opencv-重点知识

本文介绍: opencv重点知识

OpenCV（Open Source Computer Vis ion Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的工具和算法。以下是一些OpenCV中的重点知识：

图像加载与显示:
- 使用cv2.imread()加载图像。
- 使用cv2.imshow()显示图像。
- 使用cv2.waitKey()等待用户按键。
基本图像处理操作:
- 调整图像大小：cv2.resize()
- 灰度转换：cv2.cvtColor()
- 边缘检测：cv2.Canny()
- 图像平滑：cv2.GaussianBlur()、cv2.medianBlur()等
图像转换:
- 转换为灰度图：cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- 转换为HSV色彩空间：cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
- 转换为其他色彩空间
图像阈值处理:
- 简单阈值：cv2.threshold()
- 自适应阈值：cv2.adaptiveThreshold()
轮廓检测:
- 使用cv2.findContours()找到图像中的轮廓。
- 使用cv2.drawContours()绘制轮廓。
特征检测和描述:
- 使用SIFT、SURF、ORB等算法进行关键点检测和特征描述。
图像变换:
- 仿射变换：cv2.warpAffine()
- 透视变换：cv2.warpPerspective()
直方图均衡化:
- cv2.equalizeHist()用于增强图像的对比度。
图像混合:
- 使用cv2.addWeighted()进行图像混合。
形态学操作:
- 膨胀（Dilat ion）和腐蚀（Erosi on）：cv2.dilate()和cv2.erode()
- 开运算和闭运算：cv2.morphologyEx()
机器学习与计算机视觉:
- 使用OpenCV中的机器学习模块进行图像分类、目标检测等任务。
- 使用Haar级联进行对象检测。
摄像头和视频处理:
- 使用cv2.VideoCapture()捕获摄像头视频。
- 使用cv2.VideoWriter()保存视频。
深度学习集成:
- OpenCV中集成了深度学习模块，支持使用预训练模型进行目标检测、人脸识别等任务。
图像分割:
- 使用分水岭算法等进行图像分割。
相机标定:
- 使用cv2.calibrateCamera()进行相机标定，对于摄像头畸变矫正很有用。
图像处理的实时应用:
- 人脸识别、手势识别、实时目标跟踪等。
图像特征匹配:
- 使用cv2.matchTemplate()等进行图像特征匹配。
直线和圆检测:
- 使用霍夫变换进行直线和圆检测。
图像梯度和边缘检测:
- 使用cv2.Sobel()和cv2.Canny()等进行梯度计算和边缘检测。
霍夫变换:
- 用于检测直线和圆等几何形状。
GrabCut算法:
- 用于图像分割的交互式算法。
图像质量评估:
- 使用PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）等进行图像质量评估。
人脸识别:
- 使用预训练的人脸识别模型，如Haar ca s ca des或深度学习模型。
图像拼接:
- 将多个图像拼接成一个全景图像。
形状匹配:
- 使用cv2.matchShapes()等进行形状匹配。
背景减除:
- 使用背景减除算法进行前景提取，如MOG（Mixture of Gaussians）。
凸包和凸性检测:
- 使用cv2.convexHull()进行凸包检测。
相似性变换:
- 使用cv2.estimateAffine2D()和cv2.estimateRigidTransform()进行相似性变换估计。
GPU加速:
- OpenCV提供了支持GPU加速的模块，通过CUDA或OpenCL可以加速图像处理操作。
DNN模块:
- OpenCV的深度学习模块，支持使用预训练的深度学习模型进行目标检测、图像分类等任务。