OpenCV 4.0函数详解：图像处理与分析指南

OpenCV函数手册是一份详尽的指南，涵盖了OpenCV库中用于图像处理、结构分析、运动分析、对象跟踪和模式识别等核心功能的函数集合。这份手册主要基于OpenCV Beta 4.0版本的用户手册，旨在帮助开发者理解和使用OpenCV进行计算机视觉相关的开发工作。 图像处理部分 是手册的核心内容，包括： 1. 梯度、边缘和角点检测：通过`cvSobel`函数计算图像的梯度，这有助于检测边缘和角点，使用的是扩展Sobel算子，支持一阶、二阶、三阶或混合图像差分，参数`src`是输入图像，`dst`是输出结果，`xorder`和`yorder`分别定义差分阶数，`aperture_size`控制内核大小。 2. 采样差值和几何变换：涉及图像缩放、旋转、仿射变换等操作，对于图像的局部特征提取和变换非常重要。 3. 形态学操作：如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等，用于处理图像的形状和结构。 4. 滤波和彩色变换：滤波器如高斯滤波、中值滤波，以及色彩空间转换如BGR到HSV、灰度等。 5. 金字塔及其应用：多尺度图像表示，常用于特征检测和匹配，如尺度空间分析。 6. 连接组件：识别并处理图像中的连通区域。 7. 图像和轮廓矩：描述图像和轮廓的统计特性，如面积、中心位置等。 8. 特殊图像变换：如拉普拉斯变换、霍夫变换等高级图像处理技术。 9. 直方图：分析图像的颜色分布，用于对比度增强或颜色空间量化。 10. 匹配：包括模板匹配、特征匹配等，用于寻找图像中的特定模式或特征。 结构分析 部分关注更高级的形状分析，如： 1. 轮廓处理：分析和操作图像中的轮廓，用于形状识别。 2. 计算几何：处理几何关系，如点、线、面的计算和关系判断。 3. 平面划分：将三维空间划分为多个平面，用于场景理解和三维重建。 运动分析和对象跟踪 提供了实时视频处理能力： 1. 背景统计量的累积：用于背景建模和前景检测。 2. 运动模板：基于运动特征的物体识别和跟踪方法。 3. 对象跟踪：跟踪物体在连续帧之间的运动。 4. 光流：估计视频中像素的运动，是运动分析的基础。 5. 预估器：预测和补偿对象运动，用于稳定视频图像。 模式识别 包括目标检测技术，但具体函数未在提供的部分列出。 照相机定标和三维重建 关注于摄影机内部参数的估计和三维空间的重建： 1. 照相机定标：确定相机内外参数，如焦距、视点位置等。 2. 姿态估计：确定相机在三维空间中的位置和旋转。 3. 极线几何：与极坐标系相关的几何计算，常用于航拍和机器人定位。 手册最后提供了一个函数列表，便于快速查找和调用具体的OpenCV函数。此外，还有一部分是参考图像处理，展示了如何使用这些函数进行实际的图像处理示例。 OpenCV函数手册是学习和开发计算机视觉应用的宝贵资源，它详细介绍了如何使用OpenCV库的强大功能来处理、分析和理解图像数据。