运行处理函数： 根据项目需求，运行相应的处理函数，如直方图均衡化或Canny边缘检测。
- 查看结果： 查看处理后的图像结果，可在代码中添加打印语句或保存结果图像到本地查看。
- 调整参数： 根据需要，调整处理函数中的参数，以达到最佳效果。
注意：此项目代码是基于图像处理技术的课程项目，旨在帮助学生理解和学习图像处理的基本技术。在实际应用中，可能需要根据具体场景和需求进行适当的调整和优化。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】