opencv函数大全（opencv的用法）

【OpenCV函数大全】

简介:

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富强大的图像处理和计算机视觉功能，可以用于实现各种图像处理任务。本文将介绍OpenCV中的一些核心函数以及它们的功能和用法。

一、图像加载与保存

1. imread()：加载图像文件，并转化为OpenCV的Mat对象。

2. imwrite()：保存图像到指定文件。

二、图像基本操作

1. cvtColor()：颜色空间转换，可以实现灰度化、RGB与HSV等之间的相互转换。

2. resize()：改变图像的尺寸。

3. flip()：翻转图像。

三、图像处理

1. GaussianBlur()：对图像进行高斯模糊处理。

2. Canny()：检测图像中的边缘。

3. threshold()：对图像进行阈值处理。

四、形态学操作

1. erode()：对图像进行腐蚀操作。

2. dilate()：对图像进行膨胀操作。

3. morphologyEx()：对图像进行形态学处理。

五、特征提取与匹配

1. SIFT()：检测图像中的尺度不变特征点。

2. SURF()：检测图像中的高斯兴趣点。

3. matchTemplate()：在图像中查找模板的匹配位置。

六、目标检测与识别

1. CascadeClassifier()：使用级联分类器进行目标检测，如人脸检测。

2. dnn模块：利用深度学习算法进行目标检测与识别。

七、图像分割与轮廓提取

1. findContours()：寻找图像中的轮廓。

2. drawContours()：绘制图像中的轮廓。

八、摄像头与视频处理

1. VideoCapture()：打开摄像头并读取视频帧。

2. VideoWriter()：创建视频写入对象。

3. imshow()：显示视频帧。

九、图像特效与增强

1. addWeighted()：图像融合。

2. add()：图像叠加。

3. subtract()：图像相减。

十、图像计算与统计

1. mean()：计算图像的平均值。

2. minMaxLoc()：获取图像的最小值和最大值。

结论:

本文介绍了OpenCV函数库中的一些核心函数以及它们的功能和用法，涵盖了图像处理、形态学操作、特征提取与匹配、目标检测与识别、图像分割与轮廓提取等多个方面。通过学习和掌握这些函数，可以在图像处理和计算机视觉任务中提高效率并实现更多的功能。