"该资源是一份关于OpenCV-Python常用知识的速查指南,主要涵盖了基本操作、图像处理和性能衡量等方面。通过实例代码展示了如何使用OpenCV进行图像读取、显示、摄像头操作、图像通道处理、边框填充以及图像加法等常见功能。"
在计算机视觉领域,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个强大的库,广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。OpenCV-Python是其Python接口,使得Python开发者能够方便地利用OpenCV的功能。以下是对标题和描述中提到的知识点的详细解释:
1. 基本操作
1.1 读入并显示图片:`imread()` 和 `imshow()`
`cv.imread()`函数用于读取图像文件,返回一个numpy数组表示的图像。参数`filename`是图像文件的路径,`flags`用于指定图像的读取方式。例如:
- `flags=-1` 或 `flags=1`:读取为8位深度的RGB彩色图像。
- `flags=0`:读取为8位深度的灰度图像。
- `flags=2` 和 `flags=3`:读取图像的原始深度和通道数。
- `flags=4`:同`flags=1`,但有时用于确保图像始终是3通道。
`cv.imshow()`函数用于显示图像,第一个参数是窗口名,第二个参数是要显示的图像。
1.2 读取摄像头操作
OpenCV可以访问摄像头并捕获视频流。这通常涉及到`cv.VideoCapture()`函数,它返回一个VideoCapture对象,可以用来读取帧。例如:
```python
cap = cv.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头
ret, frame = cap.read() # ret是是否成功,frame是当前帧
```
1.3 绘图
OpenCV提供了一些函数如`cv.line()`, `cv.rectangle()`, `cv.circle()`等,用于在图像上绘制线条、矩形、圆等图形。
2. 图像操作
2.1 分割和合并通道:`cv.split()` 和 `cv.merge()`
`cv.split()`函数将一个多通道图像分解为单通道图像数组,`cv.merge()`则用于将多个单通道图像合并成一个多通道图像。
2.2 边框填充:`cv.copyMakeBorder()`
此函数用于在图像的边缘添加指定宽度的边框,支持多种填充方式。
2.3 图像加法:`cv.add()`
`cv.add()`函数可以对两个图像进行逐元素相加,常用于图像增强或滤波。
3. 衡量性能:`cv.getTickCount()` 和 `cv.getTickFrequency()`
这两个函数用于性能测量。`cv.getTickCount()`获取当前处理器计数器的值,`cv.getTickFrequency()`返回处理器的时钟频率。结合这两个函数,可以计算代码执行的时间。
以上只是OpenCV-Python中的一部分基础操作,实际上,OpenCV还提供了诸如图像变换、特征检测、物体识别、图像分割等大量高级功能。学习和熟练掌握这些知识对于进行计算机视觉项目开发至关重要。