OpenCV-Python 图像处理基础操作详解

"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。