OPENCV库函数使用说明
opencv基本使用方法
OpenCV基本使用方法一、介绍O p en CV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，可以用于图像处理、目标检测、人脸识别等各种应用。
本文档将介绍O pe nC V的基本使用方法，包括图像读取、显示、保存以及常用的图像处理操作。
二、图像读取与显示1.读取图像要读取图像，可以使用`cv2.im re ad()`函数。
该函数接受图像文件的路径作为参数，并返回一个表示图像的多维数组。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")2.显示图像要显示图像，可以使用`cv2.im sh ow()`函数。
该函数接受一个窗口名称和一个表示图像的多维数组作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im sh ow("Im age",i ma ge)c v2.wa it Ke y(0)c v2.de st ro yA ll Wind ow s()三、图像保存与格式转换1.保存图像要保存图像，可以使用`cv2.im wr it e()`函数。
该函数接受图像保存的路径和表示图像的多维数组作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im wr it e("n ew_i ma ge.j pg",im age)2.格式转换要将图像从一种格式转换为另一种格式，可以使用`c v2.c vt Co lo r()`函数。
该函数接受表示图像的多维数组和转换的标志作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")g r ay_i ma ge=c v2.cv t Co lo r(im ag e,cv2.CO LO R_BG R2GR AY)四、常用的图像处理操作1.转换为灰度图要将彩色图像转换为灰度图，可以使用`c v2.cv tC ol or()`函数，并指定转换标志为`cv2.CO LO R_BG R2GR AY`。
open cv常见操作
open cv常见操作OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源图像处理库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
本文将介绍一些常见的OpenCV操作，包括图像读取、显示、保存、调整大小、灰度化、边缘检测、图像平滑和图像旋转等。
一、图像读取和显示使用OpenCV读取图像非常简单，只需要调用cv2.imread()函数并指定图像的路径即可。
读取后的图像数据可通过cv2.imshow()函数进行显示。
需要注意的是，OpenCV读取的图像数据是以BGR顺序存储的，如果需要显示正确的颜色，需要将其转换为RGB格式。
二、图像保存使用cv2.imwrite()函数可以将图像保存为指定的文件。
该函数的第一个参数是保存的路径及文件名，第二个参数是要保存的图像数据。
三、调整图像大小图像大小调整是图像处理中常见的操作之一，OpenCV提供了cv2.resize()函数实现图像的缩放。
该函数的第一个参数是要调整大小的图像，第二个参数是目标图像的大小，可以指定为具体的像素值或者按比例缩放。
四、图像灰度化灰度化是指将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在OpenCV中，可以使用cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。
该函数的第一个参数是要转换的图像，第二个参数是转换的方式，可以指定为cv2.COLOR_BGR2GRAY。
五、边缘检测边缘检测是图像处理中常见的操作之一，可以用于检测物体的边界。
在OpenCV中，可以使用cv2.Canny()函数实现边缘检测。
该函数的第一个参数是要检测边缘的图像，第二个参数是设定的阈值，用于控制边缘的检测结果。
六、图像平滑图像平滑可以用于去除图像中的噪声，使图像变得更加清晰。
在OpenCV中，可以使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像的高斯平滑。
该函数的第一个参数是要平滑的图像，第二个参数是高斯核的大小，用于控制平滑的程度。
七、图像旋转图像旋转可以改变图像的角度，常用于图像的矫正和特征提取。
opencv 使用手册
opencv 使用手册OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法。
OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。
OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。
OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。
OpenCV 还提供了机器学习模块，可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
要使用 OpenCV，首先需要安装 OpenCV 库。
可以使用 pip 命令安装opencv-python 和 opencv-contrib-python。
安装完成后，可以通过以下命令导入 OpenCV 模块：```pythonimport cv2 as cv```然后可以调用 OpenCV 提供的各种函数来处理图像和视频。
例如，可以使用 `()` 函数读取图像，使用 `()` 函数显示图像，使用 `()` 函数等待用户按键，使用 `()` 函数关闭所有窗口。
以下是一个简单的示例代码，用于读取一张图片并显示出来：```pythonimport cv2 as cv读取图片img = ("./data/")显示图片("image", img)等待用户按键，按下 q 键退出while True:if (1000) & 0xFF == ord("q"):break()```以上是 OpenCV 的基本使用手册，更多详细信息和函数文档可以在OpenCV 官方网站上查看。
opencv通用函数
opencv通用函数OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源计算机视觉库，提供了许多通用函数和算法用于图像处理、计算机视觉和机器学习任务。
以下是一些常用的OpenCV通用函数：1. `cv2.imread(filename, flags)`：读取图像文件并返回一个包含图像数据的 numpy 数组。
可以通过 `flags` 参数指定读取图像的方式，例如灰度图或彩色图。
2. `cv2.imshow(window_name, image)`：在一个名为`window_name` 的窗口中显示图像。
3. `cv2.cvtColor(image, code)`：将图像从一个颜色空间转换为另一个。
可以使用 `code` 参数来指定转换的方式，例如将彩色图像转换为灰度图像。
4. `cv2.imwrite(filename, image)`：将图像保存为文件。
5. `cv2.resize(image, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])`：调整图像的大小。
可以通过 `dsize` 参数指定目标大小，或通过 `fx` 和 `fy` 参数指定缩放比例。
6. `cv2.flip(src, flipCode[, dst])`：翻转图像，可以实现水平翻转、垂直翻转或同时进行。
7. `cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])`：对图像进行阈值处理，将像素值超过阈值的部分设置为指定值。
8. `cv2.blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]])`：对图像进行均值滤波，平滑图像并减少噪声。
9. `cv2.cvtColor(image, code)`：将图像从一个颜色空间转换为另一个。
可以使用 `code` 参数来指定转换的方式，例如将彩色图像转换为灰度图像。
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。
opencv用法
opencv用法OpenCV是一个开源的计算机视觉库，主要用于图像处理、机器学习以及视频处理等领域。
它提供了大量的函数，使得使用者可以轻松地进行图像处理和计算机视觉方面的研究。
本文将介绍OpenCV的基本用法，包括安装OpenCV、读取和保存图像、图像处理和计算机视觉方面的基础函数。
一、安装OpenCV 在使用OpenCV之前，需要先下载并安装OpenCV库。
因为OpenCV库支持多种语言，所以安装方式也有所不同。
如果是使用C++语言，可以下载OpenCV 的二进制版本进行安装。
如果使用Python语言，则可以使用pip命令进行安装，具体操作如下：pip install opencv-python二、读取和保存图像读取和保存图像是OpenCV中最基本的操作之一，下面介绍两种常用的方法：1、使用imread函数读取图像img = cv2.imread("test.jpg")该函数可以读取多种格式的图像，常见的有jpg、png 和bmp格式。
通过该函数读取进来的图像是一个NumPy数组，可以使用shape函数查看图像的尺寸，例如：print(img.shape)2、使用imwrite函数保存图像cv2.imwrite("result.jpg", img)该函数可以将图像保存为指定格式的文件，如果文件名后缀不是图片格式，则会自动转换为指定格式的文件。
三、图像处理 OpenCV提供了大量的图像处理函数，包括图像增强、图像分割、图像滤波等。
下面介绍几种常用的图像处理函数：1、高斯滤波GaussianBlur函数可以对图像进行高斯滤波，实现图像平滑处理。
该函数的参数有图像、卷积核大小和标准差三个参数。
例如：dst = cv2.GaussianBlur(src, (5, 5), 1)2、Canny边缘检测Canny函数可以实现图像的边缘检测。
该函数的参数有图像、阈值1和阈值2两个参数。
cv2库函数
cv2库函数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功能。
在OpenCV中，cv2是一个用于Python的库，它提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的函数。
在本文中，我们将介绍一些常用的cv2库函数，以帮助读者更好地了解如何使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务。
1. 读取和显示图像：cv2.imread()和cv2.imshow()cv2.imread()函数用于读取图像文件，可以指定图像文件的路径和读取模式。
读取的图像会以NumPy数组的形式返回，可以方便地进行后续处理。
cv2.imshow()函数用于显示图像，可以指定窗口的名称和要显示的图像。
通过这两个函数，我们可以快速读取和显示图像文件，方便进行后续处理和分析。
2. 图像的灰度化：cv2.cvtColor()cv2.cvtColor()函数用于将彩色图像转换为灰度图像，可以指定转换的颜色空间。
在图像处理和计算机视觉任务中，常常需要将彩色图像转换为灰度图像进行后续处理，比如边缘检测、特征提取等。
通过cv2.cvtColor()函数，可以方便地进行灰度化处理，为后续任务提供更好的基础。
3. 图像的缩放和裁剪：cv2.resize()和数组切片cv2.resize()函数用于对图像进行缩放操作，可以指定目标图像的大小和缩放模式。
图像缩放是图像处理和计算机视觉任务中常用的操作，可以用于调整图像的大小、改变图像的分辨率等。
除了cv2.resize()函数外，还可以使用NumPy数组的切片操作进行图像的裁剪，实现对图像的局部操作和提取感兴趣的区域。
4. 图像的边缘检测：cv2.Canny()cv2.Canny()函数用于对图像进行边缘检测，可以指定边缘检测的参数和阈值。
边缘检测是图像处理和计算机视觉任务中常用的操作，可以用于检测图像中的边缘和轮廓，提取图像的关键信息。
opencv 常用函数说明
1.opencv的IplImage结构中有这么一个成员：depth。
其取值如下：枚举值用%d输出二进制IPL_DEPTH_8U : 8 : 0x0000 0008IPL_DEPTH_8S :-2147483640 : 0xffff fff8IPL_DEPTH_16U : 16 : 0x0000 0010IPL_DEPTH_16S : -2147483632 : 0xffff fff0IPL_DEPTH_32S : -2147483616 : 0xffff ffe0IPL_DEPTH_32F : 32 : 0x0000 0020IPL_DEPTH_64F : 64 : 0x0000 0040从文件或摄像头直接读取的图像一般都是8U的当有特殊计算需求时可以用cvScale() 或cvCvtScale() 转换。
保存时必须转换回8U！不同的深度其取值范围不一样：0.0--1.0之间IPL_DEPTH_64F0.0--1.0之间IPL_DEPTH_32F0--65535之间IPL_DEPTH_32S-32768--32767之间IPL_DEPTH_16S0--65535之间IPL_DEPTH_16U-128--127之间IPL_DEPTH_8S0--255之间IPL_DEPTH_8U不同深度图像的转换：要注意范围比如IPL_DEPTH_8U 转到IPL_DEPTH_32U要用cvConvertScale(pImg8, pImg32, 1.0/255, 0); 要除255反过来IPL_DEPTH_32F 到IPL_DEPTH_8U要：cvConverScale(pImg32, pImg8, 255, 0);要乘以22.IplImage由CvMat派生，而CvMat由CvArr派生即CvArr -> CvMat -> IplImage CvArr用作函数的参数，无论传入的是CvMat或IplImage，内部都是按CvMat处理。
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OPENCV（Intel Open Source Computer Vision Library）是一种数字图像处理和计算机视觉的函数库，由Intel公司微处理器实验室（Intel’s Microprocessor Research Lab）的视觉交互组（The Visual Interactivity Group）开发。
它可以在Windows系统、Linux系统、MacOSx系统等操作平台上使用，也可以和其他编程工具结合，以满足不同的使用要求。
使用OPENCV使用C/C++编写，包含300多个图像处理函数，有以下几个对立的子库组成：
1.CXCORE：一些基本函数（各种数据类型的基本运算等）
2.CV：图像处理和计算机视觉算法（图像处理、结构分析、运动分析、物体跟
踪和模式识别等）
3.HIGHGUI：用户交互部分（图形界面，图像视频输入输出，系统调用函数）
4.CVAUX：一些实验性的函数（三维跟踪等）
在这些库函数的支持下，用户可以直接调用滤波函数，形态学处理，图像特征提取，轮廓提取算法和跟踪算法，也可以添加自己编写的子函数，不但能完成复杂的开发任务，还可以提高效率，达到事半功倍的效果。
OPENCV的重要特性：
1．拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。
它不依赖于其他的外部库——尽管也可以使用某些外部库。
2．对非商业应用和商业应用都是免费（FREE）的。
3．为Integrated Performance Primitives（IPP）提供了透明的接口。
这意味着如果有为特定处理器优化的IPP库，OPENCV将在运行时自动加载这些库。
在VC++环境中OPENCV的使用设置：
Microsoft公司开发的Visual C++是一种具有高度综合性能的软件开发工具。
用它开发出的程序具有运行速度快，可移植能力强等优点，在对数字图像处理进行处理时经常采用Visual C++进行编程，通过对VC进行配置，就可以在编程过程中直接使用OPENCV的函数编写代码，减少了工作量，提高了运行效率。
在OPENCV安装完成后，首先需要把它的路径加入到系统环境变量中，然后再VC菜单Tools→Options→Directories下设置Library files路径，再选择Source files，最后选择Include files，就可以加入路径，如错误！未找到引用源。
所示。
设置完成后，就可以新建或打开一个使用OPENCV的工程。
打开工程后，选择菜单Project→Settings，然后将Setting for选为All Configurations，再选择右边的link标签，在Object/library modules加上工程属性中使用的库，这样就可以顺利编程。