OpenCV函数大全：从A到Z解析

"OpenCV常用函数的全面解析" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的函数用于图像处理、计算机视觉以及机器学习。以下是一些OpenCV中常用函数的详细说明： 1. **2DRotationMatrix**: 这个函数用于计算2D旋转矩阵，它可以将图像或坐标系旋转一定的角度。 2. **Abs**: 计算数组中所有元素的绝对值，常用于处理负数和零的情况，确保结果为正数。 3. **AbsDiff**: 提供了计算两个数组差值的绝对值的功能，常用于比较和分析图像差异，例如在帧差法中用于检测运动物体。 4. **AdaptiveThreshold**: 自适应阈值函数，可以根据图像局部区域的特性自动设定阈值，适合处理光照不均匀的图像。 5. **Add**: 对两个数组进行元素级别的加法运算，常用于图像的叠加或者亮度调整。 6. **AddS**: 将一个数组和一个标量进行元素级别的相加，适用于简单亮度或颜色调整。 7. **AddWeighted**: 两个数组的元素级加权相加，通常用于混合图像或调整图像的透明度。 8. **And**: 按位与操作，常用于图像掩码处理，只保留满足条件的像素。 9. **AndS**: 在数组和标量间进行按位与操作，可以用于将图像的某些部分设置为特定颜色。 10. **ApproxPoly**: 多边形逼近，用于近似轮廓，简化复杂的形状表示。 11. **Avg**: 计算数组所有元素的平均值，可用于图像的平均灰度计算。 12. **AvgSdv**: 计算数组元素的平均值和标准差，有助于理解和分析数据分布。 13. **CalcBackProject**: 反向投影，根据直方图将像素值映射回原图像，常用于目标检测。 14. **CalcBackProjectPatch**: 图块方向投影，用于局部特征匹配。 15. **CalcCovarMatrix**: 计算协方差矩阵，用于理解变量之间的相互关系。 16. **CalcEMD2**: 地形移动距离（EMD）算法，用于比较和匹配不同分布，如在光学流计算中。 17. **CalcHist**: 从图像中计算直方图，用于分析图像的像素分布。 18. **CalcOpticalFlowLK**: 实现Lucas-Kanade光流算法，用于计算像素级别的运动信息。 19. **CamShift**: CAMSHIFT跟踪算法，基于高斯混合模型和光流信息进行目标追踪。 20. **Canny**: Canny边缘检测，一种经典的边缘检测算法，用于寻找图像中的边缘。 21. **CartToPolar**: 数值从笛卡尔坐标转换为极坐标，常用于处理旋转和距离信息。 22. **Circle**: 画圆函数，用于在图像上绘制圆形标记。 23. **CloneImage** 和 **CloneMat**: 分别用于复制IplImage和Mat结构，保持原始数据不变。 24. **Cmp** 和 **CmpS**: 对比两个数组或数组与标量的元素，返回比较结果，常用于图像的比较和筛选。 25. **CompareHist**: 评估两个直方图的相似度，常用于图像匹配。 26. **ContourPerimeter**: 计算轮廓的周长，用于形状分析。 27. **ContoursMoments**: 计算轮廓的矩，提供形状的几何特性。 28. **ConvertImage**: 在不同图像格式之间转换，如BGR到灰度。 29. **ConvertPointsHomogenious**: 转换齐次坐标，用于三维空间的处理。 30. **ConvertScale**: 转换数组元素类型并可选地缩放其值。 31. **ConvertScaleAbs**: 先缩放后取绝对值，常用于处理负值。 32. **Copy**: 将数组的值复制到另一个数组，用于图像的拷贝和处理。 33. **CopyMakeBorder**: 添加边界到图像，常用于扩大图像尺寸或填充背景。 这只是OpenCV众多功能的一部分，OpenCV库的全貌还包括了图像滤波、特征检测、对象识别、视频分析等更多复杂功能。掌握这些函数的使用，将极大地提升你在计算机视觉领域的实践能力。