OpenCV实战：经典例程与图像处理技术

"OpenCV经典例程集合，涵盖了从摄像头采集视频、图像处理、目标检测到跟踪等众多功能。" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，包含许多用于图像和视频处理的功能。这个例程列表提供了一个实践OpenCV功能的综合指南，适合初学者和经验丰富的开发者。以下是一些主要的知识点： 1. **视频采集**：通过`cvcamGetCamerasCount()`获取可用摄像头的数量，`cvcamSetProperty()`函数用于设置摄像头属性，如开启或关闭视频流。 2. **图像反转**：这是一个基本的图像操作，通过调整像素值实现颜色反转，可以用于增强对比度或进行简单的二值化处理。 3. **图像格式转换**：OpenCV支持多种图像格式之间的转换，例如BMP、JPEG、PNG等，这通常涉及到`imread()`和`imwrite()`函数。 4. **边缘检测**：OpenCV提供了多种边缘检测算法，如Canny算子，通过`Canny()`函数应用，它结合了高斯滤波和梯度计算来确定边缘。 5. **角点检测**：如Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测，用于识别图像中的显著特征点。 6. **图像旋转与缩放**：使用`getRotationMatrix2D()`和`warpAffine()`函数可以实现图像的旋转和平移，配合缩放因子可以调整大小。 7. **Log-Polar极坐标变换**：这种变换常用于图像的去卷积和增强，使用`warpPolar()`函数实现。 8. **形态学操作**：包括开闭运算、腐蚀和膨胀，这些操作常用于去除噪声、连接断开的线条或分离紧密的物体，由`morphologyEx()`函数执行。 9. **滤波**：OpenCV提供了多种滤波器，如高斯滤波、均值滤波，通过`filter2D()`函数应用，不同核函数可以实现不同类型的平滑处理。 10. **图像填充**：使用`floodFill()`函数可以实现特定区域的像素填充，常用于闭合图像中的洞或标记特定区域。 11. **运动目标检测**：通过寻找视频流中的轮廓变化，可以实现运动目标检测，这可能涉及`findContours()`和`drawContours()`函数。 12. **图像分割**：金字塔方法是一种常用的图像分割技术，通过下采样和上采样来检测不同尺度的特征。 13. **图像亮度变换**：通过调整图像的整体亮度，可以改善图像的视觉效果，例如使用`addWeighted()`函数。 14. **直方图计算**：OpenCV的`calcHist()`函数可以计算图像的灰度或彩色直方图，用于分析图像的色彩分布。 15. **Hough变换**：用于检测直线和圆，`HoughLines()`和`HoughCircles()`函数分别用于检测直线和圆。 16. **距离变换**：计算图像中每个像素到最近零像素的距离，常用于膨胀和连通组件的分析。 17. **曲线拟合**：椭圆拟合可以帮助识别和描述图像中的椭圆形结构。 18. **凸包与Delaunay三角化**：`convexHull()`用于找到点集的最小凸包，`delaunayTriangulation()`则用于创建点集的Delaunay三角形。 19. **背景建模**：通过分析连续帧之间的差异，可以检测出静态背景中的移动物体，如使用`BackgroundSubtractor`类。 20. **运动模板匹配**：`matchTemplate()`函数用于比较图像模板与目标区域，追踪目标的运动。 21. **Camshift算法**：这是一种自适应的目标跟踪方法，可以自动调整搜索窗口以跟踪目标。 这些例程展示了OpenCV的强大功能，不仅适用于学术研究，也广泛应用于实际的图像处理和计算机视觉项目。通过这些实例，开发者可以深入理解OpenCV的核心概念并熟练掌握其API的使用。