opencv函数库说明（opencv库介绍）

## OpenCV函数库说明

简介

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个跨平台的计算机视觉库，用C++编写，但是也提供Python、Java、Matlab等语言的接口。它包含了大量的图像和视频处理算法，广泛应用于各个领域，例如图像识别、目标检测、人脸识别、视频分析、增强现实等等。 OpenCV 提供了丰富的函数，涵盖了图像处理的各个方面，从基本的图像读写、滤波、变换到高级的机器学习算法。本文将对OpenCV的核心函数库进行概要说明。### I. 图像和视频 I/O这一部分函数用于读取、写入和显示图像和视频。

`cv2.imread(filename, flags)`:

读取图像文件。`filename` 是图像路径，`flags` 指定读取方式 (例如：`cv2.IMREAD_COLOR` 读取彩色图像，`cv2.IMREAD_GRAYSCALE` 读取灰度图像)。

`cv2.imwrite(filename, img)`:

写入图像文件。`filename` 是保存路径，`img` 是要保存的图像。

`cv2.imshow(winname, img)`:

显示图像。`winname` 是窗口名称，`img` 是要显示的图像。

`cv2.waitKey(delay)`:

等待按键事件。`delay` 指定等待时间（毫秒），0表示无限等待。

`cv2.VideoCapture(filename)`:

打开视频文件或摄像头。`filename` 可以是视频文件路径或摄像头索引。

`cap.read()`:

读取视频帧。`cap` 是`VideoCapture`对象。返回布尔值（是否读取成功）和帧图像。

`cap.release()`:

释放视频资源。### II. 图像处理这部分函数用于对图像进行各种操作，例如滤波、变换、颜色空间转换等。

`cv2.cvtColor(src, code)`:

颜色空间转换。`src` 是输入图像，`code` 指定转换类型 (例如：`cv2.COLOR_BGR2GRAY` 将BGR图像转换为灰度图像，`cv2.COLOR_BGR2HSV` 将BGR图像转换为HSV图像)。

`cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, sigmaY])`:

高斯模糊。`src` 是输入图像，`ksize` 是核大小，`sigmaX` 和 `sigmaY` 是高斯函数的标准差。

`cv2.medianBlur(src, ksize)`:

中值滤波。`src` 是输入图像，`ksize` 是核大小。

`cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)`:

Canny边缘检测。`image` 是输入图像，`threshold1` 和 `threshold2` 是两个阈值。

`cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]])`:

Sobel边缘检测。

`cv2.resize(src, dsize[, fx[, fy[, interpolation]]])`:

图像缩放。`src` 是输入图像，`dsize` 是输出图像大小，`fx` 和 `fy` 是缩放因子，`interpolation` 指定插值方法。

`cv2.warpPerspective(src, M, dsize)`:

透视变换。`src` 是输入图像，`M` 是变换矩阵，`dsize` 是输出图像大小。### III. 图像特征提取这部分函数用于提取图像的特征，例如角点、边缘、SIFT、SURF等。

`cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k)`:

Harris角点检测。

`cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance)`:

Shi-Tomasi角点检测。

`cv2.SIFT_create()`:

创建SIFT特征提取器。

`cv2.SURF_create()`:

创建SURF特征提取器。

`cv2.ORB_create()`:

创建ORB特征提取器。

`cv2.findContours(image, mode, method)`:

寻找轮廓。### IV. 对象检测和识别这部分函数用于检测和识别图像中的对象，例如人脸、物体等。 OpenCV 提供了 Haar 级联分类器和深度学习模型的接口。

`cv2.CascadeClassifier()`:

加载Haar级联分类器。

`detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))`:

使用Haar级联分类器进行目标检测。 (需要预先训练好的分类器)

深度学习模型集成:

OpenCV 支持通过DNN模块加载并使用各种深度学习模型进行目标检测和识别 (例如，加载预训练的YOLO, SSD, Faster R-CNN模型)。### V. 其他模块OpenCV 还包含其他一些模块，例如：

`cv2.calibrateCamera()`:

相机标定。

`cv2.solvePnP()`:

姿态估计。

`cv2.findHomography()`:

寻找单应性矩阵。

各种矩阵运算函数:

OpenCV 提供了丰富的矩阵运算函数，用于进行各种线性代数操作。

注意:

以上只是一些 OpenCV 核心函数库的简要说明，每个函数都有更详细的参数和用法。 建议参考 OpenCV 官方文档以获取更完整的资料。 学习 OpenCV 最好的方法是结合实际案例进行练习，逐步掌握其功能和应用。

OpenCV函数库说明**简介**OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个跨平台的计算机视觉库，用C++编写，但是也提供Python、Java、Matlab等语言的接口。它包含了大量的图像和视频处理算法，广泛应用于各个领域，例如图像识别、目标检测、人脸识别、视频分析、增强现实等等。 OpenCV 提供了丰富的函数，涵盖了图像处理的各个方面，从基本的图像读写、滤波、变换到高级的机器学习算法。本文将对OpenCV的核心函数库进行概要说明。

I. 图像和视频 I/O这一部分函数用于读取、写入和显示图像和视频。* **`cv2.imread(filename, flags)`:** 读取图像文件。`filename` 是图像路径，`flags` 指定读取方式 (例如：`cv2.IMREAD_COLOR` 读取彩色图像，`cv2.IMREAD_GRAYSCALE` 读取灰度图像)。 * **`cv2.imwrite(filename, img)`:** 写入图像文件。`filename` 是保存路径，`img` 是要保存的图像。 * **`cv2.imshow(winname, img)`:** 显示图像。`winname` 是窗口名称，`img` 是要显示的图像。 * **`cv2.waitKey(delay)`:** 等待按键事件。`delay` 指定等待时间（毫秒），0表示无限等待。 * **`cv2.VideoCapture(filename)`:** 打开视频文件或摄像头。`filename` 可以是视频文件路径或摄像头索引。 * **`cap.read()`:** 读取视频帧。`cap` 是`VideoCapture`对象。返回布尔值（是否读取成功）和帧图像。 * **`cap.release()`:** 释放视频资源。

II. 图像处理这部分函数用于对图像进行各种操作，例如滤波、变换、颜色空间转换等。* **`cv2.cvtColor(src, code)`:** 颜色空间转换。`src` 是输入图像，`code` 指定转换类型 (例如：`cv2.COLOR_BGR2GRAY` 将BGR图像转换为灰度图像，`cv2.COLOR_BGR2HSV` 将BGR图像转换为HSV图像)。 * **`cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, sigmaY])`:** 高斯模糊。`src` 是输入图像，`ksize` 是核大小，`sigmaX` 和 `sigmaY` 是高斯函数的标准差。 * **`cv2.medianBlur(src, ksize)`:** 中值滤波。`src` 是输入图像，`ksize` 是核大小。 * **`cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)`:** Canny边缘检测。`image` 是输入图像，`threshold1` 和 `threshold2` 是两个阈值。 * **`cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]])`:** Sobel边缘检测。 * **`cv2.resize(src, dsize[, fx[, fy[, interpolation]]])`:** 图像缩放。`src` 是输入图像，`dsize` 是输出图像大小，`fx` 和 `fy` 是缩放因子，`interpolation` 指定插值方法。 * **`cv2.warpPerspective(src, M, dsize)`:** 透视变换。`src` 是输入图像，`M` 是变换矩阵，`dsize` 是输出图像大小。

III. 图像特征提取这部分函数用于提取图像的特征，例如角点、边缘、SIFT、SURF等。* **`cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k)`:** Harris角点检测。 * **`cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance)`:** Shi-Tomasi角点检测。 * **`cv2.SIFT_create()`:** 创建SIFT特征提取器。 * **`cv2.SURF_create()`:** 创建SURF特征提取器。 * **`cv2.ORB_create()`:** 创建ORB特征提取器。 * **`cv2.findContours(image, mode, method)`:** 寻找轮廓。

IV. 对象检测和识别这部分函数用于检测和识别图像中的对象，例如人脸、物体等。 OpenCV 提供了 Haar 级联分类器和深度学习模型的接口。* **`cv2.CascadeClassifier()`:** 加载Haar级联分类器。 * **`detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))`:** 使用Haar级联分类器进行目标检测。 (需要预先训练好的分类器) * **深度学习模型集成:** OpenCV 支持通过DNN模块加载并使用各种深度学习模型进行目标检测和识别 (例如，加载预训练的YOLO, SSD, Faster R-CNN模型)。

V. 其他模块OpenCV 还包含其他一些模块，例如：* **`cv2.calibrateCamera()`:** 相机标定。 * **`cv2.solvePnP()`:** 姿态估计。 * **`cv2.findHomography()`:** 寻找单应性矩阵。 * **各种矩阵运算函数:** OpenCV 提供了丰富的矩阵运算函数，用于进行各种线性代数操作。**注意:** 以上只是一些 OpenCV 核心函数库的简要说明，每个函数都有更详细的参数和用法。 建议参考 OpenCV 官方文档以获取更完整的资料。 学习 OpenCV 最好的方法是结合实际案例进行练习，逐步掌握其功能和应用。