OpenCV 4.0函数参考手册翻译

"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。