opencv函数目录-Cv图像处理
opencv blur函数
opencv blur函数函数名：blur函数描述：blur函数是OpenCV中的一种图像平滑处理函数，用于对图像进行模糊处理。
模糊操作可以减轻图像中的噪声，并减少图像的细节。
函数原型：void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int borderType = BORDER_DEFAULT )参数解释：- src: 输入图像矩阵，可以是8位无符号整型（CV_8U），16位有符号整型（CV_16S），32位有符号浮点型（CV_32F）或者64位浮点型（CV_64F）。
- dst: 输出图像矩阵，与源图像矩阵有相同的尺寸和类型。
- ksize: 卷积核的尺寸，通常为奇数，例如(3, 3)、(5, 5)等。
- anchor: 锚点位置，用于指定卷积核的中心点，默认值为(-1, -1)，表示锚点位于卷积核的中心。
- borderType: 边界像素插值方法，用于处理超出边界的像素，默认值为BORDER_DEFAULT。
函数功能：blur函数利用指定的卷积核对图像进行模糊处理。
卷积核的尺寸取决于ksize参数的值，边界像素的插值方法由borderType参数指定。
模糊操作会对图像中的每个像素点进行卷积运算，计算结果作为该像素点的输出值。
图像的模糊程度取决于卷积核的大小和插值方法。
示例代码：以下示例代码展示了如何使用blur函数对图像进行模糊处理：```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(){Mat srcImage = imread("lena.jpg", IMREAD_COLOR);if (srcImage.empty()){cout << "Failed to read image" << endl;return -1;}Mat blurredImage;Size ksize(5, 5);blur(srcImage, blurredImage, ksize);namedWindow("Original Image", WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("Blurred Image", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Original Image", srcImage);imshow("Blurred Image", blurredImage);waitKey(0);return 0;}```上述代码中，先读取名为"lena.jpg"的图像文件，然后调用blur 函数对图像进行模糊处理，将处理结果存储在名为blurredImage的Mat对象中。
opencv4函数手册
opencv4函数手册
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
它支
持多种编程语言，包括C++、Python等，并且可以在多个操作系统
上运行。
关于OpenCV 4的函数手册，它包含了OpenCV库中各个函数的
详细说明和用法。
这些函数涵盖了图像处理、特征提取、物体识别、摄像机标定、图像变换等多个领域。
在OpenCV 4函数手册中，你可以找到以下内容：
1. 函数概述，对OpenCV库中的各个函数进行分类和概述，方
便用户快速了解函数的用途和功能。
2. 函数参数，详细说明每个函数的参数列表，包括输入参数、
输出参数和可选参数。
这些参数描述了函数的输入和输出数据类型、大小、格式等信息。
3. 函数返回值，说明函数的返回值类型和含义，帮助用户理解
函数的执行结果。
4. 函数示例，提供函数的使用示例代码，展示如何调用函数以及函数的具体用法。
示例代码通常包含了图像加载、处理、保存等步骤，帮助用户更好地理解函数的实际应用。
5. 相关函数，介绍与当前函数相关的其他函数，帮助用户了解函数之间的关联和依赖关系。
6. 注意事项，列出函数的一些注意事项和限制，帮助用户正确使用函数并避免常见错误。
通过OpenCV 4函数手册，你可以学习和了解OpenCV库中各个函数的功能和用法，从而在图像处理和计算机视觉任务中更加高效地使用OpenCV。
你可以通过OpenCV官方网站或者在线文档获取OpenCV 4函数手册的详细内容。
cvimshow用法
cvimshow用法cvimshow函数是OpenCV库中的一个函数，用于显示图像。
它的用法非常简单直观。
在使用cvimshow函数之前，我们需要先导入OpenCV库并读取图像。
例如，以下代码展示了如何读取并显示一张图片：```import cv2# 读取图像img = cv2.imread("image.jpg")# 显示图像cv2.imshow("Image", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```在上述代码中，首先使用cv2.imread函数读取名为"image.jpg"的图像，并将其赋值给变量img。
然后，使用cv2.imshow函数显示图像。
其中，"Image"是窗口的名称，可以根据需要自行指定。
cv2.imshow函数的第一个参数是窗口名称，第二个参数是要显示的图像。
接下来，使用cv2.waitKey(0)等待用户按下任意键后关闭窗口。
最后，使用cv2.destroyAllWindows函数关闭所有打开的窗口。
除了显示图像，cvimshow函数还可以显示视频。
例如，以下代码演示了如何使用cvimshow函数从摄像头实时显示视频：```import cv2# 打开摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)while True:# 读取视频帧ret, frame = cap.read()# 显示视频帧cv2.imshow("Video", frame)# 按下'q'键退出循环if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 释放摄像头并关闭窗口cap.release()cv2.destroyAllWindows()```在上述代码中，首先使用cv2.VideoCapture函数打开摄像头，将其赋值给变量cap。
python cv2 用法
python cv2 用法cv2是OpenCV（Open Source Computer Vision Library）库的Python 接口，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
以下是一些常见的cv2模块的用法示例：1.导入OpenCV 库：import cv22.读取图像文件：image = cv2.imread('image.jpg')3.显示图像：cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()4.保存图像：cv2.imwrite('output_image.jpg', image)5.灰度化处理：gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)6.图像平滑处理（使用高斯滤波）：blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)7.边缘检测（使用Canny算子）：edges = cv2.Canny(gray_image, 50, 150)8.轮廓检测：contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)9.绘制轮廓：cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)10.图像缩放：resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))11.图像旋转：rows, cols = image.shape[:2]M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), angle, scale)rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))12.图像阈值处理：ret, thresholded_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255,cv2.THRESH_BINARY)以上只是cv2库中一些常见功能的简单用法示例。
基于OpenCV的图像处理
基于OpenCV的图像处理Image Processing Based On OpenCV摘要：OpenCV是近年来最受欢迎的计算机视觉应用库。
在其基础上编写图像处理代码效率得到有效提高。
本文旨在对OpenCV进行一个快速全面简介，通过介绍其数据结构、HighGUI库，图像处理函数使读者能快速形成对OpenCV印象。
文章详细介绍了2.4.4版本在VS2010中的安装测试说明。
读者能够在此基础上架构自己代码。
文章最后通过自适应阈值分割实例来介绍OpenCV的具体应用。
关键词：OpenCV VS2010 图像处理KeyWords: OpenCV VS2010 image processingAbstract: OpenCV is one of the most popular computer vision library in recent years. Prepared on the basis of its image processing code efficiency improved effectively. This paper aims to OpenCV for a rapid and comprehensive introduction, through the presentation of its data structures, HighGUI libraries, image processing functions so that readers can quickly form on the OpenCV impression. Finally, version 2.4.4 introduced in detail the installation in VS2010 test instructions. On this basis, the reader can structure their own code. Finally, the paper uses adaptive thresholding examples to introduce specific application of OpenCV.OpenＣＶ诞生于Inter研究中心，采用Ｃ/C++编写，包含覆盖计算机视觉众多应用领域的五百多个函数。
cv2 用法
cv2 用法一、概述cv2 是 OpenCV（开源计算机视觉库）的一个子模块，提供了许多功能强大的计算机视觉和图像处理功能。
其中，cv2 提供了一系列高级的计算机视觉功能，如特征检测、图像分割、目标跟踪等。
这些功能可以帮助开发者快速实现各种图像处理和计算机视觉应用。
二、基本用法在使用 cv2 之前，需要先安装 OpenCV 库。
可以通过 pip 命令进行安装：```shellpip install opencv-python```安装完成后，就可以开始使用 cv2 了。
以下是一些基本用法示例：1. 读取图像使用 cv2.imread() 函数可以读取图像文件，返回一个 Mat 对象，可以对其进行各种操作。
例如：```pythonimport cv2img = cv2.imread('image.jpg')```2. 显示图像使用 cv2.imshow() 函数可以显示图像。
可以通过回调函数来控制图像的显示时间和显示内容。
例如：```pythoncv2.imshow('image', img)cv2.waitKey(0) # 等待用户按下任意键关闭窗口```3. 二值化处理使用 cv2.threshold() 函数可以对图像进行二值化处理，将图像转换为黑白效果。
例如：```pythonret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255,cv2.THRESH_BINARY)```三、高级用法除了基本用法外，cv2 还提供了许多高级功能，如特征检测、图像分割、目标跟踪等。
以下是一些高级用法示例：1. 特征检测（HOG）使用 cv2.HOGDescriptor() 可以对图像进行特征检测，用于物体检测和分类等任务。
例如：```pythonwinsize = (64,64) # 窗口大小blockSize = (10,10) # 块大小blockStride = (8,8) # 块移动步长cellSize = (8,8) # 单元格大小numBins = 9 # 直方图的bins数量hog =cv2.HOGDescriptor(winsize,blockSize,blockStride,cellSize,numB ins)feature = pute(img) # 对图像进行特征检测```2. 图像分割（GrabCut）使用 cv2.grabCut() 可以对图像进行分割，用于背景提取和物体分割等任务。
opencv库常用函数
opencv库常⽤函数常⽤opencv函数：1、cv2.line()：画线——参数依次为：图⽚路径，起点和终点坐标值，颜⾊（rgb），线条宽度（像素）2、dst = cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None)：颜⾊空间转换函数——参数依次为(原图像，color转化代码，输出图像，输出通道), 返回转换后的图像3、ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)：固定阈值⼆值化——src：输⼊图，只能输⼊单通道图像，通常来说为灰度图dst：输出图thresh：阈值maxval：当像素值超过了阈值（或者⼩于阈值，根据type来决定），所赋予的值type：⼆值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV4、cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]) ：查找检测物体的轮廓opencv2返回两个值：contours：hierarchy。
注:opencv3会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy参数：第⼀个参数是寻找轮廓的图像；第⼆个参数表⽰轮廓的检索模式，有四种（本⽂介绍的都是新的cv2接⼝）：cv2.RETR_EXTERNAL 表⽰只检测外轮廓cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建⽴等级关系cv2.RETR_CCOMP 建⽴两个等级的轮廓，上⾯的⼀层为外边界，⾥⾯的⼀层为内孔的边界信息。
如果内孔内还有⼀个连通物体，这个物体的边界也在顶层。
cv2.RETR_TREE 建⽴⼀个等级树结构的轮廓。
第三个参数method为轮廓的近似办法cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩⽔平⽅向，垂直⽅向，对⾓线⽅向的元素，只保留该⽅向的终点坐标，例如⼀个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使⽤teh-Chinl chain 近似算法返回值cv2.findContours()函数返回两个值，⼀个是轮廓本⾝，还有⼀个是每条轮廓对应的属性。
OpenCV图像处理之中值滤波
OpenCV图像处理之中值滤波一、解释：1、中值滤波器是一种非线性滤波器，它能在滤除噪声的同时很好地保持图像边缘，常用于消除图像中的椒盐噪声。
2、opencv中提供了medianBlur()函数实现了中值滤波操作，该函数语法：dst = cv2.medianBlur（src,ksize）上式中：（1）dst是返回值，表示进行中值滤波后得到的处理结果；（2）src是需要处理的图像，即源图像。
它能够有任意数量的通道，并能对各个通道独立处理，图像深度应该是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F 或者 CV_64F 中的一种；（3）ksize是滤波核的大小。
滤波核大小是指在滤波处理过程中其邻域图像的高度和宽度。
需要注意，核大小必须是比1大的奇数，比如3、5、7等。
3、原理：以某像素为中心的窗口内所有像素的灰度按从小到大排序，取排序结果的中间值作为该像素的灰度值。
例如我们以220为中心选取了一个3×3的窗口，此时对窗口内所有像素按灰度大小进行排序，取中间值123作为中值滤波后的像素值。
二、Python代码实现样例：import cv2 as cvimage = cv.imread("E:/OpenCV/picture/dog.jpg")cv.imshow("image",image) #显示原图median = cv.medianBlur(image,5) #使用卷积核为5*5的中值滤波cv.imshow("midian",median) #显示滤波结果cv.waitKey()cv.destroyAllWindows()三、图像处理结果前后对比：。