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。