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hough line transform【霍夫线变换】
运行该代码：
cd ../hough_line_transform/
cp ../../../../data/sudoku.png .
# 运行代码：
python hough_line_transform.py
python probabilistic_hough_line_transform.py
输入：
程序输出如下：
match_template.py【模板匹配】
运行该代码：
cd opencv/samples/python/tutorial_code/imgProc/match_template
# 没有找到 匹配的 三张 图片 作为 输入，因此测试失败
python match_template.py lena.jpg lena_tmpl.jpg mask.png
morphology transformations【使用形态学转换提取水平和垂直线示例代码】
运行代码【 Extract edges and smooth image according to the logic 】：
cd ../morph_lines_detection/
python morph_lines_detection.py ../../../../data/ml.png
运行效果如下：
Morphology Transformations Demo 【设置动态调节】
运行代码：
cd ../opening_closing_hats/
python morphology_2.py --input ../../../../data/LinuxLogo.jpg
运行效果如下：
Zoom In-Out demo 【放大缩小】
运行代码：
cd ../Pyramids/
cp ../../../../data/LinuxLogo.jpg .
python pyramids.py LinuxLogo.jpg
运行效果如下：
平滑模糊处理 【模糊渐变】
运行代码：
cd ../Smoothing/
cp ../../../../data/lena.jpg .
python smoothing.py lena.jpg
运行效果如下：
Convert the image to Gray【基础的阈值操作 -- 控制效果】
运行代码：
cd ../threshold
python threshold.py --input ../../../../data/stuff.jpg
运行效果如下：
致谢：当前阶段学习总结
用了大概三天时间，把 opencv-master4.5.1 Python 模块下 tutorial_code 测试程序简单过了一遍； 这个事情未必见的就有多大的收益，我觉得它的作用在于让我对 opencv 针对图像能够完成的子操作有了初阶段的认识； 感谢查阅至此...
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