计算机视觉 | opencv-停车位检测原理及代码演示

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概述 本文介绍了一种基于OpenCV库的停车场空位检测方法。通过本项目演示，可以对opencv库有更深刻的理解。文章详细阐述了检测原理、算法流程以及代码实现。 一、原理介绍 基于OpenCV的停车位检测原理涉及多个图像处理步骤，以下将结合相关公式详细介绍每个步骤： 1. 图像预处理 a. 灰度化处理 灰度化是图像处理的第一步，它将彩色图像转换为灰度图像，减少后续处理的计算量。灰度化公式如下： b. 高斯模糊 高斯模糊用于减少图像噪声并平滑图像。它通过高斯核与图像卷积实现，公式如下： 2. 阈值分割 a. 自适应阈值分割 自适应阈值分割根据图像不同区域的光照条件自动调整阈值。公式如下： 3. 形态学操作 a. 中值滤波 中值滤波是一种非线性数字滤波技术，用于去除图像中的椒盐噪声。它将每个像素值替换为其邻域内的中值。 b. 膨胀操作 膨胀 ………………………………