OPENCV库函数名
opencv blur函数
opencv blur函数函数名：blur函数描述：blur函数是OpenCV中的一种图像平滑处理函数，用于对图像进行模糊处理。
模糊操作可以减轻图像中的噪声，并减少图像的细节。
函数原型：void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int borderType = BORDER_DEFAULT )参数解释：- src: 输入图像矩阵，可以是8位无符号整型（CV_8U），16位有符号整型（CV_16S），32位有符号浮点型（CV_32F）或者64位浮点型（CV_64F）。
- dst: 输出图像矩阵，与源图像矩阵有相同的尺寸和类型。
- ksize: 卷积核的尺寸，通常为奇数，例如(3, 3)、(5, 5)等。
- anchor: 锚点位置，用于指定卷积核的中心点，默认值为(-1, -1)，表示锚点位于卷积核的中心。
- borderType: 边界像素插值方法，用于处理超出边界的像素，默认值为BORDER_DEFAULT。
函数功能：blur函数利用指定的卷积核对图像进行模糊处理。
卷积核的尺寸取决于ksize参数的值，边界像素的插值方法由borderType参数指定。
模糊操作会对图像中的每个像素点进行卷积运算，计算结果作为该像素点的输出值。
图像的模糊程度取决于卷积核的大小和插值方法。
示例代码：以下示例代码展示了如何使用blur函数对图像进行模糊处理：```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(){Mat srcImage = imread("lena.jpg", IMREAD_COLOR);if (srcImage.empty()){cout << "Failed to read image" << endl;return -1;}Mat blurredImage;Size ksize(5, 5);blur(srcImage, blurredImage, ksize);namedWindow("Original Image", WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("Blurred Image", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Original Image", srcImage);imshow("Blurred Image", blurredImage);waitKey(0);return 0;}```上述代码中，先读取名为"lena.jpg"的图像文件，然后调用blur 函数对图像进行模糊处理，将处理结果存储在名为blurredImage的Mat对象中。
opencv drawcontours函数
opencv drawcontours函数OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了各种图像处理和分析功能，包括图像读取、过滤、转换、处理、特征检测、物体识别等。
其中，drawcontours函数是OpenCV中常用的函数之一，主要用于绘制轮廓线。
drawcontours函数的代码格式如下：cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)参数说明：- image：输入图像，必须为8位或32位单通道图像。
- contours：轮廓线数组，由cv2.findContours函数得到。
- contourIdx：要绘制的轮廓线的索引，如果为负数则表示绘制所有轮廓线。
- color：轮廓线的颜色，可以为一个三元素的元组。
- thickness：轮廓线的宽度，如果为-1则表示填充轮廓。
- lineType：轮廓线的类型，可以选择线条类型，如CV_AA。
- hierarchy：轮廓的层次结构，由cv2.findContours函数得到。
- maxLevel：绘制的轮廓线的最大层级。
- offset：轮廓线的偏移量。
drawcontours函数可以绘制图像中的轮廓线，通常用于图像分割和物体检测。
轮廓线是指图像中黑色物体和白色背景的边缘线，可以通过cv2.findContours函数获取。
drawcontours函数可以将轮廓线绘制到输入图像的相应位置上，以便于后续的处理和分析。
在使用drawcontours函数时，需要注意以下几点：1.需要先确定轮廓线的坐标和轮廓线数组，在使用cv2.findContours函数时可以获取到。
2.需要确定绘制的轮廓线的颜色和宽度，可以通过设置color和thickness参数来实现。
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。
cv2库函数
cv2库函数OpenCV（Open Source Computer Vision Library）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功能。
在OpenCV中，cv2是一个用于Python的库，它提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的函数。
在本文中，我们将介绍一些常用的cv2库函数，以帮助读者更好地了解如何使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务。
1. 读取和显示图像：cv2.imread()和cv2.imshow()cv2.imread()函数用于读取图像文件，可以指定图像文件的路径和读取模式。
读取的图像会以NumPy数组的形式返回，可以方便地进行后续处理。
cv2.imshow()函数用于显示图像，可以指定窗口的名称和要显示的图像。
通过这两个函数，我们可以快速读取和显示图像文件，方便进行后续处理和分析。
2. 图像的灰度化：cv2.cvtColor()cv2.cvtColor()函数用于将彩色图像转换为灰度图像，可以指定转换的颜色空间。
在图像处理和计算机视觉任务中，常常需要将彩色图像转换为灰度图像进行后续处理，比如边缘检测、特征提取等。
通过cv2.cvtColor()函数，可以方便地进行灰度化处理，为后续任务提供更好的基础。
3. 图像的缩放和裁剪：cv2.resize()和数组切片cv2.resize()函数用于对图像进行缩放操作，可以指定目标图像的大小和缩放模式。
图像缩放是图像处理和计算机视觉任务中常用的操作，可以用于调整图像的大小、改变图像的分辨率等。
除了cv2.resize()函数外，还可以使用NumPy数组的切片操作进行图像的裁剪，实现对图像的局部操作和提取感兴趣的区域。
4. 图像的边缘检测：cv2.Canny()cv2.Canny()函数用于对图像进行边缘检测，可以指定边缘检测的参数和阈值。
边缘检测是图像处理和计算机视觉任务中常用的操作，可以用于检测图像中的边缘和轮廓，提取图像的关键信息。
opencv常用函数
01、cvL oad：矩阵读取；102、c vOpen FileS torag e：为读/写打开存储文件；103、cv Relea seFil eStor age：释放存储的数据；104、cvS tartW riteS truct：开始写入新的数据结构；105、cvE ndWri teStr uct：结束写入数据结构；106、cv Write Int：写入整数型；107、cvWri teRea l：写入浮点型；108、cv Write Strin g：写入字符型；109、cv Write Comme nt：写一个XML或YAML的注释字串；110、cvWri te：写一个对象；111、cvWr iteRa wData：写入多个数值；112、cv Write FileN ode：将文件节点写入另一个文件存储器；113、cvGet RootF ileNo de：获取存储器最顶层的节点；114、cvGet FileN odeBy Name：在映图或存储器中找到相应节点；115、cvGet Hashe dKey：为名称返回一个惟一的指针；116、cv GetFi leNod e：在映图或文件存储器中找到节点；117、cvG etFil eNode Name：返回文件的节点名；118、c vRead Int：读取一个无名称的整数型；119、cvRe adInt ByNam e：读取一个有名称的整数型；120、c vRead Real：读取一个无名称的浮点型；121、c vRead RealB yName：读取一个有名称的浮点型；122、cv ReadS tring：从文件节点中寻找字符串；123、cv ReadS tring ByNam e：找到一个有名称的文件节点并返回它；124、c vRead：将对象解码并返回它的指针；125、c vRead ByNam e：找到对象并解码；126、cvRea dRawD ata：读取多个数值；127、cvSt artRe adRaw Data：初始化文件节点序列的读取；128、cv ReadR awDat aSlic e：读取文件节点的内容；129、cvG etMod uleIn fo：检查IPP库是否已经正常安装并且检验运行是否正常；130、cv Resiz eWind ow：用来调整窗口的大小；131、cvSav eImag e：保存图像；132、cvM oveWi ndow：将窗口移动到其左上角为x,y的位置；133、cv Destr oyAll Windo w：用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间；134、cv GetTr ackba rPos：读取滑动条的值；135、cv SetTr ackba rPos：设置滑动条的值；136、cv GrabF rame：用于快速将视频帧读入内存；137、cv Retri eveFr ame：对读入帧做所有必须的处理；138、cvC onver tImag e：用于在常用的不同图像格式之间转换；139、c vErod e：形态腐蚀；140、cvD ilate：形态学膨胀；141、c vMorp holog yEx：更通用的形态学函数；142、c vFloo dFill：漫水填充算法，用来进一步控制哪些区域将被填充颜色；143、cvRe size：放大或缩小图像；144、cv PyrUp：图像金字塔，将现有的图像在每个维度上都放大两倍；145、cvPyr Segme ntati on：利用金字塔实现图像分割；146、cvThr eshol d：图像阈值化；147、cv Acc：可以将8位整数类型图像累加为浮点图像；148、cv Adapt iveTh resho ld：图像自适应阈值；149、cvFi lter2D：图像卷积；150、cvC opyMa keBor der：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、cvSo bel：图像边缘检测，Sobe l算子；152、c vLapl ace：拉普拉斯变换、图像边缘检测；153、cv Hough Lines2：霍夫直线变换；154、c vHoug hCirc les：霍夫圆变换；155、cvRem ap：图像重映射，校正标定图像，图像插值；156、cvWa rpAff ine：稠密仿射变换；157、cvGe tQuad rangl eSubP ix：仿射变换；158、cv GetAf fineT ransf orm：仿射映射矩阵的计算；159、c vClon eImag e：将整个IplIm age结构复制到新的IplIm age中；160、cv2DR otati onMat rix：仿射映射矩阵的计算；161、c vTran sform：稀疏仿射变换；162、cv WarpP erspe ctive：密集透视变换(单应性)；163、cv GetPe rspec tiveT ransf orm：计算透视映射矩阵；164、cv Persp ectiv eTran sform：稀疏透视变换；165、cv CartT oPola r：将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射；166、cvPo larTo Cart：将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射；167、c vLogP olar：对数极坐标变换；168、cv DFT：离散傅里叶变换；169、cvM ulSpe ctrum s：频谱乘法；170、cvD CT：离散余弦变换；171、cvInt egral：计算积分图像；172、cv DistT ransf orm：图像的距离变换；173、cvE quali zeHis t：直方图均衡化；174、c vCrea teHis t：创建一新直方图；175、cvMak eHist Heade rForA rray：根据已给出的数据创建直方图；176、c vNorm alize Hist：归一化直方图；177、cvT hresh Hist：直方图阈值函数；178、cv CalcH ist：从图像中自动计算直方图；179、cvCo mpare Hist：用于对比两个直方图的相似度；180、c vCalc EMD2：陆地移动距离(EMD)算法；181、c vCalc BackP rojec t：反向投影；182、cvC alcBa ckPro jectP atch：图块的方向投影；183、cv Match Templ ate：模板匹配；184、c vCrea teMem Stora ge：用于创建一个内存存储器；185、cvCre ateSe q：创建序列；186、cvS eqInv ert：将序列进行逆序操作；187、c vCvtS eqToA rray：复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中；188、cvFi ndCon tours：从二值图像中寻找轮廓；189、cvD rawCo ntour s：绘制轮廓；190、cvA pprox Poly：使用多边形逼近一个轮廓；191、cvC ontou rPeri meter：轮廓长度；192、cvCo ntour sMome nts：计算轮廓矩；193、cvMom ents：计算Hu不变矩；194、cv Match Shape s：使用矩进行匹配；195、cvIni tLine Itera tor：对任意直线上的像素进行采样；196、cv Sampl eLine：对直线采样；197、cvA bsDif f：帧差；198、cvWat ershe d：分水岭算法；199、cv Inpai nt：修补图像；200、cv GoodF eatur esToT rack：寻找角点；201、cvFin dCorn erSub Pix：用于发现亚像素精度的角点位置；202、c vCalc Optic alFlo wLK：实现非金字塔的Luca s-Kan ade稠密光流算法；203、cvMea nShif t：mea n-shi ft跟踪算法；204、cvC amShi ft：ca mshif t跟踪算法；205、cvCr eateK alman：创建Ka lman滤波器；206、cv Creat eConD ensat ion：创建cond ensat ion滤波器；207、cvC onver tPoin tsHom ogeni ous：对齐次坐标进行转换；208、c vFind Chess board Corne rs：定位棋盘角点；209、cvFin dHomo graph y：计算单应性矩阵；210、cvRod rigue s2：罗德里格斯变换；211、cvFi tLine：直线拟合算法；212、cv CalcC ovarM atrix：计算协方差矩阵；213、c vInve rt：计算协方差矩阵的逆矩阵；214、cvMah alano bis：计算Maha lanob is距离；215、cvKMe ans2：K均值；216、c vClon eMat：根据一个已有的矩阵创建一个新矩阵；217、cvP reCor nerDe tect：计算用于角点检测的特征图；218、cv GetIm age：C vMat图像数据格式转换成Ip lImag e图像数据格式；219、cv MatMu l：两矩阵相乘；。
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。
cv.imread用法 -回复
cv.imread用法-回复cv.imread是OpenCV库中的一个函数，用于从文件中读取图像。
它返回一个多维数组，表示所读取图像的像素值。
cv.imread函数的用法如下：img = cv.imread(filename, flag)其中，filename是要读取的图像文件的路径和名称，flag是一个可选的参数，用于指定图像读取的方式。
该参数有以下几种取值：1. cv.IMREAD_COLOR：以BGR形式读取图像。
将忽略图像的透明度，并且将图像转换为3通道（红、绿、蓝）的彩色图像。
这是默认值。
2. cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度形式读取图像。
将图像转换为单通道的灰度图像。
3. cv.IMREAD_UNCHANGED：以原始形式读取图像。
包括图像的所有通道和透明度（如果有）。
使用cv.imread函数时，需要先导入OpenCV库，通常使用以下代码进行导入：import cv2 as cv接下来，通过一个具体的例子来说明cv.imread的用法。
假设我们有一张名为"image.jpg"的图像文件，位于当前工作目录下。
我们想要读取并显示该图像。
首先，我们需要使用cv.imread函数读取图像文件。
img = cv.imread("image.jpg", cv.IMREAD_COLOR)这将返回一个多维数组，表示读取的图像。
我们可以使用cv.imshow函数来显示图像。
cv.imshow("Image", img)同时，我们还需要使用cv.waitKey函数来等待用户按下任意键，从而保持图像窗口的显示。
cv.waitKey(0)最后，我们需要使用cv.destroyAllWindows函数来关闭显示的图像窗口，并释放内存。
cv.destroyAllWindows()在本例中，我们使用了cv.IMREAD_COLOR来读取图像，并将其存储在变量img中。
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 size函数
opencv size函数概述Size函数是OpenCV图像处理库中的一个函数，用于获取图像的尺寸信息。
该函数返回一个Size对象，该对象包含图像的宽度和高度。
通过调用Size函数，我们可以获取图像的尺寸信息，以便在图像处理的过程中进行计算和调整。
Size函数的语法Size函数的语法如下：cv::Size(int width, int height)其中，width和height分别指定图像的宽度和高度。
Size函数返回一个Size对象，该对象包含了图像的尺寸信息。
Size函数的示例下面是一个使用Size函数获取图像尺寸的示例代码：#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);// 获取图像尺寸cv::Size size = image.size();// 输出图像尺寸std::cout << "Image width: " << size.width << std::endl;std::cout << "Image height: " << size.height << std::endl;return 0;}上述示例代码中，首先使用imread函数读取一张图像，然后调用Size函数获取图像的尺寸信息，最后将图像的宽度和高度输出到控制台。
Size函数的应用场景Size函数可以在图像处理的多个场景中使用，下面介绍几个常见的应用场景：图像缩放在图像处理的过程中，经常需要将图像进行缩放。
使用Size函数获取图像的尺寸信息，可以方便地计算出缩放后的图像尺寸，从而进行图像的缩放操作。
图像裁剪图像裁剪是指根据需要，将图像的某一部分切割出来，得到感兴趣的区域。
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 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 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。
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。
knnmatch函数
knnmatch函数1. 什么是knnmatch函数knnmatch函数是OpenCV库提供的一个函数，用于在图像处理中进行特征匹配，具体地说，是基于k最近邻算法（k-Nearest Neighbor algorithm）的特征匹配方法。
knnmatch函数可用于在给定的两幅图像中，找出相似度较高的特征点，并将其进行匹配。
2. k最近邻算法概述k最近邻算法是一种常用的机器学习算法，它属于一种监督学习方法，并且被广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域。
k最近邻算法的基本思想是：对于新的输入样本，通过计算其与训练样本集中各样本的距离，并选择距离最近的k个样本作为其最近邻，利用最近邻的样本进行分类或回归。
3. knnmatch函数的使用knnmatch函数在图像处理中用于特征匹配，其主要参数如下：•第一个参数是要进行特征匹配的两幅图像的特征描述符，一般使用SIFT、SURF、ORB等算法生成。
•第二个参数是匹配过程的K值，表示选择每个特征点最近邻的个数。
•第三个参数是指定两个特征点之间的距离阈值，当两个特征点的距离小于该阈值时才会被认为是匹配的点。
•第四个参数是返回的匹配结果，可以是DMatch对象或者一个包含两个匹配点索引的列表。
knnmatch函数的调用示例如下：import cv2import numpy as npimg1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)sift = cv2.SIFT_create()kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)bf = cv2.BFMatcher()matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)good_matches = []for m, n in matches:if m.distance < 0.75 * n.distance:good_matches.append(m)img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=2)cv2.imshow("Matches", img3)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()4. knnmatch函数的工作原理knnmatch函数的工作原理如下：•首先，通过提取图像中的特征点和对应的特征描述符来生成特征向量。
cv2imshow用法
cv2imshow用法cv2.imshow是OpenCV库中用于在窗口中显示图像的函数。
它可以显示单个图像或连续的图像序列（视频）。
在本文中，我们将逐步解释cv2.imshow的用法，包括引入OpenCV库、读取图像、创建窗口、显示图像以及退出窗口等。
现在让我们开始详细了解cv2.imshow函数的使用方法。
第一步：引入OpenCV库在使用cv2.imshow之前，我们首先需要引入OpenCV库。
这可以通过以下代码完成：pythonimport cv2这将使我们能够使用OpenCV库中的各种函数和方法。
第二步：读取图像要在窗口中显示图像，我们首先需要从存储位置读取图像。
OpenCV库提供了一个名为cv2.imread的函数，用于读取图像。
以下是读取图像的代码示例：pythonimage = cv2.imread('image.jpg')这里，我们使用cv2.imread函数读取了名为image.jpg的图像。
请确保图像文件位于当前工作目录中或提供正确的路径。
第三步：创建窗口在显示图像之前，我们需要创建一个窗口。
OpenCV库提供了一个名为dWindow的函数，用于创建一个新窗口。
以下是创建窗口的代码示例：pythondWindow('Image Window', cv2.WINDOW_NORMAL)在此示例中，我们使用dWindow函数创建了一个名为"Image Window"的窗口。
我们还指定了cv2.WINDOW_NORMAL作为窗口的标志，这允许调整窗口的大小。
第四步：显示图像一旦图像被读取并窗口被创建，我们就可以使用cv2.imshow函数显示图像了。
以下是如何显示图像的代码示例：pythoncv2.imshow('Image Window', image)cv2.waitKey(0)在此示例中，我们使用cv2.imshow函数将读取的图像显示在名为"Image Window"的窗口中。
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 findcontours函数
opencv findcontours函数OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它可以在各种平台上使用。
库包含了许多模块，这些模块可以处理图像、视频、三维成像、物体检测等等，其中一个重要的模块是“图像处理”，它提供了许多基本的图像处理函数。
在图像处理中，寻找轮廓是一个常见的任务。
OpenCV的“findContours()”函数是寻找轮廓的重要工具。
该函数能够搜索图像中的所有连通区域，并将每个连通区域的轮廓上的点转换为一个向量。
因此，该函数的返回值是一个包含所有轮廓的向量。
该函数的语法如下：findContours(image, contours, hierarchy, mode, method, offset=cv::Point())参数解释：轮廓检索模式:- RETR_EXTERNAL:表示只检测外轮廓，不检测内部的轮廓。
例如只检测图像边界的轮廓。
- RETR_CCOMP:表示检测所有轮廓，但是只有两层轮廓，一层是外层轮廓，另一个是空心内部轮廓。
比如一个圆形中的嵌套矩形，就可以使用这个模式来检测，这样可以将外圆的轮廓和内矩形的轮廓分别储存。
轮廓逼近方法:这个参数决定检测到的轮廓以多少的精度来逼近实际图形，共有三种可选模式：以下是一个简单的程序示例：```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;if (img.empty()){cout << "Could not open or find the image" << endl;return -1;}Mat binary_output;threshold(img, binary_output, 128, 255, THRESH_BINARY);Mat conMat = Mat::zeros(img.size(),CV_8UC3);for(int i=0;i<contours.size();++i){drawContours(conMat, contours, i, Scalar(0,255,0), 2, LINE_AA);}imshow("Contours Image",conMat);return 0;}```findContours函数可以处理输入任何大小和形状的二值图像，它会从输入的图像中自动检测出连通的区域并保存，并返回所有的轮廓点。
cv2.copymakeborder参数
cv2.copymakeborder参数一、简介cv2.copyMakeBorder()是OpenCV库中的一个函数，用于在图像边界周围添加边框。
该函数需要指定一些参数，以控制边框的宽度、类型、填充颜色等。
二、参数说明1.borderType：边框类型，取值范围为0到6，包括BORDER_CONSTANT（填充颜色）、BORDER_REPLICATE（复制像素）、BORDER_REFLECT（反射像素）、BORDER_REFLECT_101（反射并复制边缘像素）、BORDER_WRAP（沿边界取像素值）、BORDER_CONSTANT_PHILIP（PHILIP填充颜色）、BORDER_ISOLATED（孤立的非边界像素）等。
2.top、bottom、left、right：指定边框在图像边界上的位置，取值范围为0到图像宽度或高度。
3.value：当borderType为BORDER_CONSTANT时，指定填充颜色或值。
4.borderColor：指定边框的颜色。
5.value_tolerance：当borderType为BORDER_REFLECT或BORDER_REFLECT_101时，指定像素值的容忍度范围。
6.copy：布尔类型参数，指定是否复制原始图像。
如果为True，则边框将在原始图像上创建，如果为False，则边框将在新创建的图像上创建。
三、示例代码以下是一个使用cv2.copyMakeBorder()函数的示例代码：```pythonimportcv2importnumpyasnp#读取图像img=cv2.imread('image.jpg')#添加黑色边框border=cv2.copyMakeBorder(img,5,5,5,5,cv2.BORDER_CONSTANT ,value=255)#显示原始图像和带有边框的图像cv2.imshow('OriginalImage',img)cv2.imshow('BorderImage',border)cv2.waitKey(0)```这段代码将读取一张名为'image.jpg'的图像，并在其周围添加一个黑色边框。