Opencv中函数的用法
opencv函数
imread 读图namedWindow 产生一个被命名的窗口imshow 显示图像using namespace 全局的命名空间，可以避免导致全局命名冲突问题。
cv表示opencv的命名空间std是标准输入输出的命名空间waitKey 程序运行等待时间ms为单位#include<opencv2/highgui/highgui.hpp> 包含输入输出操作#include<iostream> VC的标准输入输出cout << 输出cin>> 输入均以endl结尾#include<string> 字符串库cvtColor 彩色图像变灰度图像imwrite 写出图像F9设置断点F5调试运行后点击变量中的+显示数据结构argv[1]的定位方式为：在工程属性中，命令行参数添加路径，例如：#include<opencv2/core/core.hpp> 定义的基本构建块库Mat 基本图像容器，是一个矩阵类。
用法：Mat A; //定义矩阵Mat B(A);//复制A矩阵数据给BMat D(A,Rect(10, 10, 100, 100)); //将A矩阵的一个区域给DMat F = A.clone();//复制A矩阵数据给FMat M(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));//创建一个矩阵，2×2大小，数据结构为CV_[每个数据占用BIT][Signed or Unsigned][Type Prefix]C[取前几个数或书写几遍] Scalar数据向量。
Signed有符号：8位数据范围为：-128~127Unsigned无符号：8位数据范围为：0~255Mat::eye(4, 4,CV_64F) //单位矩阵Mat::ones(2, 2,CV_32F) //全1矩阵Mat::zeros(3,3,CV_8UC1) //全0矩阵Mat C = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);//常规矩阵定义randu(R,Scalar::all(0),Scalar::all(255));//任意矩阵的生成Point2f P(5, 1);//定义二维点Point3f P3f(2, 6, 7); //定义三维点vector<float> v；//定义浮点数向量vector<Point2f> vPoints(20);//定义点坐标（二维数据）向量uchar就是uint8加注const 不能改变参数值；sizeof 读取大小I.channels(); //图像维数I.rows; //图像的行数I.cols;//图像的列数I.depth();//图像的深度对于图像的点式处理:uchar* p;//定义一个uint8图像for(i = 0;i < nRows; ++i){p = I.ptr<uchar>(i); //将每一行的向量赋给pfor (j = 0;j < nCols; ++j){p[j] = table[p[j]];//对每一行的向量，每一列的元素进行赋值，table是变换好的数组}}或者：uchar* p = I.data;//将图像的数据空间给pfor( unsigned int i =0;i < ncol*nrows; ++i)*p++ = table[*p];//*p中存储了图像的数据，一个一个赋值或者：LUT(I,lookUpTable,J); //效率最高的读图方式Mat lookUpTable(1, 256,CV_8U);uchar * p2 = lookUpTable.data;for( int i = 0;i < 256; ++i)p2[i] = table[i];图像的RGB分离：const int channels = I.channels();switch(channels){case 1:{MatIterator_<uchar> it,end;//灰度图像的变换for(it = I.begin<uchar>(),end = I.end<uchar>();it != end; ++it)*it = table[*it];break;}case 3:{MatIterator_<Vec3b> it,end;//RGB图像的变换for(it = I.begin<Vec3b>(),end = I.end<Vec3b>();it != end; ++it)//<Vec3b>指三列向量，即三个通道分量{(*it)[0] = table[(*it)[0]];//B分量(*it)[1] = table[(*it)[1]]; //G分量(*it)[2] = table[(*it)[2]]; //R分量}}}或者：case 3:{Mat_<Vec3b> _I = I;for( int i = 0;i < I.rows; ++i)for( int j = 0;j < I.cols; ++j){_I(i,j)[0] = table[_I(i,j)[0]];_I(i,j)[1] = table[_I(i,j)[1]];_I(i,j)[2] = table[_I(i,j)[2]];}I = _I;break;}Mat& ScanImageAndReduceC(Mat& I, const uchar* const table)//看图函数Mat& ScanImageAndReduceIterator(Mat& I, const uchar* const table) //看图函数Mat& ScanImageAndReduceRandomAccess(Mat& I, const uchar* const table) //看图函数模板运算：void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result) //图像锐化函数CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); //判决图像是否是整型的数据Result.create(myImage.size(),myImage.type());//创建MAT矩阵类型执行算法：for(int j = 1 ;j < myImage.rows-1; ++j){const uchar* previous = myImage.ptr<uchar>(j - 1);const uchar* current = myIma ge.ptr<uchar>(j);const uchar* next = myImage.ptr<uchar>(j + 1);uchar* output = Result.ptr<uchar>(j);for(int i= nChannels;i < nChannels*(myImage.cols-1); ++i){*output++ = saturate_cast<uchar>(5*current[i]-current[i-nChannels] - current[i+nChannels] - previous[i] - next[i]);}}Result.row(0).setTo(Scalar(0));//将0行的像素值设为0或者：Mat kern = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1, 0,-1, 5, -1,0, -1, 0);filter2D(I,K,I.depth(),kern);//使用模板滤波锐化图像，该函数所在库为<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>图像融合算法：addWeighted(src1,alpha,src2,beta, 0.0,dst);//融合函数，需两幅图像一样大图像的亮度调整算法：相应的代码for( int y = 0;y < image.rows;y++ ){ for( int x = 0;x < image.cols;x++ ){ for( int c = 0;c < 3;c++ ) //三个通道分别运算{new_image.at<Vec3b>(y,x)[c] =saturate_cast<uchar>(alpha*(image.at<Vec3b>(y,x)[c]) + beta);}}}Mat::zeros(image.size(),image.type());//创建0阵image.convertTo(new_image, -1,alpha,beta);//线性图像变换图元：Point pt = Point(10, 8);//点的坐标Scalar(B,G,R) ;//给出像素的颜色值ellipse( img,Point(x,y),Size(x,y), angle,0, 360,Scalar( 255, 0, 0 ),thickness, lineType );//画椭圆，img图像名，point中心点，size大小，angle角度，0，起始点角度，360终点角度，scalar色彩，thickness线宽（-1为全填充），lineType 线型；调用时凡是给定的参数不管，只需给出其他参数，例如Ellipse( atom_image, 90 );给出了图像名和角度，其他量为已知。
opencvnorm函数
OpenCV中的norm函数是一个非常常用的函数，它可以用来计算向量和矩阵的范数。
在计算机视觉和图像处理领域，常常需要对向量和矩阵进行归一化、比较、距离计算等操作，而norm函数就是实现这些操作的重要工具之一。
一、norm函数的基本用法norm函数的基本用法如下：double norm(InputArray src, int normType=NORM_L2, InputArray mask=noArray())其中，src是输入的向量或矩阵，normType是范数的类型，mask是可选的掩码。
normType 可以取以下几个值：NORM_INF：L∞范数，即向量或矩阵中绝对值最大的元素的值。
NORM_L1：L1范数，即向量或矩阵中所有元素的绝对值之和。
NORM_L2：L2范数，即向量或矩阵中所有元素的平方和的平方根。
NORM_L2SQR：L2范数的平方，即向量或矩阵中所有元素的平方和。
NORM_HAMMING：两个等长字符串之间的汉明距离，即不相同字符的个数。
NORM_HAMMING2：两个等长字符串之间的汉明距离的平方。
NORM_TYPE_MASK：范数类型掩码。
NORM_RELATIVE：相对范数，即两个向量或矩阵的L1范数之比。
NORM_MINMAX：矩阵的最小值和最大值之差。
使用norm函数的基本步骤如下：1.导入头文件：#include2.定义输入向量或矩阵：Mat src = Mat::ones(3, 3, CV_32FC1);3.计算范数：double norm_value = norm(src, NORM_L2);二、norm函数的实际应用norm函数在实际应用中有很多用途，下面介绍一些常见的应用场景。
1.向量和矩阵的归一化在图像处理中，经常需要对向量和矩阵进行归一化操作，以便进行比较、距离计算等操作。
归一化可以将向量或矩阵的值域映射到[0,1]或[-1,1]范围内，使得不同的向量或矩阵具有可比性。
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 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。
opencv dilate用法
opencv dilate用法OpenCV中的dilate函数是图像处理中常用的膨胀操作。
膨胀是一种形态学操作，它可以用来增加图像中物体的大小，填充图像中的空洞，连接相邻的物体等。
下面我将从多个角度来解释OpenCV中dilate函数的用法。
1. 函数原型：dilate(src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue)。
src，输入图像，可以是灰度图像或彩色图像。
dst，输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和深度。
kernel，用于膨胀操作的结构元素，控制膨胀的形状和大小。
anchor，结构元素的锚点位置，默认为(-1, -1)，表示锚点位于结构元素中心。
iterations，膨胀操作的迭代次数，默认为1。
borderType，边界扩充的类型，默认为BORDER_CONSTANT。
borderValue，边界扩充的数值，默认为0。
2. 用法解释：dilate函数的作用是将图像中的物体进行膨胀操作，使其变大。
膨胀操作的效果取决于所使用的结构元素的形状和大小。
通常情况下，结构元素可以是矩形、圆形或者自定义形状。
膨胀操作会将结构元素覆盖区域内的像素值取最大值，从而使目标物体的边界变得更加平滑，填充空洞，连接相邻的物体。
3. 示例代码：python.import cv2。
import numpy as np.# 读取输入图像。
img = cv2.imread('input.jpg', 0)。
# 创建结构元素。
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)。
# 执行膨胀操作。
dilated_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)。
# 显示结果。
cv2.imshow('Dilated Image', dilated_img)。
cv2.waitKey(0)。
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。
cvgetreal2d函数使用方法
cvgetreal2d函数使用方法【实用版4篇】篇1 目录1.cvgetreal2d 函数简介2.cvgetreal2d 函数参数3.cvgetreal2d 函数用法示例4.cvgetreal2d 函数的注意事项篇1正文【1.cvgetreal2d 函数简介】cvgetreal2d 函数是 OpenCV 库中的一个函数，用于获取图像的二维真实坐标。
该函数可以用于将图像的像素坐标转换为实际世界中的坐标，这对于进行图像处理和计算机视觉应用非常有用。
【2.cvgetreal2d 函数参数】cvgetreal2d 函数的参数包括：- src：输入图像，即需要进行坐标转换的图像。
- row：图像的行索引，即需要转换的像素所在的行。
- col：图像的列索引，即需要转换的像素所在的列。
- camera_matrix：摄像机矩阵，描述摄像机内部参数。
- camera_dist_coeffs：摄像机距离系数，描述摄像机到图像平面的距离。
- image_size：图像大小，包括图像的宽度和高度。
- scale_factor：缩放因子，用于调整图像大小。
【3.cvgetreal2d 函数用法示例】以下是一个使用 cvgetreal2d 函数的示例：```pythonimport cv2import numpy as np# 创建一个图像img = np.zeros((300, 300, 3), dtype=np.uint8)# 初始化摄像机矩阵和距离系数camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]) camera_dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])# 设置图像大小image_size = (300, 300)# 设置缩放因子scale_factor = 1.0# 定义行和列索引row = 100col = 100# 获取二维真实坐标real_row, real_col = cv2.cvgetReal2D(img, row, col,camera_matrix, camera_dist_coeffs, image_size, scale_factor) print("真实坐标：", real_row, real_col)```【4.cvgetreal2d 函数的注意事项】在使用 cvgetreal2d 函数时，需要注意以下几点：- 输入图像必须是 8 位或浮点数的单通道图像。
opencv puttext函数
opencv puttext函数OpenCV putText函数是一个在图像上绘制文本的函数，可以添加文字注释、标签或其他文本相关的信息。
本文将对OpenCV putText函数进行详细介绍，并提供示例代码演示其使用方法及效果。
## 一、OpenCV putText函数的基本用法OpenCV putText函数可以在给定的图像上添加文本注释。
它的基本语法如下：```pythonputText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness, lineType, bottomLeftOrigin)```其中，各参数的含义如下：- **img**：输入的图像。
- **text**：要绘制的文本字符串。
- **org**：文本字符串的起始坐标。
- **fontFace**：字体类型，如`cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX`等。
- **fontScale**：字体大小的缩放因子。
- **color**：文本的颜色。
- **thickness**：文本的线条粗细。
- **lineType**：线条类型。
- **bottomLeftOrigin**：绘制起始位置的参考。
## 二、示例代码及效果演示下面，我们来通过示例代码演示OpenCV putText函数的使用方法及效果。
```pythonimport cv2import numpy as np# 创建一个空白图像img = np.zeros((400, 800, 3), dtype=np.uint8)# 定义一些文本绘制参数text = "OpenCV putText函数示例"org = (50, 200)fontFace = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXfontScale = 1.5color = (255, 255, 255)thickness = 2lineType = cv2.LINE_AA# 在图像上绘制文本cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness, lineType)# 显示图像cv2.imshow("Image with Text", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```运行上述代码，将会显示一个大小为400x800的空白图像，并在图像上绘制了文本"OpenCV putText函数示例"。
opencv mat 构造函数
一、介绍opencv mat 构造函数opencv是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
在opencv中，mat是一个非常重要的类，代表了二维矩阵，可以用来表示图像和其他的二维数据。
在实际应用中，我们经常需要使用opencv mat类来创建、操作和处理图像数据。
而opencv mat类的构造函数则是创建mat对象的重要方法之一。
二、opencv mat 构造函数的基本用法在opencv中，mat类的构造函数有多种重载形式，可以用来创建不同类型和尺寸的mat对象。
下面我们来介绍一些常用的opencv mat构造函数的基本用法。
1.构造一个空的mat对象当我们需要创建一个空的mat对象时，可以使用默认构造函数来实现。
```cppcv::Mat emptyMat;```上面的代码创建了一个空的mat对象emptyMat，该对象不包含任何数据，但已经分配了相应的内存空间。
2.通过指定尺寸和类型创建mat对象在实际应用中，我们经常需要根据图像的尺寸和数据类型来创建mat对象。
在opencv中，可以使用以下构造函数来实现。
```cppcv::Mat imageMat(rows, cols, type);```其中，rows和cols分别表示mat对象的行数和列数，type表示mat 对象的数据类型。
通过这种方式可以方便地创建指定尺寸和数据类型的mat对象。
3.通过指定初始值创建mat对象有时候，我们需要创建一个初始值已经赋值的mat对象。
在opencv 中，可以使用以下构造函数来实现。
```cppcv::Mat onesMat = cv::Mat::ones(rows, cols, type);```该构造函数可以创建一个所有元素都为指定值的mat对象。
这在一些图像处理操作中非常有用。
4.通过直接赋值创建mat对象除了上述的构造函数外，我们还可以通过直接赋值的方式来创建mat 对象。
opencv函数imshow的用法
opencv函数imshow的用法OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多强大的函数和工具来处理图像和视频数据。
其中一个常用的函数是imshow，它用于在窗口中显示图像。
imshow函数的基本语法是：```cv2.imshow(window_name, image)```其中，window_name是要显示的窗口的名称，image是要显示的图像数据。
在使用imshow函数之前，我们需要先创建一个窗口，可以使用dWindow函数来指定窗口的名称：```dWindow(window_name)```接下来，我们可以使用imshow函数显示图像：```cv2.imshow(window_name, image)```需要注意的是，imshow函数并不会直接将图像显示出来，而是将图像数据加载到指定的窗口中。
为了确保图像能够显示出来，我们需要调用cv2.waitKey函数等待用户操作，如按下任意键或等待一定的时间：```cv2.waitKey(delay)```其中，delay是等待时间（以毫秒为单位），如果设置为0，则会等待用户按下任意键。
完成图像显示后，我们需要释放窗口和图像资源，可以使用cv2.destroyAllWindows函数来关闭所有窗口：```cv2.destroyAllWindows()```总结一下，imshow函数是OpenCV中用于显示图像的函数。
它的基本用法包括创建窗口、加载图像数据到窗口中、等待用户操作以及释放窗口和图像资源。
通过合理的使用imshow函数，我们可以方便地进行图像展示和调试操作。
希望这篇文章对你理解opencv函数imshow的用法有所帮助！。
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。
opencv addweighted 用法
opencv addweighted函数是图像处理中常用的函数之一，它可以对两张图片进行加权相加操作，从而实现图像融合或者亮度调节等功能。
下面我们将介绍opencv addweighted函数的用法和具体操作步骤。
一、函数原型和参数说明1.1 函数原型函数原型如下所示：dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma)其中，src1和src2分别表示要相加的两张图片，alpha和beta分别表示src1和src2的权重，gamma表示加到结果图像上的值。
1.2 参数说明- src1：输入图像1- alpha：输入图像1的权重- src2：输入图像2- beta：输入图像2的权重- gamma：加到结果图像上的值二、具体操作步骤2.1 读取图片我们需要利用opencv中的imread函数读取两张要进行加权相加操作的图片，代码如下：```pythonimport cv2import numpy as npsrc1 = cv2.imread('image1.jpg')src2 = cv2.imread('image2.jpg')```2.2 对图片进行加权相加操作接下来，我们利用opencv中的addWeighted函数对两张图片进行加权相加操作，代码如下：```pythondst = cv2.addWeighted(src1, 0.7, src2, 0.3, 0)```其中，0.7和0.3为权重参数，可以根据实际需要进行调节。
2.3 显示结果图片我们可以利用opencv中的imshow函数显示结果图片，代码如下：```pythoncv2.imshow('result', dst)cv2.w本人tKey(0)cv2.destroyAllWindows()```三、实例下面我们以一个实际例子来演示opencv addWeighted函数的使用。
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 drawline函数的用法
opencv drawline函数的用法OpenCV中的`drawLine()`函数用于在图像上绘制一条直线。
函数声明如下：```cppvoid cv::line(InputOutputArray img, //输入图像，可以是灰度图像或彩色图像Point pt1, //直线的起始点Point pt2, //直线的终止点const Scalar& color, //直线的颜色，可以是BGR格式或灰度值int thickness = 1, //直线的粗细，默认为1int lineType = LINE_8, //直线的类型，默认为8-connected int shift = 0 //坐标点的小数位数，默认为0);```参数说明：- `img`：输入图像。
可以是灰度图像（单通道）或彩色图像（3通道）。
- `pt1`：直线的起始点，使用`Point`类表示，可以通过坐标`(x, y)`来初始化。
- `pt2`：直线的终止点，同样使用`Point`类表示。
- `color`：直线的颜色。
可以是BGR格式的值，例如`Scalar(255, 0, 0)`表示蓝色直线；也可以是灰度值，例如`Scalar(255)`表示白色直线。
- `thickness`：直线的粗细，默认为1。
- `lineType`：直线的类型，默认为8-connected。
可以选择`LINE_4`（4-connected）或`LINE_8`（8-connected）。
- `shift`：坐标点的小数位数，默认为0。
例子：```cppcv::Mat image(400, 600, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0)); //创建一张黑色图像cv::Point pt1(100, 100); //直线的起始点cv::Point pt2(500, 300); //直线的终止点cv::Scalar color(0, 0, 255); //直线的颜色为红色cv::line(image, pt1, pt2, color, 2, cv::LINE_AA); //在图像上绘制直线cv::imshow("Image", image);cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();```上述例子中，我们创建了一张宽度为600，高度为400，通道数为3的黑色图像。
cv.imread用法
cv.imread用法OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，其中包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。
cv.imread是OpenCV中用于读取图像文件的一个函数，下面是cv.imread的基本用法和注意事项。
cv.imread函数用于读取图像文件并将其作为NumPy数组返回。
该函数的语法如下：cv.imread(filename[,flags])其中，filename是要读取的图像文件的路径和文件名；flags是可选参数，用于指定读取图像时的各种选项。
读取图像后，可以通过NumPy数组中的数据来访问图像的像素值。
数组的形状为(height,width,channels)，其中height表示图像的高度，width表示图像的宽度，channels表示图像的通道数（例如，彩色图像通常有3个通道）。
数组中的每个元素都表示一个像素的值，范围通常为0-255。
二、注意事项1.文件路径：cv.imread函数需要知道要读取的图像文件的路径和文件名。
如果提供的文件路径不正确或文件不存在，则会引发错误。
2.文件格式：cv.imread函数只能读取指定格式的图像文件，常见的格式包括JPEG、PNG、BMP等。
如果要读取其他格式的文件，需要使用相应的转换工具或手动转换文件格式。
3.错误处理：cv.imread函数在读取图像时可能会遇到各种错误，例如文件不存在、文件格式不匹配等。
可以通过检查返回的NumPy 数组是否为空来判断是否发生了错误。
4.读取深度：cv.imread函数默认读取的图像数据深度为8位（即范围为0-255）。
如果需要读取其他深度的图像数据（如无符号整数或浮点数），可以使用特定的读取选项来指定。
5.透明度：对于PNG格式的图像文件，cv.imread函数可以读取透明度信息。
在NumPy数组中，可以使用特定的通道来表示透明度，通常在RGBA模式下表示（红色通道表示颜色值，蓝色通道表示透明度）。
三、其他用法示例除了基本的读取功能外，cv.imread函数还提供了其他一些用法和选项。
opencv normalize的用法
opencvnormalize的用法OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多功能强大的工具和算法，用于图像处理和计算机视觉任务。
其中，normalize是一种常用的图像处理方法，用于将图像数据归一化到指定的范围。
本文将介绍OpenCV中normalize函数的用法。
一、概述normalize函数用于将图像数据归一化到指定的范围，通常是将像素值归一化到[0,1]或[-1,0]。
这个函数可以将图像中的像素值进行线性变换，使得它们符合特定的要求。
在计算机视觉中，归一化是一种常用的预处理方法，因为它可以增强图像的特征，提高算法的准确性和鲁棒性。
二、函数语法OpenCV中的normalize函数通常具有以下语法：```scsscv2.normalize(src,dst,alpha=0.0,beta=1.0,norm_type=cv2.NO RM_MINMAX,dtype=cv2.CV_32F)```参数说明：*src：输入图像数据，可以是灰度图像或彩色图像。
*dst：输出图像数据，与src大小相同。
*alpha：可选参数，指定归一化系数。
默认值为0.0，表示不使用任何系数。
*beta：可选参数，指定输出图像的缩放因子。
默认值为1.0，表示不进行缩放。
*norm_type：指定归一化的类型，可以是cv2.NORM_MINMAX（最小-最大归一化）或cv2.NORM_L2（L2范数归一化）。
默认值为cv2.NORM_MINMAX。
*dtype：指定输出图像的数据类型，可以是cv2.CV_8U（无符号8位）、cv2.CV_16U（无符号16位）或cv2.CV_32F（浮点数）。
默认值为cv2.CV_32F。
三、使用示例下面是一个使用normalize函数的示例代码，将一个灰度图像数据归一化到[0,1]范围：```pythonimportcv2importnumpyasnp#读取灰度图像数据img=cv2.imread('image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#将图像数据归一化到[0,1]范围normalized_img=cv2.normalize(img,None,alpha=0,beta=1,norm _type=cv2.NORM_MINMAX)#显示归一化后的图像cv2.imshow('NormalizedImage',normalized_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```这段代码将读取一个灰度图像文件，将其数据归一化到[0,1]范围，并显示归一化后的图像。
opencv resize函数用法
opencv resize函数用法OpenCV中的resize函数是一个用于改变图像大小的函数，用于缩放和裁剪原始图像，使其大小符合要求的场景。
OpenCV的resize 函数使用起来非常简单，并且具有较高的准确率和流畅性，可以满足不同环境下的各种需求。
1. 数原型resize(src,dst,dsize,fx,fy,interpolation)2. 数参数（1）src：原始cv::Mat对象；（2）dst：存放结果的cv::Mat对象；（3）dsize：输出图像的大小，大小由(width,height)表示；（4）fx：缩放比例在X轴上的值；（5）fy：缩放比例在Y轴上的值；（6）interpolation：插值方法，定义了图像放缩的质量，有INTER_NEAREST,INTER_LINEAR,INTER_AREA,INTER_CUBIC等类型，默认为INTER_LINEAR。
3. 使用方法（1）调用resize函数：resize(src,dst,dsize)，其中dsize 可以是目标图像的宽和高，也可以是图像缩放的比例，例如：把原始图像缩放到原图的一半大小时，dsize可以设为0.5；（2）调用resize函数：resize(src,dst,Size(width,height))，其中width和height分别代表目标图像的宽和高；（3）调用resize函数：resize(src,dst,Size(),fx,fy)，其中fx和fy分别代表按X轴和Y轴拉伸的缩放比例；（4）调用resize函数：resize(src,dst,Size(),fx,fy,interpolation)，可以指定插值方法，默认为INTER_LINEAR。
除此之外，OpenCV还提供了一个getRotationMatrix2D函数，可以将图像旋转一定角度，可以使用该函数和resize函数，将原始图像进行旋转和缩放混合操作：Mat M =getRotationMatrix2D(Point2f(src.cols/2,src.rows/2),angle,sc ale);Mat dst;warpAffine(src,dst,M,Size(src.cols*scale,src.rows*scale));所以，OpenCV的resize函数提供了许多不同的操作模式，可以很方便的改变图像大小，以满足不同场景下的要求。
opencv imwrite函数用法
opencv imwrite函数用法OpenCV imwrite函数用法 OpenCV中的imwrite函数是一个被用于保存图像的函数，根据其参数的不同可以实现将图片保存到本地的不同格式的文件中。
该函数的声明如下：bool imwrite(const string& filename, InputArray img, const vector<int> ¶ms =vector<int>())第一个参数filename表示要保存的文件名；而第二个参数img则表示需要被保存的图片，必须是一个Mat类型的对象；最后是一个可选参数params，它是一个vector<int>类型的整形数组，可以用来设置图片的压缩比，编码器等。
在使用imwrite函数时，我们可以指定要保存的文件格式，这里有一些常见的格式：1. BMP（Windows Bitmap），格式为".bmp"2. JPEG （Joint Photographic Experts Group），格式为".jpg"或".jpeg"3. PNG（Portable Network Graphics），格式为".png"4. TIFF（Tagged Image File Format），格式为".tiff"5. PPM（Portable PixMap），格式为".ppm"另外，我们也可以通过参数params指定保存文件的相关参数，这个参数中可以指定压缩比、编码器等。
下面是一些常用的参数：1. IMWRITE_JPEG_QUALITY：设置JPEG图片的压缩比，取值范围为0~100，数值越大，图片质量越高，但是文件也越大。
2. IMWRITE_PNG_COMPRESSION：设置PNG图片的压缩比，取值范围也是0~100，数值越大，压缩比越高，但是文件也越大。
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1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；7、cvCreateFileCapture：通过参数设置确定要读入的AVI文件；8、cvQueryFrame：用来将下一帧视频文件载入内存；9、cvReleaseCapture：释放CvCapture结构开辟的内存空间；10、cvCreateTrackbar：创建一个滚动条；11、cvSetCaptureProperty：设置CvCapture对象的各种属性；12、cvGetCaptureProperty：查询CvCapture对象的各种属性；13、cvGetSize：当前图像结构的大小；14、cvSmooth：对图像进行平滑处理；15、cvPyrDown：图像金字塔，降采样，图像缩小为原来四分之一；16、cvCanny：Canny边缘检测；17、cvCreateCameraCapture：从摄像设备中读入数据；18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件；搜索19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件；20、cvReleaseVideoWriter：释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间；21、CV_MAT_ELEM：从矩阵中得到一个元素；22、cvAbs：计算数组中所有元素的绝对值；23、cvAbsDiff：计算两个数组差值的绝对值；24、cvAbsDiffS：计算数组和标量差值的绝对值；25、cvAdd：两个数组的元素级的加运算；26、cvAddS：一个数组和一个标量的元素级的相加运算；27、cvAddWeighted：两个数组的元素级的加权相加运算(alpha运算)；28、cvAvg：计算数组中所有元素的平均值；29、cvAvgSdv：计算数组中所有元素的绝对值和标准差；30、cvCalcCovarMatrix：计算一组n维空间向量的协方差；31、cvCmp：对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作；32、cvCmpS：对数组和标量运用设置的比较操作；33、cvConvertScale：用可选的缩放值转换数组元素类型；34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中；35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数；36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)；37、cvCvtColor：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间；38、cvDet：计算方阵的行列式；39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算；40、cvDotProduct：计算两个向量的点积；41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量；42、cvFlip：围绕选定轴翻转；43、cvGEMM：矩阵乘法；44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素；46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素；47、cvGetDims：返回数组的维数；48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小；49、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值；50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值；51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回；52、cvGetSubRect：从一个数组的子区域复制元素值；53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内；54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内；55、cvInvert：求矩阵的逆；56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离；57、cvMax：在两个数组中进行元素级的取最大值操作；58、cvMaxS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作；59、cvMerge：把几个单通道图像合并为一个多通道图像；60、cvMin：在两个数组中进行元素级的取最小值操作；61、cvMinS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最小值操作；62、cvMinMaxLoc：寻找数组中的最大最小值；63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)；64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反；65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化；66、cvOr：对两个数组进行按位或操作；67、cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作；68、cvReduce：通过给定的操作符将二维数组简为向量；69、cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制；70、cvSet：用给定值初始化数组；71、cvSetZero：将数组中所有元素初始化为0；72、cvSetIdentity：将数组中对角线上的元素设为1，其他置0；73、cvSolve：求出线性方程组的解；74、cvSplit：将多通道数组分割成多个单通道数组；75、cvSub：两个数组元素级的相减；76、cvSubS：元素级的从数组中减去标量；77、cvSubRS：元素级的从标量中减去数组；78、cvSum：对数组中的所有元素求和；79、cvSVD：二维矩阵的奇异值分解；80、cvSVBkSb：奇异值回代计算；81、cvTrace：计算矩阵迹；82、cvTranspose：矩阵的转置运算；83、cvXor：对两个数组进行按位异或操作；84、cvXorS：在数组和标量之间进行按位异或操作；85、cvZero：将所有数组中的元素置为0；86、cvConvertScaleAbs：计算可选的缩放值的绝对值之后再转换数组元素的类型；87、cvNorm：计算数组的绝对范数，绝对差分范数或者相对差分范数；88、cvAnd：对两个数组进行按位与操作；89、cvAndS：在数组和标量之间进行按位与操作；90、cvScale：是cvConvertScale的一个宏，可以用来重新调整数组的内容，并且可以将参数从一种数据类型转换为另一种；91、cvT：是函数cvTranspose的缩写；92、cvLine：画直线；93、cvRectangle：画矩形；94、cvCircle：画圆；95、cvEllipse：画椭圆；96、cvEllipseBox：使用外接矩形描述椭圆；97、cvFillPoly、cvFillConvexPoly、cvPolyLine：画多边形；98、cvPutText：在图像上输出一些文本；99、cvInitFont：采用一组参数配置一些用于屏幕输出的基本个特定字体；100、cvSave：矩阵保存；101、cvLoad：矩阵读取；102、cvOpenFileStorage：为读/写打开存储文件；103、cvReleaseFileStorage：释放存储的数据；104、cvStartWriteStruct：开始写入新的数据结构；105、cvEndWriteStruct：结束写入数据结构；106、cvWriteInt：写入整数型；107、cvWriteReal：写入浮点型；108、cvWriteString：写入字符型；109、cvWriteComment：写一个XML或YAML的注释字串；110、cvWrite：写一个对象；111、cvWriteRawData：写入多个数值；112、cvWriteFileNode：将文件节点写入另一个文件存储器；113、cvGetRootFileNode：获取存储器最顶层的节点；114、cvGetFileNodeByName：在映图或存储器中找到相应节点；115、cvGetHashedKey：为名称返回一个惟一的指针；116、cvGetFileNode：在映图或文件存储器中找到节点；117、cvGetFileNodeName：返回文件的节点名；118、cvReadInt：读取一个无名称的整数型；119、cvReadIntByName：读取一个有名称的整数型；120、cvReadReal：读取一个无名称的浮点型；121、cvReadRealByName：读取一个有名称的浮点型；122、cvReadString：从文件节点中寻找字符串；123、cvReadStringByName：找到一个有名称的文件节点并返回它；124、cvRead：将对象解码并返回它的指针；125、cvReadByName：找到对象并解码；126、cvReadRawData：读取多个数值；127、cvStartReadRawData：初始化文件节点序列的读取；128、cvReadRawDataSlice：读取文件节点的内容；129、cvGetModuleInfo：检查IPP库是否已经正常安装并且检验运行是否正常；130、cvResizeWindow：用来调整窗口的大小；131、cvSaveImage：保存图像；132、cvMoveWindow：将窗口移动到其左上角为x,y的位置；133、cvDestroyAllWindow：用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间；134、cvGetTrackbarPos：读取滑动条的值；135、cvSetTrackbarPos：设置滑动条的值；136、cvGrabFrame：用于快速将视频帧读入内存；137、cvRetrieveFrame：对读入帧做所有必须的处理；138、cvConvertImage：用于在常用的不同图像格式之间转换；139、cvErode：形态腐蚀；140、cvDilate：形态学膨胀；141、cvMorphologyEx：更通用的形态学函数；142、cvFloodFill：漫水填充算法，用来进一步控制哪些区域将被填充颜色；143、cvResize：放大或缩小图像；144、cvPyrUp：图像金字塔，将现有的图像在每个维度上都放大两倍；145、cvPyrSegmentation：利用金字塔实现图像分割；146、cvThreshold：图像阈值化；147、cvAcc：可以将8位整数类型图像累加为浮点图像；148、cvAdaptiveThreshold：图像自适应阈值；149、cvFilter2D：图像卷积；150、cvCopyMakeBorder：将特定的图像轻微变大，然后以各种方式自动填充图像边界；151、cvSobel：图像边缘检测，Sobel算子；152、cvLaplace：拉普拉斯变换、图像边缘检测；。