[Python][OpenCV]學習心得筆記
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利用Python OpenCV實現一些影像處理的應用，整理所學，利用程式範例的方式解說其程式碼跟函式的使用方法及應用
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中值濾波器（Adaptive Median Filter）是一種針對噪聲去除的圖像處理技術，主要應用於處理含有椒鹽雜訊的圖像，但在椒鹽雜訊過大時就會面臨，若為了處理掉雜訊，使用的處理窗口(kernel)就要大一點，會造成圖像的邊緣模糊掉。
後面為解決這個問題，就發展了自適應中值濾波器，其概念源自於
在有次使用cv2.resize時忽然報錯，就心血來潮不想重新安裝OpenCV，根據缺少的東西想辦法補齊。
在影像處理中，Zlib（以及 zlibwapi.dll）主要用於處理數據壓縮和解壓縮，特別是在處理大型影像文件時。
遺失原因
應用程序安裝過程中未能完整安裝所有所需的依賴項，尤其是 zli
在上一篇文章，使用CUDA加速運行OpenCV發現一個異常，抽絲剝繭找到原因了。
[Python]在 OpenCV 中啟用 CUDA 加速來運行 DNN 超分辨率模型
錯誤描述：
Could not locate cublas64_11.dll. Please make sure it i
本文將指導你如何修改現有的 OpenCV 程式碼，使其利用 CUDA 加速進行深度神經網絡（DNN）推理，如超分辨率圖像放大任務。這將顯著提升運行速度，特別是在高分辨率圖像處理中。
在CMake上這選項要開，才可支援DNN模組。
CMake編譯OpenCV教學文 連結
[OpenCV][Py
OpenCV 提供了專門針對 CUDA 優化的模組，這些模組使用 cv2.cuda 命名空間，並且可以直接使用 GPU 進行加速。，cv2.cuda 模塊需要在 OpenCV 編譯時啟用 CUDA 支援才能使用。
本文主要比較經過CMAKE重新編譯OpenCV使其支援Cuda，原OpenCV只支援
謝謝螃蟹支持，假期愉快~
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你還沒有編譯 OpenCV，那麼你需要先完成 OpenCV 的編譯過程，這樣才能生成 OpenCVConfig.cmake 文件。下面是一步一步的指南，幫助你在 Windows 上編譯 OpenCV。
本文主要介紹使用Cmake + VS2022來編譯OpenCV，最後目的是讓OpenCV可以利用
在 Python 中，處理檔案路徑時，反斜槓 \ 是一個特殊的字元，它常用於轉義序列（例如 \n 代表換行符號）。
因此，如果你直接在字串中使用反斜槓，可能會產生轉義字元的誤解。為了避免路徑中的反斜槓 \ 需要轉義的問題，這種情況下會導致路徑解析錯誤。
本文將提供幾種方法來解決此問題。
先
通常發生在先安裝opencv-contrib-python，在接著安裝opencv-python會發生報錯。
雖然先前也發生一樣的事情，但在換電腦後重新安裝時，也發生同樣的錯誤XD。
報錯訊息
AttributeError: module 'cv2.dnn_superres' has no a
在影像處理中，形態學操作是非常重要的一種技術，能夠幫助我們去除噪點、強化特徵、修復物體的形狀等。形態學操作的核心是「結構元素」（kernel），不同形狀的結構元素會產生不同的處理效果。本文將介紹如何使用不同形狀的結構元素來進行圖像處理，並結合實際程式範例和測試圖片來說明其效果。
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[OpenCV][Python]使用GrabCut 來去背
在上篇文章提到如何用GrabCut 來去背，但都是處於比較基礎的方式，讓演算法自行判斷前景背景，本文主要說明，使用設定參數讓演算法計算得更加準確，可根據UI上的圖顯示，用滑鼠畫區域來設定參考的背景與前景。
UI圖顯示
步驟，先載圖，在
