OPENCV图像处理常用函数
OpenCV图像处理技术介绍
OpenCV图像处理技术介绍一、概述OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款用于计算机视觉和机器视觉的开源跨平台库。
它被广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器学习、人工智能等领域，是一种非常强大、开放的框架。
本文将重点介绍 OpenCV 图像处理技术，以帮助读者了解它的具体应用和实现过程。
二、图像的读取和展示要使用 OpenCV 进行图像处理，需要先加载图像。
OpenCV 支持多种图像格式，如 BMP、JPEG、PNG、GIF 等。
用OpenCV 加载图像的方法有两种：一种是cv::imread() 函数，另一种是 cv::VideoCapture 类。
cv::imread() 函数可以通过指定图像路径或网络 URL 加载本地或远程图像，读取后返回一个 cv::Mat 对象，然后可以使用cv::imshow() 函数将图像展示在屏幕上。
三、灰度化和二值化灰度化将一个彩色图像转换为黑白图像，使得图像的像素值只有一个亮度值，而没有颜色信息。
在 OpenCV 中，可以通过cv::cvtColor() 函数将一张彩色图像转换为灰度图像。
二值化是将灰度图像中的像素值转换为 0 或 255，即黑色或白色。
它主要用于将图像转换为二进制图像，方便进一步处理。
在OpenCV 中，可以使用 cv::threshold() 函数实现图像的二值化，可以设置操作的阈值、最大值和操作类型等参数。
四、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑或增强的处理方法。
在 OpenCV 中，可以使用 cv::GaussianBlur() 函数实现图像的高斯滤波，可以设置卷积核的大小和标准差等参数，以及边缘处理的方法。
此外，还可以使用 cv::medianBlur() 函数进行中值滤波，cv::bilateralFilter() 函数进行双边滤波，以及 cv::blur() 函数进行均值滤波等。
cv2库函数
cv2 库是OpenCV（Open Source Computer Vision Library）的Python 接口。
OpenCV 是一个开源计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数。
以下是一些常用的cv2 库函数，涵盖了图像处理、计算机视觉和计算机图形学等领域：图像读取和显示：cv2.imread()：读取图像文件。
cv2.imshow()：显示图像窗口。
cv2.imwrite()：保存图像。
颜色空间转换：cv2.cvtColor()：进行颜色空间的转换，例如从BGR 到灰度。
图像处理：cv2.resize()：调整图像大小。
cv2.flip()：翻转图像。
cv2.rotate()：旋转图像。
cv2.threshold()：图像二值化。
滤波器和卷积：cv2.filter2D()：2D 卷积。
cv2.blur()：均值模糊。
cv2.GaussianBlur()：高斯模糊。
边缘检测：cv2.Canny()：Canny 边缘检测。
轮廓和形状分析：cv2.findContours()：查找图像中的轮廓。
cv2.drawContours()：绘制轮廓。
图像特征和描述符：cv2.SIFT()：尺度不变特征变换。
cv2.SURF()：加速稳健特征。
计算机视觉：cv2.matchTemplate()：模板匹配。
cv2.findHomography()：查找透视变换。
cv2.solvePnP()：解决透视问题。
摄像头和视频处理：cv2.VideoCapture()：打开摄像头。
cv2.VideoWriter()：写入视频文件。
cv2.VideoCapture.read()：读取摄像头帧。
图像绘制：cv2.line()：绘制直线。
cv2.circle()：绘制圆。
cv2.rectangle()：绘制矩形。
这只是cv2 库中一小部分常用函数的列表。
OpenCV 提供了丰富的功能，适用于各种计算机视觉和图像处理任务。
open cv常见操作
open cv常见操作OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源图像处理库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
本文将介绍一些常见的OpenCV操作，包括图像读取、显示、保存、调整大小、灰度化、边缘检测、图像平滑和图像旋转等。
一、图像读取和显示使用OpenCV读取图像非常简单，只需要调用cv2.imread()函数并指定图像的路径即可。
读取后的图像数据可通过cv2.imshow()函数进行显示。
需要注意的是，OpenCV读取的图像数据是以BGR顺序存储的，如果需要显示正确的颜色，需要将其转换为RGB格式。
二、图像保存使用cv2.imwrite()函数可以将图像保存为指定的文件。
该函数的第一个参数是保存的路径及文件名，第二个参数是要保存的图像数据。
三、调整图像大小图像大小调整是图像处理中常见的操作之一，OpenCV提供了cv2.resize()函数实现图像的缩放。
该函数的第一个参数是要调整大小的图像，第二个参数是目标图像的大小，可以指定为具体的像素值或者按比例缩放。
四、图像灰度化灰度化是指将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在OpenCV中，可以使用cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。
该函数的第一个参数是要转换的图像，第二个参数是转换的方式，可以指定为cv2.COLOR_BGR2GRAY。
五、边缘检测边缘检测是图像处理中常见的操作之一，可以用于检测物体的边界。
在OpenCV中，可以使用cv2.Canny()函数实现边缘检测。
该函数的第一个参数是要检测边缘的图像，第二个参数是设定的阈值，用于控制边缘的检测结果。
六、图像平滑图像平滑可以用于去除图像中的噪声，使图像变得更加清晰。
在OpenCV中，可以使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像的高斯平滑。
该函数的第一个参数是要平滑的图像，第二个参数是高斯核的大小，用于控制平滑的程度。
七、图像旋转图像旋转可以改变图像的角度，常用于图像的矫正和特征提取。
opencv的去模糊函数
opencv的去模糊函数随着数字图像处理的快速发展，图像去模糊成为了图像处理中的一个重要问题。
去模糊是指根据图像处理技术，对模糊图像进行还原，使其呈现出清晰的效果。
在opencv中，有多种去模糊函数，本文将从以下几个方面详细介绍opencv的去模糊函数。
一、高斯滤波去模糊高斯滤波是一种线性平滑滤波方式，利用像素点周围的像素值来平滑整个图像，达到图像去噪的效果。
其去模糊的原理是，平滑图像较大区域像素的同时，逐渐减少高斯核的半径，从而逐渐去除噪点，达到去模糊效果。
二、双边滤波去模糊双边滤波在高斯滤波的基础上，增加了对像素点灰度值和距离的加权，从而在进行图像降噪的同时，能够更好地保留边缘和细节信息，避免像素点平滑过度，产生模糊效果。
它在去除高斯噪声以及高斯模糊的同时也能去除运动模糊等其他模糊情况。
三、维纳滤波去模糊维纳滤波是一种根据图像的信噪比来进行滤波的方法。
它是一种自适应的滤波方式，可以在每个像素点根据其周围信噪比来对图像进行分析。
因此，维纳滤波在去除噪声和复原被模糊的图像上都有较好的效果，对于高斯噪声和运动模糊等都有很好的处理效果。
四、基于深度学习的去模糊算法目前，深度学习已经成为图像处理领域的主流技术之一。
基于深度学习的去模糊算法以其较好的去模糊效果和广泛应用而备受关注。
该算法主要包含两个部分：训练和推理。
在训练阶段，需要大量的具有真实的图像和模糊图像对来进行训练。
在推理阶段，将模糊图像输入到已经训练好的模型中，可以得到清晰的输出图像。
综上所述，opencv提供了多种去模糊函数，包括高斯滤波、双边滤波、维纳滤波和基于深度学习的去模糊算法。
根据不同的需求和应用场景，可以选择不同的算法来进行图像处理。
但需要注意的是，在进行去模糊处理时，应该尽量避免过度平滑和失真等影响图像质量的情况，从而得到更好的图像效果。
Opencv中函数的用法
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；。
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 gaussianblur原理
opencv gaussianblur原理GaussianBlur函数是OpenCV中的图像处理函数之一，用于对图像进行高斯模糊处理。
高斯模糊是图像处理中常用的一种滤波方法，它利用了高斯函数的特点，通过对图像中的每个像素点进行加权平均处理，使得图像中的噪声被抑制或减弱，从而达到图像平滑的目的。
具体而言，高斯模糊的原理如下：1. 首先，高斯滤波器会定义一个指定大小的正态分布函数（高斯函数），用于计算每个像素点周围的权重值。
2. 然后，对于图像中的每个像素点，高斯滤波器会将该像素点及其周围的像素点的值进行加权平均处理，其中每个像素点的权重值由高斯函数计算得到。
3. 加权平均的过程会使得像素点周围的噪声或细节被平滑掉，从而达到图像平滑的效果。
在OpenCV中，使用函数GaussianBlur来实现高斯模糊，函数的原型如下：```cppvoid GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, intborderType=BORDER_DEFAULT )```其中，参数说明如下：- src: 输入图像。
- dst: 输出图像。
- ksize: 高斯滤波器的大小，即滤波窗口的大小。
- sigmaX: X方向上的高斯核标准偏差。
- sigmaY: Y方向上的高斯核标准偏差。
默认值为0，表示与sigmaX相同。
- borderType: 边界扩展方式，默认值为BORDER_DEFAULT。
总之，GaussianBlur函数通过应用高斯滤波器的方式对图像进行加权平均处理，从而达到图像平滑的目的。
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 findcontours用法
opencv findcontours用法opencv是一个广泛使用的计算机视觉库,它可以帮助开发人员创建高质量的图像和视频处理应用程序。
其中,findContours函数是opencv中的一个常用函数,用于查找图像中的复杂图形轮廓。
以下是使用opencv findContours函数查找图像中的轮廓的一般步骤:1. 导入所需的库并设置环境变量首先,需要导入opencv库并设置环境变量,以便可以使用opencv findContours函数。
可以使用以下命令:```#include <opencv2/opencv.hpp>```2. 创建输入文件接下来,需要创建一个输入文件,用于存储要查找轮廓的图像数据。
可以使用以下命令:```#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <opencv2/videoio/videoio.hpp>int main(int argc, char** argv) {// Create input filecv::Mat inputImage = cv::imreadimread("inputImage.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE);// Create output filecv::Mat outputImage = cv::Mat(inputImage.rows, inputImage.cols, CV_8UC3);cv::imwrite("contours.jpg", outputImage);return 0;}```在上面的示例中,我们使用了cv::imreadimread函数来读取图像文件,并使用cv::imwrite函数来创建输出文件。
OpenCV常用库函数
OpenCV常⽤库函数⼀、core模块1、Mat - 基本图像容器Mat 是⼀个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺⼨，存储⽅法，存储地址等信息）和⼀个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储⽅法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。
创建Mat对象⽅法：11->Mat() 构造函数:2 Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));3int sz[3] = {2,2,2};4 Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));52->Create() function: 函数6 M.create(4,4, CV_8UC(2));73-> 初始化zeros(), ones(), :eyes()矩阵8 Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);9 Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F);10 Mat Z = Mat::zeros(3,3, CV_8UC1);114->⽤逗号分隔的初始化函数:12 Mat C = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);常⽤操作：1 Mat A, C; // 只创建信息头部分2 A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 这⾥为矩阵开辟内存3 Mat B(A); // 使⽤拷贝构造函数4 C = A; // 赋值运算符5 Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle6 Mat E = A(Range:all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries7 Mat F = A.clone();8 Mat G;9 A.copyTo(G); //使⽤函数 clone() 或者 copyTo() 来拷贝⼀副图像的矩阵。
opencv的 undistortimage函数
opencv的 undistortimage函数OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，它提供了各种算法和函数来处理图像和视频。
其中，undistortimage函数是常用的一个，它能够对图像进行纠正，使得在相机畸变的情况下，对象在图像上的位置信息能够更加准确地表示出来。
本文将围绕这个函数，分步骤地介绍它的使用方法。
第一步：确定相机参数在使用undistortimage函数之前，需要确定相机的内部参数和畸变系数。
这可以通过相机标定来获得。
在相机标定过程中，需要拍摄一系列的校准板（或者其他已知形状的物体），对这些物体的图像进行处理，得到相机的内部参数和畸变系数。
这些参数可以存储在一个矩阵中，在程序中使用。
第二步：创建新的图像在纠正相机畸变之前，需要先创建一个新的图像，用来存储纠正后的结果。
这个图像的大小应该与原始图像的大小相同，可以使用函数cv::getOptimalNewCameraMatrix来计算出新图像的大小。
代码如下：```cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs;// 读取相机内部参数和畸变系数cv::FileStorage fs("camera_calib.xml", cv::FileStorage::READ); fs["camera_matrix"] >> cameraMatrix;fs["dist_coeffs"] >> distCoeffs;fs.release();cv::Mat img = cv::imread("test.png");// 计算新的相机矩阵cv::Size imageSize = img.size();cv::Mat newCameraMatrix =cv::getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, 1, imageSize);// 创建新的图像cv::Mat newImg;cv::undistort(img, newImg, cameraMatrix, distCoeffs, newCameraMatrix);```在这段代码中，我们首先从文件中读取相机内部参数和畸变系数，然后读取测试图像。
图像处理和识别中常用的OpenCV函数
图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数(2010-12-10 15:03:03)转载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；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；153、cvHoughLines2：霍夫直线变换；154、cvHoughCircles：霍夫圆变换；155、cvRemap：图像重映射，校正标定图像，图像插值；156、cvWarpAffine：稠密仿射变换；157、cvGetQuadrangleSubPix：仿射变换；158、cvGetAffineTransform：仿射映射矩阵的计算；159、cvCloneImage：将整个IplImage结构复制到新的IplImage中；160、cv2DRotationMatrix：仿射映射矩阵的计算；161、cvTransform：稀疏仿射变换；162、cvWarpPerspective：密集透视变换(单应性)；163、cvGetPerspectiveTransform：计算透视映射矩阵；164、cvPerspectiveTransform：稀疏透视变换；165、cvCartToPolar：将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射；166、cvPolarToCart：将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射；167、cvLogPolar：对数极坐标变换；168、cvDFT：离散傅里叶变换；169、cvMulSpectrums：频谱乘法；170、cvDCT：离散余弦变换；171、cvIntegral：计算积分图像；172、cvDistTransform：图像的距离变换；173、cvEqualizeHist：直方图均衡化；174、cvCreateHist：创建一新直方图；175、cvMakeHistHeaderForArray：根据已给出的数据创建直方图；176、cvNormalizeHist：归一化直方图；177、cvThreshHist：直方图阈值函数；178、cvCalcHist：从图像中自动计算直方图；179、cvCompareHist：用于对比两个直方图的相似度；180、cvCalcEMD2：陆地移动距离(EMD)算法；181、cvCalcBackProject：反向投影；182、cvCalcBackProjectPatch：图块的方向投影；183、cvMatchTemplate：模板匹配；184、cvCreateMemStorage：用于创建一个内存存储器；185、cvCreateSeq：创建序列；186、cvSeqInvert：将序列进行逆序操作；187、cvCvtSeqToArray：复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中；188、cvFindContours：从二值图像中寻找轮廓；189、cvDrawContours：绘制轮廓；190、cvApproxPoly：使用多边形逼近一个轮廓；191、cvContourPerimeter：轮廓长度；192、cvContoursMoments：计算轮廓矩；193、cvMoments：计算Hu不变矩；194、cvMatchShapes：使用矩进行匹配；195、cvInitLineIterator：对任意直线上的像素进行采样；196、cvSampleLine：对直线采样；197、cvAbsDiff：帧差；198、cvWatershed：分水岭算法；199、cvInpaint：修补图像；200、cvGoodFeaturesToTrack：寻找角点；201、cvFindCornerSubPix：用于发现亚像素精度的角点位置；202、cvCalcOpticalFlowLK：实现非金字塔的Lucas-Kanade稠密光流算法；203、cvMeanShift：mean-shift跟踪算法；204、cvCamShift：camshift跟踪算法；205、cvCreateKalman：创建Kalman滤波器；206、cvCreateConDensation：创建condensation滤波器；207、cvConvertPointsHomogenious：对齐次坐标进行转换；208、cvFindChessboardCorners：定位棋盘角点；209、cvFindHomography：计算单应性矩阵；210、cvRodrigues2：罗德里格斯变换；211、cvFitLine：直线拟合算法；212、cvCalcCovarMatrix：计算协方差矩阵；213、cvInvert：计算协方差矩阵的逆矩阵；214、cvMahalanobis：计算Mahalanobis距离；215、cvKMeans2：K均值；216、cvCloneMat：根据一个已有的矩阵创建一个新矩阵；217、cvPreCornerDetect：计算用于角点检测的特征图；218、cvGetImage：CvMat图像数据格式转换成IplImage图像数据格式；219、cvMatMul：两矩阵相乘；。
opencv的方法
opencv的方法
OpenCV是一种用于计算机视觉和图像处理的开源库。
它提供了许多功能，例如图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习等。
以下是一些常用的OpenCV方法：
1. 读取和显示图像：使用cv
2.imread()函数读取图像，并使用cv2.imshow()函数显示图像。
2. 图像处理：OpenCV提供了许多图像处理方法，例如图像滤波、边缘检测、二值化、轮廓检测等。
3. 特征检测：OpenCV提供了许多特征检测方法，例如SIFT、SURF、ORB等，这些方法可以用于目标检测、图像匹配等任务。
4. 目标跟踪：OpenCV提供了许多目标跟踪方法，例如KCF、MOSSE、CSRT等，这些方法可以用于跟踪视频中的目标。
5. 机器学习：OpenCV提供了许多机器学习方法，例如支持向量机、随机森林、神经网络等，这些方法可以用于分类、回归、聚类等任务。
6. 深度学习：OpenCV提供了许多深度学习方法，例如图像分类、目标检测、语义分割等，这些方法可以用于解决各种计算机视觉问题。
总之，OpenCV是一个非常强大的工具，可以帮助我们进行各种图像处理和计算机视觉任务。
- 1 -。
如何使用OpenCV进行图像处理
如何使用OpenCV进行图像处理OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多图像处理、计算机视觉和机器学习等方面的函数和工具，被广泛应用于各种计算机视觉领域的研究和应用中。
本文将介绍如何使用OpenCV进行图像处理，包括图像读写、基本操作、图像滤波和图像变换等内容。
一、图像读写在OpenCV中，可以使用imread()函数读取图像，使用imwrite()函数将图像保存到文件中。
其中，imread()函数有两个参数：第一个参数为读取的图像文件名，第二个参数为读取模式，常用的读取模式有三种：IMREAD_COLOR（默认模式，读取彩色图像）、IMREAD_GRAYSCALE（读取灰度图像）和IMREAD_UNCHANGED（读取原始图像，包括alpha值等信息）。
例如：```cv::Mat img_color = cv::imread("color_image.jpg",cv::IMREAD_COLOR); //读取彩色图像cv::Mat img_gray = cv::imread("gray_image.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE); //读取灰度图像cv::Mat img_origin = cv::imread("original_image.png",cv::IMREAD_UNCHANGED); //读取原始图像```使用imwrite()函数将图像保存为文件，第一个参数为保存的文件名，第二个参数为要保存的图像。
例如：```cv::imwrite("result.jpg", img_color); //保存彩色图像cv::imwrite("result.png", img_gray); //保存灰度图像```二、基本操作OpenCV提供了各种基本的图像操作函数，包括图像大小调整、通道分离、通道合并、通道相加、通道相减、通道相乘等操作。
opencv亮度调节函数
opencv亮度调节函数OpenCV是一个广泛应用的计算机视觉库，拥有丰富的图像处理函数库。
其中亮度调节函数是其中一个重要的函数，可以对图像的亮度进行调节，提高图像的可视效果。
OpenCV中亮度调节函数有三种：addWeighted、multiply和convertScaleAbs。
1.addWeighted()addWeighted()函数可以将两张图片按照一定比例进行加权叠加，从而改变图像的亮度和对比度。
函数的定义如下：void cv::addWeighted (InputArray src1, //第一张图片double alpha, //第一张图片的权重InputArray src2, //第二张图片double beta, //第二张图片的权重double gamma, //叠加时的gamma值OutputArray dst //输出图像)其中src1和src2是输入图像，alpha和beta是两张图像的权重，gamma是叠加时的gamma值，dst是输出图像。
下面是一个示例代码：2.multiply()Mat img = imread("test.jpg"); //读取图片Mat dst; //输出图像double scale = 1.5; //乘法时的缩放比例multiply(img, Scalar(scale, scale, scale), dst); //亮度调节imshow("Result", dst); //显示结果图像3.convertScaleAbs()以上就是OpenCV亮度调节函数的介绍和示例代码。
通过这些函数，我们可以轻松调节图像的亮度和对比度，提高图像的可视效果。
opencv subtract 用法
opencv subtract 用法OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉应用的工具和函数。
其中一个常用的函数是subtract，它用于执行两个图像之间的减法运算。
在OpenCV中，subtract函数可以将两个图像相减，从而得到一个表示两个图像差异的图像。
一、基本用法在OpenCV中，subtract函数的基本语法如下：```cppvoid subtract(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, bool mask = true);```其中，src1和src2是输入图像，dst是输出图像，mask是一个可选参数，用于指定是否使用掩码进行运算。
二、函数参数说明1. InputArray src1和src2：表示要进行减法运算的两个输入图像。
可以是灰度图像或彩色图像，也可以是矩阵或数组。
2. OutputArray dst：表示输出图像，即进行减法运算后的结果。
dst的维度和类型应该与输入图像相同。
3. bool mask：可选参数，用于指定是否使用掩码进行运算。
当mask为true时，函数将使用输入图像中的值来创建一个掩码，并将掩码应用于输出图像。
这样可以仅对输出图像中的某些像素进行减法运算。
三、函数应用示例下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用OpenCV的subtract函数：```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>int main() {// 读取两个灰度图像cv::Mat img1 = cv::imread("image1.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE);cv::Mat img2 = cv::imread("image2.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE);// 确保两个图像大小相同if (img1.size() != img2.size()) {std::cerr << "Images must have the same size." << std::endl;return -1;}// 创建输出图像cv::Mat dst;dst.create(img1.size(), img1.type());// 进行减法运算cv::subtract(img1, img2, dst);// 显示结果图像cv::namedWindow("Subtracted Image",cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow("Subtracted Image", dst);cv::waitKey();return 0;}```上述代码中，我们首先读取两个灰度图像，并确保它们具有相同的大小。
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。
cv2.imread函数的用法
CV2.IMREAD函数是OpenCV库中用于读取图像文件的函数。
它的主要作用是将图像文件加载到内存中，以便后续的图像处理和分析。
CV2.IMREAD函数有着丰富的功能和灵活的参数设置，能够满足不同场景下的图像读取需求。
让我们来看一下CV2.IMREAD函数的基本用法。
当我们需要读取一张图像文件时，可以使用以下语句：img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)在这个例子中，'image.jpg'是需要读取的图像文件路径，而cv2.IMREAD_COLOR指定了图像的读取模式。
在这里，我们使用的是cv2.IMREAD_COLOR，表示以彩色图像的方式读取图像文件。
除了cv2.IMREAD_COLOR之外，CV2.IMREAD函数还有其他几种常用的图像读取模式，比如cv2.IMREAD_GRAYSCALE（灰度图像模式）、cv2.IMREAD_UNCHANGED（包含透明通道的图像模式）等。
通过设置不同的读取模式，我们可以根据需求灵活地读取不同类型的图像文件。
CV2.IMREAD函数的参数设置还包括其他一些扩展功能，比如指定图像的颜色通道顺序、加载透明通道等。
这些参数的设定可以帮助我们更好地理解图像的特性和结构，对后续的图像处理和分析工作非常重要。
在实际应用中，CV2.IMREAD函数的使用非常灵活。
除了读取本地的图像文件，它还可以读取网络上的图像资源，从视频流中提取图像帧等。
而且，CV2.IMREAD函数在图像读取过程中还支持对图像数据进行压缩、解码和格式转换，能够满足不同场景下的图像读取和处理需求。
CV2.IMREAD函数是OpenCV库中非常重要的图像处理函数，它不仅可以帮助我们高效地读取图像数据，还可以提供丰富的参数设置和灵活的功能扩展，满足了图像处理和分析的需求。
通过对CV2.IMREAD 函数的深入理解和灵活运用，我们能够更好地应用图像处理技术，实现更多样化的应用场景和业务需求。
convertscaleabs原理 -回复
convertscaleabs原理-回复ConvertScaleAbs函数是OpenCV（开源计算机视觉库）中的一个函数，用于将图像数据的尺度缩放和绝对值转换。
该函数常常用于图像处理和计算机视觉的应用中，能够实现对图像亮度、对比度的调整以及像素值的取绝对值等功能。
首先，我们来介绍一下ConvertScaleAbs函数的基本原理。
该函数的完整定义如下：cppvoid cv::convertScaleAbs(InputArray src,OutputArray dst,double alpha = 1,double beta = 0)这个函数接受四个参数：输入图像（src）、输出图像（dst）、缩放系数（alpha）和平移参数（beta）。
其中，alpha和beta参数用于缩放和平移图像的像素值，从而调整图像的亮度和对比度。
注意，alpha和beta参数默认为1和0，表示不对图像的像素值进行缩放和平移。
接下来，我们将一步一步地回答关于ConvertScaleAbs函数的原理和使用方法。
第一步：导入OpenCV库在使用ConvertScaleAbs函数之前，需要先导入OpenCV库。
这可以通过以下代码实现：cpp#include <opencv2/opencv.hpp>第二步：加载图像数据在调用ConvertScaleAbs函数之前，需要加载图像数据。
这可以通过以下代码实现：cppcv::Mat srcImage = cv::imread("input.jpg");上述代码中，srcImage变量将保存加载进来的图像数据。
这里我们假设加载的图像文件为input.jpg。
第三步：调用ConvertScaleAbs函数在加载了图像数据之后，就可以调用ConvertScaleAbs函数了。
它的调用方式如下：cppcv::Mat dstImage;cv::convertScaleAbs(srcImage, dstImage, alpha, beta);上述代码中，dstImage变量将保存经过ConvertScaleAbs函数处理后的图像数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数2011-02-21 19:25:42|分类：默认分类|字号订阅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；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；153、cvHoughLines2：霍夫直线变换；154、cvHoughCircles：霍夫圆变换；155、cvRemap：图像重映射，校正标定图像，图像插值；156、cvWarpAffine：稠密仿射变换；157、cvGetQuadrangleSubPix：仿射变换；158、cvGetAffineTransform：仿射映射矩阵的计算；159、cvCloneImage：将整个IplImage结构复制到新的IplImage中；160、cv2DRotationMatrix：仿射映射矩阵的计算；161、cvTransform：稀疏仿射变换；162、cvWarpPerspective：密集透视变换(单应性)；163、cvGetPerspectiveTransform：计算透视映射矩阵；164、cvPerspectiveTransform：稀疏透视变换；165、cvCartToPolar：将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射；166、cvPolarToCart：将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射；167、cvLogPolar：对数极坐标变换；168、cvDFT：离散傅里叶变换；169、cvMulSpectrums：频谱乘法；170、cvDCT：离散余弦变换；171、cvIntegral：计算积分图像；172、cvDistTransform：图像的距离变换；173、cvEqualizeHist：直方图均衡化；174、cvCreateHist：创建一新直方图；175、cvMakeHistHeaderForArray：根据已给出的数据创建直方图；176、cvNormalizeHist：归一化直方图；177、cvThreshHist：直方图阈值函数；178、cvCalcHist：从图像中自动计算直方图；179、cvCompareHist：用于对比两个直方图的相似度；180、cvCalcEMD2：陆地移动距离(EMD)算法；181、cvCalcBackProject：反向投影；182、cvCalcBackProjectPatch：图块的方向投影；183、cvMatchTemplate：模板匹配；184、cvCreateMemStorage：用于创建一个内存存储器；185、cvCreateSeq：创建序列；186、cvSeqInvert：将序列进行逆序操作；187、cvCvtSeqToArray：复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中；188、cvFindContours：从二值图像中寻找轮廓；189、cvDrawContours：绘制轮廓；190、cvApproxPoly：使用多边形逼近一个轮廓；191、cvContourPerimeter：轮廓长度；192、cvContoursMoments：计算轮廓矩；193、cvMoments：计算Hu不变矩；194、cvMatchShapes：使用矩进行匹配；195、cvInitLineIterator：对任意直线上的像素进行采样；196、cvSampleLine：对直线采样；197、cvAbsDiff：帧差；198、cvWatershed：分水岭算法；199、cvInpaint：修补图像；200、cvGoodFeaturesToTrack：寻找角点；201、cvFindCornerSubPix：用于发现亚像素精度的角点位置；202、cvCalcOpticalFlowLK：实现非金字塔的Lucas-Kanade稠密光流算法；203、cvMeanShift：mean-shift跟踪算法；204、cvCamShift：camshift跟踪算法；205、cvCreateKalman：创建Kalman滤波器；206、cvCreateConDensation：创建condensation滤波器；207、cvConvertPointsHomogenious：对齐次坐标进行转换；208、cvFindChessboardCorners：定位棋盘角点；209、cvFindHomography：计算单应性矩阵；210、cvRodrigues2：罗德里格斯变换；211、cvFitLine：直线拟合算法；212、cvCalcCovarMatrix：计算协方差矩阵；213、cvInvert：计算协方差矩阵的逆矩阵；214、cvMahalanobis：计算Mahalanobis距离；215、cvKMeans2：K均值；216、cvCloneMat：根据一个已有的矩阵创建一个新矩阵；217、cvPreCornerDetect：计算用于角点检测的特征图；218、cvGetImage：CvMat图像数据格式转换成IplImage图像数据格式；219、cvMatMul：两矩阵相乘；。