【计算机视觉】基于OpenCV的图像处理技术解析：交通标志识别系统设计与实现

内容概要：本文系统介绍了OpenCV在计算机视觉图像处理中的核心技术与应用。从OpenCV的基础入门开始，涵盖其简介、安装配置及首个程序示例，逐步深入到图像读取与显示、灰度转换、缩放、边缘检测、形态学操作、直方图均衡化和颜色空间转换等核心图像处理技术，并结合代码实现详细讲解。最后通过一个交通标志识别的综合实战项目，整合所学技术，展示了OpenCV在实际场景中的应用流程，包括图像预处理、边缘检测、轮廓识别、特征提取与结果显示。文章结尾对OpenCV的发展前景进行了展望，强调其在深度学习融合、性能优化和多领域拓展中的潜力。; 适合人群：具备Python编程基础，对计算机视觉感兴趣的初学者及有一定图像处理基础的研发人员；适用于高校学生、AI开发者及从事自动驾驶、安防监控、工业检测等领域的技术人员。; 使用场景及目标：①掌握OpenCV基本操作与图像处理核心算法的原理与实现；②应用于交通标志识别、目标检测、图像增强等实际项目开发；③为深入学习深度学习与计算机视觉打下坚实基础； 阅读建议：建议读者在学习过程中结合代码实践，使用Python环境配置OpenCV并运行示例代码，通过调试和修改参数加深理解；在实战项目部分可尝试扩展识别更多类型的交通标志，提升模型鲁棒性。