OpenCV 4.0函数参考手册翻译

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"OpenCV函数参考" OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,它包含了大量用于图像处理、计算机视觉以及机器学习的函数。本资源主要基于OpenCV Beta 4.0的用户手册进行了翻译,提供了中文版的函数参考,方便国内开发者理解和使用。手册的原始文件可以在SOURCEFORGE的OpenCV项目或者阿须数码网站上获取。 该参考手册分为多个部分,详细阐述了OpenCV中的关键功能: 1. **图像处理**:包括梯度、边缘和角点的检测,采样差值和几何变换,形态学操作(如腐蚀、膨胀),滤波和色彩变换,金字塔操作,连接组件的分析,图像和轮廓的矩,特殊图像变换(如透视变换)以及直方图计算。例如,`cvSobel`函数用于计算图像的Sobel导数,这在边缘检测中非常有用。 2. **结构分析**:涵盖了轮廓处理,计算几何(如距离变换、凸包等),平面划分算法等。 3. **运动分析和对象跟踪**:包括背景建模,运动模板,物体跟踪算法,光流估计,以及预估器的使用。 4. **模式识别**:主要涉及目标检测,如Haar特征和HOG(Histogram of Oriented Gradients)方法。 5. **照相机定标和三维重建**:提供照相机参数的标定方法,基于极线几何的立体视觉,以及姿态估计算法。 6. **函数列表和参考**:给出了所有相关函数的详细参数和用法说明,帮助开发者准确使用OpenCV API。 需要注意的是,虽然手册中的大部分函数是针对二维像素数组(通常称为图像)设计的,但它们不仅限于IplImage结构,还可以应用于CvMat或CvMatND结构。这使得OpenCV具有了广泛的适用性。 在实际开发中,正确理解和使用这些函数是提升计算机视觉项目效率的关键。例如,`cvSobel`函数在处理图像边缘时,可以通过调整参数`xorder`和`yorder`来控制导数的阶数,`aperture_size`则决定着Sobel算子的大小,不同的设置会影响到边缘检测的结果。通过深入理解和实践手册中的各种函数,开发者可以有效地解决图像处理、分析和识别问题。