
OpenCV2函数应用指南
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简介:
《OpenCV2函数应用指南》是一本详细介绍OpenCV2库中各类函数的应用技巧和编程实例的技术书籍,旨在帮助读者快速掌握图像处理与计算机视觉开发。
### OpenCV2函数使用手册知识点概述
#### 一、引言
在计算机视觉领域,OpenCV(开源计算机视觉库)是被广泛使用的软件库之一。它提供了大量的算法和功能,适用于图像处理、视频分析和模式识别等多个方面。本段落档旨在为用户提供一个全面的OpenCV 2函数使用指南,涵盖从基本概念到高级应用的所有重要知识点。
#### 二、核心功能与基础结构
##### 2.1 基本结构
- **Mat类**:表示多维密集数值数组的核心类。
- **Scalar类**:表示单个值或多个颜色通道的简单容器。
- **Point类**:用于表示二维空间中的点。
- **Rect类**:用于表示矩形区域。
##### 2.2 命令行解析器
- **CommandLineParser**:提供了一个方便的方式来处理命令行参数,支持多种类型的参数(如开关、整数、浮点数等)。
##### 2.3 C语言结构及操作
- **IplImage**:OpenCV早期版本中使用的主要数据结构。
- **cvCopy**:复制图像。
- **cvCvtColor**:转换图像颜色空间。
##### 2.4 动态结构
- **vector**:动态数组模板。
- **MatVector**:存储`Mat`对象的向量。
- **Seq**:链表结构。
##### 2.5 数组操作
- **基本数学运算**:加减乘除等。
- **矩阵操作**:转置、逆等。
- **统计函数**:均值、标准差等。
- **排序函数**:按行列排序。
##### 2.6 绘图函数
- **绘制线条**:使用`line`函数。
- **绘制圆**:使用`circle`函数。
- **绘制矩形**:使用`rectangle`函数。
- **文本标注**:使用`putText`函数添加文本。
##### 2.7 XMLYAML持久化
- **文件读写**:保存和加载配置文件。
- **序列化和反序列化**:将数据结构转换为XMLYAML格式,并能恢复原样。
##### 2.8 XMLYAML持久化 (C API)
- **使用C语言接口进行持久化**:与上节类似,但侧重于C语言环境下的实现。
##### 2.9 聚类
- **K-means**:一种常用的聚类算法。
- **Mean Shift**:基于密度的聚类方法。
##### 2.10 实用与系统函数宏
- **内存管理**:如`cvRelease`释放资源。
- **错误处理**:如`cvError`处理运行时错误。
##### 2.11 OpenGL互操作性
- **OpenGL缓冲区**:在OpenCV和OpenGL之间交换数据。
- **纹理映射**:将图像映射到OpenGL纹理。
##### 2.12 Intel® IPP异步CC++转换器
- **加速图像处理**:利用Intel的高性能图像处理库提高性能。
#### 三、图像处理
##### 3.1 图像滤波
- **平滑**:如均值滤波、高斯滤波等。
- **锐化**:如拉普拉斯算子、Sobel算子等。
##### 3.2 几何变换
- **仿射变换**:包括旋转、缩放和平移。
- **透视变换**:实现图像的透视校正。
##### 3.3 其他图像变换
- **边缘检测**:如Canny边缘检测。
- **阈值化**:将图像转换为二值图像。
##### 3.4 直方图
- **直方图计算**:统计像素值分布。
- **直方图均衡化**:增强图像对比度。
##### 3.5 结构分析与形状描述符
- **轮廓检测**:提取图像中的轮廓线。
- **形状匹配**:比较不同轮廓之间的相似性。
##### 3.6 运动分析与目标跟踪
- **光流法**:估计运动矢量。
- **卡尔曼滤波器**:预测物体运动轨迹。
##### 3.7 特征检测
- **SIFT**:尺度不变特征变换。
- **SURF**:加速鲁棒特征。
- **HARRIS**:角点检测算法。
##### 3.8 对象检测
- **Haar分类器**:快速检测人脸、眼睛等。
- **LBP分类器**:基于局部二值模式的分类器。
#### 四、高级GUI与媒体IO
##### 4.1 用户界面
- **窗口管理**:创建、显示和销毁窗口。
- **鼠标
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