opencv函数库（opencv函数大全）

## OpenCV函数库### 简介OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了超过 2500 个优化的算法，涵盖了图像处理和计算机视觉领域的众多应用场景，例如：

图像和视频分析

对象识别

人脸识别

3D 模型构建

图像拼接

运动跟踪OpenCV 支持多种编程语言，包括 C++, Python, Java 等，并且可以在 Windows, Linux, macOS, Android 和 iOS 等多个平台上运行。这使得它成为了计算机视觉领域最流行和应用最广泛的库之一。### 核心模块OpenCV 被组织成多个模块，每个模块都包含了一系列相关的函数和类。以下是几个核心模块：

1. core 模块

核心功能： 这是基础模块，提供了 OpenCV 库最基本的数据结构，例如 `Mat` 类（用于存储图像）、`Scalar` 类（用于表示颜色值）等，以及内存管理、错误处理等基础功能。

数据类型： 定义了各种数据类型，如点、矩形、大小等，用于表示图像处理中的基本几何形状和属性。

矩阵操作： 提供了丰富的矩阵操作函数，例如矩阵加减乘除、转置、求逆等，这些操作是图像处理的基础。

2. imgproc 模块

图像处理： 包含了图像处理的核心算法，例如：

图像滤波： 平滑图像、去除噪声，例如高斯滤波、中值滤波等。

图像形态学： 处理图像的形状和结构，例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。

图像边缘检测： 检测图像中的边缘，例如 Canny 边缘检测、Sobel 算子等。

图像分割： 将图像分割成多个区域，例如阈值分割、分水岭算法等。

3. highgui 模块

用户界面： 提供了创建窗口、显示图像、读取鼠标键盘事件等功能。

视频 I/O： 提供了读取和写入视频文件的功能，以及从摄像头捕获视频流的功能。

4. imgcodecs 模块

图像编解码： 提供了读取和写入各种图像文件格式的功能，例如 JPEG, PNG, TIFF 等。

5. videoio 模块

视频 I/O： 提供了更高级的视频处理功能，例如视频编解码、视频分析等。

6. calib3d 模块

相机标定和 3D 重建： 提供了相机标定、立体视觉、3D 重建等功能。

7. features2d 模块

特征检测和描述： 提供了特征检测和描述的功能，例如 SIFT, SURF, ORB 等算法，这些算法可以用于图像匹配、目标识别等应用。

8. objdetect 模块

对象检测： 提供了预训练的 Haar 级联分类器和 HOG 特征描述符，可以用于人脸检测、行人检测等应用。

9. dnn 模块

深度神经网络： 提供了加载和运行预训练的深度神经网络模型的功能，例如人脸识别、物体检测等。### 应用场景OpenCV 应用广泛，以下是一些常见应用场景：

1. 图像识别和分类

使用特征检测和机器学习算法识别图像中的物体。

应用于人脸识别、物体识别、光学字符识别 (OCR) 等领域。

2. 视频分析

分析视频序列以检测和跟踪物体、识别动作等。

应用于安全监控、自动驾驶、运动分析等领域。

3. 图像增强和修复

改善图像质量，例如去除噪声、增强对比度、修复损坏的图像等。

4. 3D 重建

使用多个图像或视频帧重建场景的 3D 模型。

应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域.

5. 医学图像处理

分析医学图像，例如 X 光、CT 扫描、MRI 等，以辅助诊断和治疗。### 学习资源

OpenCV 官方网站:

[https://opencv.org/](https://opencv.org/)

OpenCV 官方文档:

[https://docs.opencv.org/](https://docs.opencv.org/)

OpenCV-Python 教程:

[https://pyimagesearch.com/](https://pyimagesearch.com/)

OpenCV 书籍:

例如 "Learning OpenCV"、"Mastering OpenCV" 等。### 总结OpenCV 是一个功能强大的开源库，为计算机视觉和机器学习提供了丰富的工具和算法。它易于使用、功能强大、跨平台，是计算机视觉领域不可或缺的工具。

OpenCV函数库

简介OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了超过 2500 个优化的算法，涵盖了图像处理和计算机视觉领域的众多应用场景，例如：* 图像和视频分析 * 对象识别 * 人脸识别 * 3D 模型构建 * 图像拼接 * 运动跟踪OpenCV 支持多种编程语言，包括 C++, Python, Java 等，并且可以在 Windows, Linux, macOS, Android 和 iOS 等多个平台上运行。这使得它成为了计算机视觉领域最流行和应用最广泛的库之一。

核心模块OpenCV 被组织成多个模块，每个模块都包含了一系列相关的函数和类。以下是几个核心模块：**1. core 模块*** 核心功能： 这是基础模块，提供了 OpenCV 库最基本的数据结构，例如 `Mat` 类（用于存储图像）、`Scalar` 类（用于表示颜色值）等，以及内存管理、错误处理等基础功能。 * 数据类型： 定义了各种数据类型，如点、矩形、大小等，用于表示图像处理中的基本几何形状和属性。 * 矩阵操作： 提供了丰富的矩阵操作函数，例如矩阵加减乘除、转置、求逆等，这些操作是图像处理的基础。**2. imgproc 模块*** 图像处理： 包含了图像处理的核心算法，例如：* 图像滤波： 平滑图像、去除噪声，例如高斯滤波、中值滤波等。* 图像形态学： 处理图像的形状和结构，例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。* 图像边缘检测： 检测图像中的边缘，例如 Canny 边缘检测、Sobel 算子等。* 图像分割： 将图像分割成多个区域，例如阈值分割、分水岭算法等。**3. highgui 模块*** 用户界面： 提供了创建窗口、显示图像、读取鼠标键盘事件等功能。 * 视频 I/O： 提供了读取和写入视频文件的功能，以及从摄像头捕获视频流的功能。**4. imgcodecs 模块*** 图像编解码： 提供了读取和写入各种图像文件格式的功能，例如 JPEG, PNG, TIFF 等。**5. videoio 模块*** 视频 I/O： 提供了更高级的视频处理功能，例如视频编解码、视频分析等。**6. calib3d 模块*** 相机标定和 3D 重建： 提供了相机标定、立体视觉、3D 重建等功能。**7. features2d 模块*** 特征检测和描述： 提供了特征检测和描述的功能，例如 SIFT, SURF, ORB 等算法，这些算法可以用于图像匹配、目标识别等应用。**8. objdetect 模块*** 对象检测： 提供了预训练的 Haar 级联分类器和 HOG 特征描述符，可以用于人脸检测、行人检测等应用。**9. dnn 模块*** 深度神经网络： 提供了加载和运行预训练的深度神经网络模型的功能，例如人脸识别、物体检测等。

应用场景OpenCV 应用广泛，以下是一些常见应用场景：**1. 图像识别和分类*** 使用特征检测和机器学习算法识别图像中的物体。 * 应用于人脸识别、物体识别、光学字符识别 (OCR) 等领域。**2. 视频分析*** 分析视频序列以检测和跟踪物体、识别动作等。 * 应用于安全监控、自动驾驶、运动分析等领域。**3. 图像增强和修复*** 改善图像质量，例如去除噪声、增强对比度、修复损坏的图像等。**4. 3D 重建*** 使用多个图像或视频帧重建场景的 3D 模型。 * 应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域.**5. 医学图像处理*** 分析医学图像，例如 X 光、CT 扫描、MRI 等，以辅助诊断和治疗。

学习资源* **OpenCV 官方网站:** [https://opencv.org/](https://opencv.org/) * **OpenCV 官方文档:** [https://docs.opencv.org/](https://docs.opencv.org/) * **OpenCV-Python 教程:** [https://pyimagesearch.com/](https://pyimagesearch.com/) * **OpenCV 书籍:** 例如 "Learning OpenCV"、"Mastering OpenCV" 等。

总结OpenCV 是一个功能强大的开源库，为计算机视觉和机器学习提供了丰富的工具和算法。它易于使用、功能强大、跨平台，是计算机视觉领域不可或缺的工具。