opencv的api
时间: 2024-07-31 12:01:26 浏览: 75
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 提供了一个强大的计算机视觉库,其API设计得非常直观且功能丰富。它支持多种编程语言,包括C++, Python等。OpenCV的主要API可以分为以下几个部分:
1. 图像处理基础:`cv::imread()`用于读取图像,`cv::imshow()`用于显示图像,`cv::resize()`用于调整图像尺寸。
2. 灰度处理:`cv::cvtColor()`可以转换图像的颜色空间,如从BGR到灰度或RGB。
3. 数组操作:`cv::Mat`是核心数据结构,代表二维矩阵,提供了丰富的数学运算函数。
4. 物体检测和识别:有预训练的分类器如Haar cascades用于人脸、眼睛等物体的检测,`cv::CascadeClassifier`用于使用这些分类器。
5. 边缘检测和特征提取:`cv::Canny()`用于边缘检测,`SIFT`或`SURF`等用于特征点检测和描述。
6. 目标跟踪:`cv::Tracker`接口允许开发者使用各种跟踪算法,如KCF或Boosting-based trackers。
7. 录制和播放视频:`cv::VideoCapture`用于获取视频流,`cv::VideoWriter`用于保存视频。
8. 其他高级功能:包括机器学习模块、立体视觉、光流估计、图像分割等等。
相关问题
opencv api
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了许多用于图像处理和计算机视觉的API函数。以下是一些OpenCV基础API函数的介绍:
1. 读取和显示图像
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
2. 转换图像颜色空间
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
3. 图像平滑处理
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# 中值滤波
median = cv2.medianBlur(img, 5)
```
4. 边缘检测
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
```
5. 轮廓检测
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
```
6. 特征检测和描述子计算
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 创建SIFT对象
sift = cv2.SIFT_create()
# 检测关键点
kp = sift.detect(img, None)
# 计算描述子
kp, des = sift.compute(img, kp)
```
opencv api blur
The OpenCV API provides the function `cv::blur()` for performing image blurring. The function takes the following arguments:
- `src`: the input image
- `dst`: the output image
- `ksize`: size of the kernel used for blurring. This is a tuple (width, height) of the kernel size.
- `anchor`: position of the anchor point within the kernel. The default value of (-1,-1) means that the anchor is at the center of the kernel.
- `borderType`: border mode used for handling border pixels. The default value is `BORDER_DEFAULT`.
Here's an example usage of `cv::blur()`:
```
cv::Mat src = cv::imread("input.jpg");
cv::Mat dst;
cv::blur(src, dst, cv::Size(5,5));
cv::imshow("Blurred Image", dst);
cv::waitKey(0);
```
This code reads an image from a file, applies a 5x5 Gaussian blur kernel using `cv::blur()`, and displays the result.