计算机视觉Project2：人像美颜与图像滤波

简介：
本项目聚焦于开发先进的计算机视觉技术，实现高效的人像美颜及图像滤波功能。通过算法优化，提升图片处理的质量和效率，致力于创造更自然、美观的照片效果。 实验原理：1. OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，适用于Linux、Windows、Android 和 Mac OS 操作系统。它轻量级且高效——由一系列C函数和少量 C++ 类构成，并提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口，实现了许多通用图像处理与计算机视觉算法。OpenCV用C++编写，主要接口也是C++，但保留了大量的C语言接口，使图像处理更加容易上手。 2. 均值滤波是一种典型的线性滤波器，在一个窗口区域内计算像素的平均值，并将此均值设置为锚点上的像素值。使用卷积实现时，得到的新像素值需要除以窗口尺寸大小来获得最终结果。 实验目的：通过局部和全局图像滤波方法的设计与应用，创建能够提供人像美化功能的算法。 实验内容： 1. 学习并掌握OpenCV Python第三方库 opencv-python 中用于读取、缩放、滤波、显示及保存图像等功能的相关函数。 2. 编写代码对给定图片进行均值滤波处理，并通过调整卷积核大小来生成不同效果的美化图片，然后比较这些结果。