OpenCV主要函数介绍
opencv 坐标变换函数
opencv 坐标变换函数OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
在OpenCV中，坐标变换是常用的操作之一，它可以帮助我们将图像或物体从一个坐标系转换到另一个坐标系，以适应不同的需求或处理流程。
OpenCV提供了一些函数来实现坐标变换，包括平移、旋转、缩放和仿射变换等。
下面将逐个介绍这些函数的用法和作用。
1. 平移变换（translation）：通过平移变换，我们可以将图像或物体沿着x和y轴方向移动一定的距离。
在OpenCV中，可以使用`cv2.warpAffine`函数来实现平移变换。
该函数接受一个输入图像、一个平移矩阵和输出图像的大小作为参数，返回经过平移变换后的图像。
2. 旋转变换（rotation）：通过旋转变换，我们可以将图像或物体按照一定的角度进行旋转。
在OpenCV中，可以使用`cv2.getRotationMatrix2D`函数来获取旋转矩阵，然后使用`cv2.warpAffine`函数进行旋转变换。
该函数接受一个输入图像、一个旋转矩阵和输出图像的大小作为参数，返回经过旋转变换后的图像。
3. 缩放变换（scaling）：通过缩放变换，我们可以将图像或物体按照一定的比例进行放大或缩小。
在OpenCV中，可以使用`cv2.resize`函数来实现缩放变换。
该函数接受一个输入图像和输出图像的大小作为参数，返回经过缩放变换后的图像。
4. 仿射变换（affine transformation）：通过仿射变换，我们可以对图像或物体进行平移、旋转和缩放等多个操作的组合。
在OpenCV 中，可以使用`cv2.getAffineTransform`函数来获取仿射矩阵，然后使用`cv2.warpAffine`函数进行仿射变换。
该函数接受一个输入图像、一个仿射矩阵和输出图像的大小作为参数，返回经过仿射变换后的图像。
除了上述函数之外，OpenCV还提供了其他一些函数来实现更复杂的坐标变换，如透视变换（perspective transformation）和反向变换（inverse transformation）等。
opencv所有函数汇总
opencv所有函数汇总OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉和机器学习软件库。
它拥有多种函数和方法，可用于处理图像和视频、目标检测、特征提取、图像分割、图像配准、机器学习等多个领域。
以下是一些常用的OpenCV函数的汇总：1. cv2.imread该函数读取图像文件，并返回一个NumPy数组，该数组表示图像的像素值。
2. cv2.imshow用于在窗口中显示图像。
3. cv2.imwrite将图像保存到指定的文件路径。
4. cv2.cvtColor用于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。
5. cv2.resize可用于调整图像的大小。
6. cv2.flip用于翻转图像。
7. cv2.rectangle绘制矩形框。
8. cv2.circle绘制圆形。
9. cv2.line绘制线条。
10. cv2.putText在图像上绘制文本。
11. cv2.threshold将图像分割为黑白两个阈值。
12. cv2.adaptiveThreshold根据图像不同区域的光照条件对图像进行阈值处理。
13. cv2.medianBlur对图像进行中值滤波。
14. cv2.GaussianBlur对图像进行高斯模糊。
15. cv2.bilateralFilter对图像进行双边滤波。
16. cv2.contourArea计算轮廓的面积。
17. cv2.findContours找到图像中的轮廓。
18. cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。
19. cv2.matchTemplate在图像中查找指定模板的匹配项。
20. cv2.HoughCircles在图像中检测圆。
21. cv2.HoughLines在图像中检测直线。
22. cv2.goodFeaturesToTrack在图像中寻找角点。
23. cv2.findHomography计算两个图像之间的单应性矩阵。
24. cv2.warpPerspective将图像进行透视变换。
opencv库常用函数
opencv库常⽤函数常⽤opencv函数：1、cv2.line()：画线——参数依次为：图⽚路径，起点和终点坐标值，颜⾊（rgb），线条宽度（像素）2、dst = cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None)：颜⾊空间转换函数——参数依次为(原图像，color转化代码，输出图像，输出通道), 返回转换后的图像3、ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)：固定阈值⼆值化——src：输⼊图，只能输⼊单通道图像，通常来说为灰度图dst：输出图thresh：阈值maxval：当像素值超过了阈值（或者⼩于阈值，根据type来决定），所赋予的值type：⼆值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV4、cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]) ：查找检测物体的轮廓opencv2返回两个值：contours：hierarchy。
注:opencv3会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy参数：第⼀个参数是寻找轮廓的图像；第⼆个参数表⽰轮廓的检索模式，有四种（本⽂介绍的都是新的cv2接⼝）：cv2.RETR_EXTERNAL 表⽰只检测外轮廓cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建⽴等级关系cv2.RETR_CCOMP 建⽴两个等级的轮廓，上⾯的⼀层为外边界，⾥⾯的⼀层为内孔的边界信息。
如果内孔内还有⼀个连通物体，这个物体的边界也在顶层。
cv2.RETR_TREE 建⽴⼀个等级树结构的轮廓。
第三个参数method为轮廓的近似办法cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩⽔平⽅向，垂直⽅向，对⾓线⽅向的元素，只保留该⽅向的终点坐标，例如⼀个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使⽤teh-Chinl chain 近似算法返回值cv2.findContours()函数返回两个值，⼀个是轮廓本⾝，还有⼀个是每条轮廓对应的属性。
opencv学习(7)图像的各种滤波函数的介绍
opencv学习（7）图像的各种滤波函数的介绍在计算机视觉和图像处理中，滤波是一种有效的方法，用于改善图像的质量、去除噪声、边缘检测，以及其他一些应用。
1. 均值滤波 (cv2.blur)均值滤波是一种简单的滤波方法，通过在像素周围取平均值来平滑图像。
它对于去除噪声和平滑图像非常有效，但会导致图像细节的丢失。
2. 高斯滤波 (cv2.GaussianBlur)高斯滤波是一种重要的滤波方法，它使用高斯函数作为权重来对像素周围的值进行加权平均。
相比于均值滤波，高斯滤波能够更好地平滑图像同时保留更多的细节。
3. 中值滤波 (cv2.medianBlur)中值滤波是一种非线性滤波方法，它将每个像素周围的值排序，并用其中值替代原始像素的值。
中值滤波对于去除椒盐噪声非常有效，并能保持图像的边缘信息。
然而，它可能无法有效处理高斯噪声。
4. 双边滤波 (cv2.bilateralFilter)双边滤波是一种保边平滑的滤波方法，它考虑了像素之间的空间关系和像素值之间的相似性。
双边滤波能够有效平滑图像的同时保留边缘信息，因此在图像降噪和保边去模糊等任务中广泛应用。
5. 均值漂移滤波 (cv2.pyrMeanShiftFiltering)均值漂移滤波是一种通过迭代的方式调整像素的颜色来实现平滑的滤波方法。
它基于像素的直方图，将像素移动到颜色分布最密集的位置。
均值漂移滤波对于图像分割、图像压缩和颜色量化等应用非常有效。
除了上述常见的滤波函数，opencv还提供了一些其他滤波方法，如形态学滤波、自适应滤波等，可以根据具体的需求选择合适的方法。
尽管滤波可以用于去除噪声或平滑图像，但滤波也可能会导致图像的细节丢失或模糊。
因此，在选择滤波方法时，需要权衡去除噪声和保留细节之间的平衡。
总结起来，图像滤波在计算机视觉和图像处理中起着重要作用。
opencv提供了多种滤波函数，可以根据具体需求选择合适的方法。
通过选择适当的滤波方法，可以去除噪声、平滑图像，并保留图像的边缘和细节信息。
OPENCV库函数使用说明
OPENCV库函数使用说明
一、cv::Mat类介绍
cv::Mat类是OpenCV中最核心的基本数据结构，抽象代表一个n维矩阵，矩阵元素的矩阵可以是单通道浮点数，向量，多通道，可以是无符号字节，单精度浮点数以及双精度浮点数，并且支持多通道数据。
Mat类通过长度和宽度确定矩阵的大小，通过depth(函数可以得到它的深度，深度表示分量的类型。
Mat矩阵分为三种：关键的类型，普通的类型，宽字节类型，关键类型是由C++11语言提供的，主要用于简化mat 和其他类型的交互，它的性能比普通类型更好，但不支持所有类型；普通类型可以实现所有的功能，但是性能比关键类型要差；宽字节类型是在普通类型的基础上，支持访问1（uchar），2（ushort），4（uint）个字节长度的数据，它的性能比普通类型好。
二、cv::Mat函数使用
1.Mat类结构函数
一般来说，Mat类的结构函数主要有两种，分别是Mat（）和Mat （｛}），当我们只想创建一个空的Mat类时，可以使用Mat（），当想要创建一个8位单通道矩阵时，可以使用Mat（｛}）。
2.Mat常用成员函数
（1）ptr（）：返回一个指向矩阵数据的指针；
（2）row（）：返回行数；
（3）cols（）：返回列数；。
opencv的videocapture函数
文章标题：深度剖析opencv的videocapture函数一、什么是opencv的videocapture函数？在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它提供许多用于处理图像和视频的函数和工具。
其中，videocapture 函数是OpenCV 中用来捕获视频的一个非常重要的函数。
通过该函数，我们可以从摄像头、文件或者网络摄像头中获取视频流，进行各种处理和分析。
二、videocapture函数的基本使用方法1. 创建videocapture对象：我们需要创建一个 videocapture 对象，该对象用于表示视频捕获设备。
我们可以直接指定摄像头的编号，或者指定视频文件的路径。
2. 读取视频帧：我们可以通过 videocapture 对象的 read() 函数来读取视频的帧。
通过循环不断读取帧，我们就可以对视频进行处理和分析。
3. 处理视频帧：一旦获取了视频帧，我们可以对其进行各种处理，比如图像增强、目标检测、运动跟踪等等。
4. 释放资源：在使用完 videocapture 对象后，需要及时释放资源，以避免资源泄漏。
三、videocapture函数的深度剖析在使用 videocapture 函数的过程中，我们需要注意一些细节和问题。
不同操作系统下对摄像头编号的规定可能不一样；不同视频编解码格式的支持情况；视频帧的数据类型和格式等等。
对于这些问题，我们需要逐一进行深入的了解和探讨，以便在实际应用中能够更加灵活和高效地使用 videocapture 函数。
四、个人观点和理解对于 videocapture 函数，我个人认为它是 OpenCV 中一个非常有用且强大的函数，通过该函数可以轻松地实现视频捕获和处理。
在实际项目中，我曾经使用 videocapture 函数对摄像头捕获的视频进行目标检测和追踪，取得了非常不错的效果。
我深信掌握 videocapture 函数的深度和广度用法，将有助于提升我在计算机视觉领域的技能和应用能力。
opencv 画点函数
opencv 画点函数1. 介绍OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法。
其中，画点函数是OpenCV的基本绘图函数之一。
它可以在图像上绘制一个或多个点，用于标记关键点、特征点或目标点。
这些点可以用不同的颜色和大小进行绘制，以增强可视化效果。
本文将深入探讨OpenCV中的画点函数，详细介绍其用法、参数和示例。
通过学习这些内容，读者将能够充分理解该函数的功能，并在自己的项目中灵活应用。
2. 画点函数的基本用法画点函数在OpenCV中的函数名为cv::circle()。
它的基本用法如下：void cv::circle(InputOutputArray img, // 输入输出图像Point center, // 点的坐标int radius, // 点的半径const Scalar& color, // 点的颜色，可以是单个颜色或BGR颜色向量int thickness = 1, // 线的粗细，负数表示填充圆int lineType = LINE_8, // 线的类型，默认为8连通int shift = 0 // 坐标点的小数位数，默认为0);在上述代码中，各参数的含义如下：•img：需要绘制点的图像。
•center：点的中心坐标，可以使用cv::Point类表示，例如cv::Point(x, y)。
•radius：点的半径，单位为像素。
•color：点的颜色，可以是单个颜色值，例如cv::Scalar(0, 0, 255)表示红色，也可以是BGR颜色向量，例如cv::Scalar(255, 0, 0)表示蓝色。
•thickness：点的线条粗细，负数表示填充整个圆。
•lineType：线的类型，可以是8连通或4连通，默认为8连通。
•shift：坐标点的小数位数，默认为0。
3. 画点函数的参数详解3.1 输入输出图像img参数表示需要绘制点的图像，可以是单通道或多通道图像。
cv2库函数介绍
cv2库函数介绍【原创实用版】目录1.cv2 库简介2.cv2 库中的主要函数a.图像读取和显示b.图像转换c.图像滤波d.图像特征检测e.轮廓提取和分析f.物体识别和跟踪正文【cv2 库简介】cv2（OpenCV）是一个开源的计算机视觉和机器学习库，它包含了许多图像处理和计算机视觉方面的功能。
cv2 库主要用 C++编写，但也提供了 Python 接口，使得 Python 开发者可以方便地使用这个库。
在 cv2 库中，有许多实用的函数，可以帮助我们实现各种图像处理和计算机视觉任务。
【cv2 库中的主要函数】1.图像读取和显示在 cv2 库中，我们可以使用`cv2.imread()`函数来读取图像，这个函数可以读取多种格式的图像文件，例如：`.jpg`、`.png`、`.bmp`等。
读取图像后，我们可以使用`cv2.imshow()`函数将其显示在窗口中。
示例代码：```pythonimport cv2# 读取图像image = cv2.imread("example.jpg")# 显示图像cv2.imshow("Example Image", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```2.图像转换cv2 库提供了许多图像转换函数，例如：`cv2.cvtColor()`用于转换图像颜色空间，`cv2.resize()`用于调整图像大小，`cv2.flip()`用于翻转图像等。
示例代码：```pythonimport cv2# 读取图像image = cv2.imread("example.jpg")# 转换为灰度图像gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 显示图像cv2.imshow("Gray Image", gray_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```3.图像滤波cv2 库提供了许多图像滤波函数，例如：`cv2.blur()`用于模糊图像，`cv2.GaussianBlur()`用于使用高斯核对图像进行卷积，`cv2.edgeDetection()`用于检测图像边缘等。
opencv 基本仿射变换函数
opencv 基本仿射变换函数OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，可以使用该库在各种平台上构建基于计算机视觉的项目。
其中，仿射变换是OpenCV中的一项重要功能，可以被用于图像处理、计算机视觉等领域。
本篇文章将介绍基本的仿射变换函数及其原理。
仿射变换是一种线性变换，通过对原图像进行平移、旋转、缩放、错切等操作的组合，达到改变图像形状和位置的目的。
仿射变换可以被表示为一个二维矩阵，该矩阵包含多个变换参数，如平移量、旋转角度、缩放因子和错切参数。
OpenCV中的仿射变换函数主要有三个：cv2.getAffineTransform()、cv2.warpAffine()和cv2.transform()。
这些函数在分别实现的功能方面略有不同，下文将逐一介绍。
1. cv2.getAffineTransform(src, dst)该函数用于获得一个仿射变换矩阵，该矩阵可以被用于对图像进行仿射变换操作。
参数说明：src：一个包含三个点坐标的数组，表示原图像中的三个点。
这些点需要表示为三个二维坐标元组（x，y）。
dst：一个包含三个点坐标的数组，表示变换后的图像中对应的三个点，格式与src相同。
返回值：一个2*3的仿射变换矩阵，可以被用于cv2.warpAffine()函数中。
示例：import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('lenna.jpg')rows, cols, ch = img.shape#定义原图中的三个点src_points = np.float32([[0, 0], [cols - 1, 0], [0, rows - 1]])#定义变换后的图像中的三个对应点dst_points = np.float32([[cols * 0.1, rows * 0.1], [cols * 0.9, rows * 0.2], [cols * 0.3, rows * 0.9]])#获得仿射变换矩阵M = cv2.getAffineTransform(src_points, dst_points)#对图像进行仿射变换dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))#显示结果plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('Input')plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('Output') plt.show()此处，我们先读入一张图片，并定义两组点作为src_points和dst_points参数，这两个参数将作为cv2.getAffineTransform()的输入。
opencv的仿射变换函数
Opencv的仿射变换函数一、介绍Opencv是一个非常强大的计算机视觉库，它提供了许多函数来处理图像和视频。
其中之一就是仿射变换函数，它可以对图像进行平移、旋转、缩放和倾斜等变换操作，从而改变图像的形状和位置。
本文将详细介绍Opencv中的仿射变换函数，包括函数的使用方法、参数解释以及一些实际应用。
二、仿射变换函数的基本原理和作用仿射变换是一种线性变换，它保持了直线的性质。
简单来说，即变换前后直线上的任意两点，它们之间的中点在变换前后位置也是一样的。
Opencv中的仿射变换函数可以通过设置变换矩阵来实现图像的平移、旋转、缩放和倾斜等操作。
下面是一些常见的仿射变换操作：1. 平移变换（Translation）平移变换是指通过修改图像的位置实现平移的效果。
Opencv中的仿射变换函数cv2.warpAffine()可以通过指定平移矩阵来实现图像的平移，矩阵的形式如下：[[1, 0, dx],[0, 1, dy]]其中，dx和dy分别表示在x和y方向上的平移距离。
2. 旋转变换（Rotation）旋转变换是指通过旋转图像来改变图像的朝向。
Opencv中的仿射变换函数cv2.warpAffine()可以通过指定旋转矩阵来实现图像的旋转，矩阵的形式如下：[[cos(theta), -sin(theta)],[sin(theta), cos(theta)]]其中，theta表示旋转角度。
3. 缩放变换（Scale）缩放变换是指通过改变图像的尺寸来实现缩放的效果。
Opencv中的仿射变换函数cv2.warpAffine()可以通过指定缩放因子来实现图像的缩放，矩阵的形式如下：[[sx, 0],[0, sy]]其中，sx和sy分别表示x和y方向上的缩放因子。
4. 倾斜变换（Shearing）倾斜变换是指通过拉伸图像的一侧来改变图像的形状。
Opencv中的仿射变换函数cv2.warpAffine()可以通过指定倾斜矩阵来实现图像的倾斜，矩阵的形式如下：[[1, kx, 0],[ky, 1, 0]]其中，kx和ky分别表示x和y方向上的倾斜系数。
opencv detectmarkers函数
1. 介绍OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。
OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python和Java，因此受到了广泛的使用。
2. OpenCV中的detectMarkers函数detectMarkers函数是OpenCV中一个用于检测标记的函数。
标记通常是已知形状和外观的特定图案，可以作为图像的参考点或者用于定位和识别物体。
detectMarkers函数可以用来识别并定位这些标记，为后续的图像处理和计算机视觉任务提供便利。
3. detectMarkers函数的参数在使用detectMarkers函数时，我们需要传入一些参数来指定标记的外观和其他相关信息。
其中一些重要的参数包括：- 图像：需要进行标记检测的输入图像- markerCorners：用于存储检测到的标记角点的数组- markerIds：用于存储检测到的标记ID的数组- detectorParameters：用于指定检测参数的对象4. detectMarkers函数的工作原理detectMarkers函数的工作原理主要是基于对图像中的特定图案进行扫描和匹配。
它会首先在输入图像中寻找可能的标记，然后对这些候选标记进行进一步的验证和匹配。
函数会输出检测到的标记的角点和ID，供用户进一步处理和利用。
5. detectMarkers函数的应用场景detectMarkers函数在实际的图像处理和计算机视觉任务中有着广泛的应用场景。
比如在增强现实、机器人导航、视觉定位等领域，都可以通过detectMarkers函数来实现对标记的识别和定位。
6. detectMarkers函数的优势和局限尽管detectMarkers函数在很多场景下都有着良好的表现，但它也存在一些局限性。
比如对于光照变化较大、标记变形较严重的场景，detectMarkers函数的稳定性可能会受到影响。
因此在实际应用中，我们需要根据具体的情况来选择合适的标记检测方法。
opencv常用函数
opencv常用函数OpenCV是一款开源的计算机视觉库，其中提供了许多常用的函数，可以用于图像处理，机器视觉等领域。
下面就介绍一些OpenCV中常用的函数：1.cv::Mat函数：它是OpenCV中最常用的函数，用于表示图像的像素信息。
它是一种多维数组，可以用来存放像素值。
2.cv::imread函数：它用于读取图像文件，并将其转换成cv::Mat格式的对象。
3.cv::imshow函数：它用于将读取的图像显示出来，以便可以查看其内容。
4.cv::cvtColor函数：它用于将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间，例如从灰度图像转换为彩色图像。
5.cv::GaussianBlur函数：它用于对图像进行高斯模糊处理，可以有效地去除噪声，平滑图像。
6.cv::Sobel函数：它用于实现Sobel算子，用于检测图像中的边缘。
7.cv::threshold函数：它用于将图像中的像素值转换为二值图像，以便更容易识别图像中的物体。
8.cv::findContours函数：它用于在二值图像中查找轮廓，可以用于物体检测和跟踪。
9.cv::HoughLines函数：它用于检测图像中的直线，可以用于检测图像中的线条。
10.cv::calcHist函数：它用于计算图像的直方图，以便可以更好地了解图像的特征。
11.cv::kmeans函数：它用于对图像进行聚类，可以将图像分割成不同的区域，以便进行进一步的处理。
12.cv::rectangle函数：它用于在图像中画出矩形，可以用于标注图像中的物体，或者实现图像裁剪。
以上就是OpenCV中常用的一些函数，它们可以帮助我们快速实现一些复杂的图像处理任务。
python opencv imread参数
Python OpenCV imread参数1. 简介OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库，它提供了丰富的函数和工具来处理图像和视频。
其中，imread函数是OpenCV中最常用的函数之一，用于读取图像文件。
imread函数有多个参数可以控制图像读取的方式和结果。
本文将详细介绍imread 函数的参数以及它们的用法和效果。
2. 参数列表下面是imread函数的参数列表：cv2.imread(filename, flags=cv2.IMREAD_COLOR)参数解释如下：•filename：要读取的图像文件名或路径。
•flags：读取图像的标志。
默认值为cv2.IMREAD_COLOR。
3. 参数详解3.1 filenamefilename参数指定了要读取的图像文件名或路径。
可以是相对路径或绝对路径。
如果文件在当前工作目录中，则只需要提供文件名即可；如果文件在其他目录中，则需要提供完整路径。
下面是一些示例：image = cv2.imread('image.jpg') # 当前工作目录中的image.jpgimage = cv2.imread('/path/to/image.jpg') # 绝对路径3.2 flagsflags参数用来指定读取图像时的标志，决定了读取方式和结果。
默认值为cv2.IMREAD_COLOR，表示以彩色图像的方式读取。
flags参数可以取以下值之一：•cv2.IMREAD_COLOR：默认值，以彩色图像的方式读取。
图像的透明度将被忽略，返回一个3通道的BGR图像。
•cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度图像的方式读取。
返回一个单通道的灰度图像。
•cv2.IMREAD_UNCHANGED：以原始图像的方式读取。
包括图像的所有通道和透明度信息。
下面是一些示例：image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # 以彩色图像方式读取image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 以灰度图像方式读取image = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 以原始图像方式读取4. 返回值imread函数返回一个numpy.ndarray对象，表示读取到的图像数据。
opencv画点函数
opencv画点函数OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多函数和方法用于图像处理和计算机视觉任务。
在OpenCV中，要绘制点，可以使用cv::circle函数。
cv::circle函数有以下几个参数：- img：输入图像，在该图像上绘制点。
- center：点的坐标(x, y)。
- radius：点的半径。
- color：点的颜色。
- thickness：点的线宽，默认为1- lineType：点的边线类型，默认为8下面是一个例子，演示如何使用OpenCV的cv::circle函数来绘制点。
```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>int maincv::Mat img(500, 500, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));// 创建一个纯白图像cv::Point point(250, 250); // 点的坐标int radius = 5; // 点的半径cv::Scalar color(0, 0, 255); // 点的颜色，这里是红色int thickness = 2; // 点的线宽cv::circle(img, point, radius, color, thickness);cv::imshow("Image", img);cv::waitKey(0);return 0;```在上面的例子中，首先创建了一个大小为500x500的纯白图像。
然后定义了一个点的坐标（250, 250），点的半径为5，颜色为红色（0, 0, 255），线宽为2、最后使用cv::circle函数在图像上绘制了这个点。
运行程序后，会显示一个白色背景的窗口，其中心位置为红色的点。
此外，cv::circle函数还可以绘制多个点，只需在循环中调用该函数即可。
例如：```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>int maincv::Mat img(500, 500, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255)); // 创建一个纯白图像std::vector<cv::Point> points = { cv::Point(250, 250), cv::Point(200, 200), cv::Point(300, 300) }; // 点的坐标int radius = 5; // 点的半径cv::Scalar color(0, 0, 255); // 点的颜色，这里是红色int thickness = 2; // 点的线宽for (const cv::Point& point : points)cv::circle(img, point, radius, color, thickness);}cv::imshow("Image", img);cv::waitKey(0);return 0;```在上面的例子中，定义了一个由三个点组成的vector，并在循环中调用cv::circle函数绘制了这三个点。
opencv的仿射变换函数
opencv的仿射变换函数OpenCV是计算机视觉领域的常用开源库，其中包含了许多用于图像处理的函数。
其中，仿射变换函数用于将图像进行平移、旋转、缩放等变换操作。
本文将介绍OpenCV中的仿射变换函数及其使用方法。
函数原型在OpenCV中，仿射变换函数的原型为：cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])其中，各参数的含义如下：src：要进行变换的输入图像。
M：变换矩阵，是一个2x3的矩阵。
可以通过cv2.getAffineTransform()函数得到。
dsize：输出图像的大小。
dst：输出图像，可以为空。
flags：插值方法。
包括cv2.INTER_LINEAR（线性插值）、cv2.INTER_NEAREST（最近邻插值）等。
borderMode：边界模式。
包括cv2.BORDER_CONSTANT（常数边界）、cv2.BORDER_REPLICATE（复制边界）等。
borderValue：边界颜色。
默认为0。
使用方法下面通过一个例子来演示OpenCV中仿射变换函数的使用方法。
首先，我们读入一张图像，并将其进行平移、旋转、缩放等操作。
import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('test.jpg')rows, cols = img.shape[:2]# 平移变换M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])dst1 = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))# 旋转变换M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 45, 1) dst2 = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))# 缩放变换M = np.float32([[0.5, 0, 0], [0, 0.5, 0]])dst3 = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))# 显示图像cv2.imshow('input', img)cv2.imshow('shift', dst1)cv2.imshow('rotate', dst2)cv2.imshow('scale', dst3)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()在上述代码中，我们使用np.float32()函数创建了一个2x3的矩阵M，用于表示平移、旋转、缩放等变换操作。
opencv imdecode 参数
一、imdecode函数的介绍OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源计算机视觉库，其中的imdecode函数是其中一个非常重要的函数。
imdecode函数用于将存储在内存中的图像数据解码成点阵图像格式，并返回一个图像矩阵。
二、imdecode函数的参数imdecode函数有两个必要参数和一个可选参数，它们分别是：1. buf：这是一个内存缓冲区，其中包含要解码的图像数据。
在大多数情况下，这个缓冲区中的数据来自于文件或网络，可以通过文件读取或网络传输等方式将数据读入到内存中。
2. flags：这是一个表示解码选项的标志符。
它指定了图像的颜色格式和解码的行为。
在常见的应用中，可以使用默认值IMREAD_UNCHANGED，表示以原始格式加载图像。
可选参数为：1. dst：这是一个可选输出参数，用于接收解码后的图像数据。
如果没有提供该参数，则函数会返回一个包含解码图像数据的新的Mat对象。
三、imdecode函数的使用示例下面是一个简单的imdecode函数的使用示例，通过调用imdecode函数，将读取的二进制图像数据解码成图像矩阵：```cpp// 读取二进制图像数据std::ifstream file("image.jpg", std::ios::binary);std::vector<uint8_t> buf((std::istreambuf_iterator<char>(file)), std::istreambuf_iterator<char>());// 调用imdecode函数进行解码cv::Mat image = cv::imdecode(buf, cv::IMREAD_UNCHANGED); ```在这个例子中，我们首先使用C++的文件流读取了一个名为"image.jpg"的文件中的二进制图像数据，然后将这个数据传递给imdecode函数进行解码，最终得到了一个表示图像的Mat对象。
opencv erode函数
opencv erode函数OpenCV是一款领先的计算机视觉库，包含了各种图像处理函数和算法。
其中，erode函数是一种常用的形态学操作函数，用于图像的腐蚀操作。
本文将对erode函数的用法和原理进行介绍。
erode函数的语法如下：```pythoncv2.erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])```其中，参数含义如下：- src: 输入图像- kernel: 腐蚀核（structuring element）- dst: 输出图像（可选）- anchor: 锚点位置（可选）- iterations: 腐蚀迭代次数（可选）- borderType: 边界填充方式（可选）- borderValue: 边界填充值（可选）腐蚀操作的原理是将图像中的白色部分逐渐缩小，黑色部分逐渐扩大，直到图像中的所有白色部分都被消除为止。
腐蚀核可以是任意形状的，通常采用正方形或圆形。
腐蚀迭代次数是指腐蚀操作的重复次数，可以控制腐蚀程度。
下面是一段Python代码示例，演示如何使用erode函数进行图像腐蚀操作。
```pythonimport cv2import numpy as np# 读入图像img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 定义腐蚀核kernel = np.ones((5,5), np.uint8)# 进行腐蚀操作erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)# 显示输出结果cv2.imshow('input', img)cv2.imshow('output', erosion)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```这段代码读入了一张灰度图像，定义了一个大小为5x5的矩形腐蚀核，进行了一次腐蚀操作，并显示了输入和输出图像。
opencv mean函数
OpenCV中的mean函数定义cv2.mean()是OpenCV库中的一个函数，用于计算数组或图像的均值。
mean(src[, mask]) -> retval•src：输入数组或图像。
•mask：可选参数，指定要计算均值的区域。
它必须具有与src相同的尺寸，并且为8位单通道图像（可以是二进制掩码）。
如果没有提供mask，则将对整个src进行计算。
•retval：返回一个包含通道均值的浮点数数组。
用途mean函数主要用于计算图像或数组的均值。
在图像处理和计算机视觉领域中，均值是一种常见的统计量，它可以提供关于数据集中心位置的信息。
通过计算均值，我们可以了解数据集中所有像素或元素的平均值，从而获得更好的理解和分析数据集。
在实际应用中，mean函数常用于以下几个方面：1. 图像处理在图像处理过程中，我们经常需要对图像进行平滑处理、降噪等操作。
mean函数可以帮助我们快速计算出图像各个区域（全局或局部）的均值，并根据这些均值来调整图像亮度、对比度等属性。
例如，在直方图均衡化算法中，我们需要计算图像的均值来进行亮度调整。
2. 图像分割图像分割是将图像划分为具有不同属性或特征的区域的过程。
mean函数可以用于计算图像区域的均值，从而帮助我们识别和分割出具有相似颜色或纹理特征的区域。
例如，在基于阈值的图像分割中，我们可以通过计算每个区域的均值来确定合适的阈值。
3. 特征提取在计算机视觉任务中，特征提取是一项重要任务。
mean函数可以用于计算图像或数组中某个区域的均值，并作为一个特征进行后续处理。
例如，在人脸识别任务中，我们可以计算人脸图像某个区域（如眼睛、鼻子等）的均值作为一个特征向量。
4. 数组操作除了处理图像外，mean函数还可以用于对数组进行统计操作。
例如，在数字信号处理中，我们可以使用mean函数来计算音频信号或时间序列数据的均值。
工作方式mean函数根据输入参数src和mask来计算均值。
captureproperty opencv 说明
captureProperty是OpenCV 中的一个函数，用于获取视频捕获对象的属性值。
这个函数主要用于获取视频文件的帧率、像素格式、宽度和高度等参数。
下面是captureProperty函数的基本语法：int captureProperty(int propId)参数propId指定要获取的属性，可以是以下值之一：cv::CAP_PROP_POS_FRAMES: 视频的当前帧号。
cv::CAP_PROP_POS_AVI_RATIO: 视频的当前播放位置（相对于视频总长度的比例）。
cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH: 视频帧的宽度。
cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT: 视频帧的高度。
cv::CAP_PROP_FPS: 视频的帧率。
cv::CAP_PROP_FOURCC: 视频的像素格式（使用四个字符的代码表示）。
cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT: 视频的总帧数。
cv::CAP_PROP_FORMAT: 视频的像素格式。
cv::CAP_PROP_MODE: 视频捕获模式（例如，连续或单帧模式）。
cv::CAP_PROP_BRIGHTNESS: 摄像头的亮度设置。
cv::CAP_PROP_CONTRAST: 摄像头的对比度设置。
cv::CAP_PROP_SATURATION: 摄像头的饱和度设置。
cv::CAP_PROP_HUE: 摄像头的色调设置。
cv::CAP_PROP_GAIN: 摄像头的增益设置。
cv::CAP_PROP_EXPOSURE: 摄像头的曝光设置。
cv::CAP_PROP_CONVERT_RGB: 是否将图像从BGR 转换为RGB。
cv::CAP_PROP_WHITE_BALANCE: 白平衡设置。
cv::CAP_PROP_TEMPERATURE: 摄像头的温度设置。
cv::CAP_PROP_BACKLIGHT: 后照式摄像头的后照式优化设置。
OpenCV笔记（八）——膨胀和腐蚀、滑动条和回调函数
OpenCV笔记（⼋）——膨胀和腐蚀、滑动条和回调函数⼀、膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀（Dilating and Eroding）是基本的形态学操作。
在OpenCV中定义了erode和dilate函数完成相应的功能。
膨胀和腐蚀主要作⽤有三：去除噪声；将分离的部分邻近连接起来；将密布的像素形成⼀块整体。
膨胀操作也类似于线性滤波，不过使⽤的是最⼤值滤波器，以kernel范围内的最⼤值代替中⼼点。
相反地，腐蚀操作使⽤的是最⼩值滤波器。
下⾯来看看在OpenCV中如何进⾏膨胀和腐蚀操作：因为erode和dilate操作可以使⽤定义的Kernel形状，⽐如常⽤的矩形，还有椭圆和⼗字可以使⽤。
⽤getStructuringElement函数定义kernel形状：Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor=Point(-1, -1))shape可以是MORPH_RECT或者MORPH_ELLIPSE或者MORPH_CROSS。
膨胀：void dilate(InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1, -1), int iterations=1, intborderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue())⼀般我们只要关⼼前三个参数，dilate⽀持就地操作（inplace mode），所以src和dst可以相同。
kernel就使⽤getStructuringElement()返回的Mat对象。
腐蚀：void erode(InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1, -1), int iterations=1, intborderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue())使⽤⽅法和dilate()函数相同。
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4.1 OpenCV主要函数介绍1) cvLoadImage 从文件中读取图像IplImage*cvLoadImage(const char* filename,int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR );函数cvLoadImage从指定文件读入图像，返回读入图像的指针。
其中filename是要被读入的文件的文件名；flags指定读入图像的颜色和深度。
2)cvSaveImage 保存图像到文件int cvSaveImage( const char* filename, const CvArr* image );函数cvSaveImage保存图像到指定文件。
其中filename保存文件名。
image 要保存的图像。
图像格式的的选择依赖于filename的扩展名，只有8位单通道或者3通道（通道顺序为'BGR' ）可以使用这个函数保存。
3)cvQueryFrame从摄像头或者文件中抓取并返回一帧IplImage* cvQueryFrame( CvCapture* capture );函数cvQueryFrame从摄像头或者文件中抓取一帧，然后解压并返回这一帧。
这个函数仅仅是函数cvGrabFrame和函数cvRetrieveFrame在一起调用的组合。
返回的图像不可以被用户释放或者修改。
其中capture视频获取结构。
4)cvCaptureFromCAM 初始化摄像头CvCapture* cvCaptureFromCAM( int index );函数cvCaptureFromCAM给从摄像头的视频流分配和初始化CvCapture结构。
其中index要使用的摄像头索引。
如果只有一个摄像头或者用哪个摄像头也无所谓，那使用参数-1应该便可以。
5）cvHaarDetectObjects 用来检测图像中的人脸区域CV API(CvSeq*) cvHaarDetectObjects( const CvArr* image,CvHaarClassifierCascade* cascade,CvMemStorage* storage,double scale_factor CV_DEFAULT(1.1),int min_neighbors CV_DEFAULT(3),int flags CV_DEFAULT(0),CvSize min_size CV_DEFAULT(cvSize(0,0)),CvSize max_size CV_DEFAULT(cvSize(0,0)));用于快速检测人脸区域，便于提取得到人脸数据。
其中image 为被检图像，cascade为 haar分类器级联的内部标识形式，storage 为用来存储检测到的一序列候选目标矩形框的内存区域，scale_factor 在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数，例如1.1指将搜索窗口依次扩大10%，min_neighbors 为构成检测目标的相邻矩形的最小个数(缺省－1)，flags 为操作方式，min_size 为检测窗口的最小尺寸。
缺省的情况下被设为分类器训练时采用的样本尺寸(人脸检测中缺省大小是~20×20)。
6）cvRectangle 绘制矩形CV API(void) cvRectangle( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2,CvScalar color, int thickness CV_DEFAULT(1),int line_type CV_DEFAULT(8),int shift CV_DEFAULT(0));绘制出检测到人脸区域并显示，便于使用者观看是否检测出人脸，。
其中img 为图像，pt1 -- 矩形的一个顶点，pt2 -- 矩形对角线上的另一个顶点，color -- 线条颜色 (RGB) 或亮度（灰度图像）(grayscale image），thickness -- 组成矩形的线条的粗细程度，取负值时（如 CV_FILLED）函数绘制填充了色彩的矩形，line_type -- 线条的类型。
见cvLine的描述，shift -- 坐标点的小数点位数。
7）cvResize 重置图像大小CV API(void) cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst,int interpolation CV_DEFAULT( CV_INTER_LINEAR )); 重置图像大小，使图像归一到同样大小。
interpolation 插值方式：选择用线性插值（CV_INTER_LINEAR）和区域插值（CV_INTER_AREA）。
8)cvOpenFileStorage 打开存在或创建新的文件CV API(CvFileStorage*) cvOpenFileStorage( const char* filename,CvMemStorage* memstorage,int flags,const char* encoding CV_DEFAULT(NULL) );把训练数据保存至xml文件，通过此函数打开文件便于进行读写。
flag有10种，这里用到其中读和写二种：CV_STORAGE_READ （打开文件读数据）和CV_STORAGE_WRITE（打开文件写数据）。
文件打开后有写操作和读操作函数：cvWrite();cvWriteInt();cvReadByName();cvReadIntByName()。
9）cvCalcEigenObjects 计算引入矩阵的e i g e n v e c t o r(特征向量)、e i g e n v a l u e(特征根)、i m a g e a v e r a g e(影像平均值)。
CV API(void) cvCalcEigenObjects( int nObjects, void* input, void*output,int ioFlags, int ioBufSize, void* userData,CvTermCriteria* calcLimit, IplImage* avg,float* eigVals );OpenCV 已经实现PCA关键算法之一，计算出传入图像阵列的特征值、特征向量和平均值。
其中nObjects为样本个数，input 为输入的影响矩阵，output 为特征矩阵，calcLimit为回调结束条件，avg 为平均值，eigVals 特征根。
10）cvEigenDecomposite 透过e i g e n v e c t o r和原始影像集来解析每张图片降维后对应的系数c o e f f i c i e n t s。
CV API(void) cvEigenDecomposite( IplImage* obj, int nEigObjs, void* eigInput,int ioFlags, void* userData, IplImage* avg,float* coeffs );OpenCV 已经实现PCA关键算法之一，对输入图像投影到子空间，计算投影各维度系数，以此表示图像。
其中obj为输入目标图像，nEigObjs为选取的特征维数，eigInput为向量组成的变换矩阵，数据结构属于IplImage队列，或者根据ioFlag参数值变化的回调函数，avg为平均值，coeffs 为输入图像对应的投影。
11）cvConvertScale 使用线性变换转换数组，得到可以保存显示的图像CV API(void) cvConvertScale( const CvArr* src,CvArr* dst,double scale CV_DEFAULT(1),double shift CV_DEFAULT(0) );OpenCV要保存显示图像，图像数据必须是uchar格式，因此对于非uchar 数据需要转换。
其中src 为输入数组，dst 为输出数组，scale 为比例因子，shift 为该加数被加到输入数组元素按比例缩放后得到的元素上，采用公式dst(I)=src(I)*scale + (shift,shift,...) 进行转换。
4.2 关键功能部分函数设计实现4.2.1摄像头操作：要实现系统功能，首要先从摄像头中读取数据，为此，需要保证摄像头开启，为保证获取画面统一便于管理，通过cvSetCaptureProperty（）函数设置摄像头分辨率为常用值（320*240），读取摄像头数据，返回 IplImage图像数据，该部分需要实现的是打开摄像头、设置摄像头分辨率属性、读取摄像头图像，还有使用完后释放摄像头资源操作。
软件启动后若选择不从文件中读取信息，自动启动摄像头获取图片。
按“ESC”键退出系统时自动回收资源，关闭摄像头，释放摄像头资源。
4.1.2人脸检测功能：要实现人脸识别，首要先检测出人脸。
实现该功能，接收摄像头中获取的图像数据，进行灰度化等操作，利用Haar特征，使用强级联分类器，搜索检测人脸区域，提取出可能的最大脸，为防止误检，进一步在提取出的区域再次对人眼进行检测，过滤掉检测不到人眼的区域，从而有效地降低了人脸区域误检率，获取真正需要的人脸区域。
人脸区域获取后，进一步提取出人脸图像，为了训练需要，还须对提取的图像进行大小归一化，使得得到的图像大小统一，为了进一步提高后续识别效率，对图像进行直方图均衡化，最后得到所需图像用于训练和识别。
4.1.3图像特征训练提取：利用主成分分析法（PCA）算法对收集到的用户图像进行降维训练，提取人脸特征值。
主成分分析法实现主要分为几步完成： 1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数 4、降序排列特征值 5、去掉较小的特征值 6、去掉较大的特征值(可有可无） 7、合并选择的特征值 8、选择相应的特征值和特征向量 9、计算白化矩阵 10、提取主分量。
读取人脸训练集，利用PCA算法得到特征人脸和平均人脸，在此基础上把每张训练人脸投影到特征脸空间中得到投影数据作为每幅人脸的特征脸。
满足系统要求，可能需要能够识别多人身份，因此需要能够添加用户。
系统启动后，识别过程中，设置按下’n’键，进入添加用户模式，输入用户名开始自动采集用户脸部图像，开始训练提取特征数据。
4.1.4训练图像保存：PCA算法过程中会计算出人脸的平均脸信息，和特征脸信息，但得到的这些信息是无法直接显示到屏幕上的，想要看到这些图像，就需要把其加以转换，得到可以直接显示的格式。
在这一阶段，计算出其最大值和最小值，对于超出数值范围和非数值的值进行过滤修改，然后利用cvConvertScale函数将float类型的值转化为需要的uchar类型，然后调用cvshowImage进行保存。