opencv图像处理（opencv图像处理入门与实践pdf）

简介:

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，用于图像和视频处理。它提供了包括图像读取、转换、滤波、特征提取、对象检测等在内的大量功能，使得图像处理变得简单高效。本文将介绍OpenCV的一些常用功能以及如何使用它进行图像处理。

一、图像读取和显示

OpenCV支持常见的图像格式，可以使用cv2.imread()函数读取图像文件，并使用cv2.imshow()函数显示图像。通过设置窗口大小和显示时间，可以进行灵活的显示操作。

二、图像转换

OpenCV提供了各种图像转换功能，如灰度化、二值化、调整亮度和对比度等。通过cv2.cvtColor()函数可以将彩色图像转换为灰度图像，通过cv2.threshold()函数可以进行二值化处理，通过cv2.convertScaleAbs()函数可以调整图像的亮度和对比度。

三、图像滤波

OpenCV提供了多种图像滤波方法，如均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。这些滤波方法可以用于平滑图像、去除噪声等。通过cv2.blur()函数可以进行均值滤波，通过cv2.GaussianBlur()函数可以进行高斯滤波，通过cv2.medianBlur()函数可以进行中值滤波。

四、图像特征提取

OpenCV支持常见的图像特征提取方法，如边缘检测、角点检测、直线检测等。通过cv2.Canny()函数可以进行边缘检测，通过cv2.cornerHarris()函数可以进行角点检测，通过cv2.HoughLines()函数可以进行直线检测。

五、对象检测

OpenCV提供了基于机器学习算法的对象检测方法，如Haar特征分类器、HOG+SVM等。通过使用训练好的分类器，可以在图像中检测出目标对象。通过cv2.CascadeClassifier()函数可以加载Haar特征分类器，通过cv2.detectMultiScale()函数可以进行对象检测。

总结:

OpenCV是一个功能强大的图像处理库，在计算机视觉领域有广泛的应用。本文介绍了OpenCV的一些基本功能和常用方法，包括图像读取和显示、图像转换、图像滤波、图像特征提取和对象检测。通过学习和使用OpenCV，可以实现各种图像处理任务，提高图像处理的效率和准确度。