OpenCV 2.0函数详览：图像处理与分析指南

OPENCV函数手册是一份全面介绍OpenCV 2.0中各种图像处理、结构分析、运动分析和对象跟踪功能的文档。它包含了详细的函数列表，帮助开发者理解和使用OpenCV库中的各种算法。以下是各部分内容的概述： 1. **图像处理** - **梯度、边缘和角点**：通过`cvSobel()`函数，使用扩展Sobel算子计算图像的一阶、二阶、三阶或混合差分，这对于边缘检测和角点检测至关重要。 - **采样差值和几何变换**：提供了对图像进行平移、缩放、旋转等几何变换的函数，如`cvGetRectSubPix()`。 - **形态学操作**：包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等，有助于结构元素在图像上的操作，如`cvMorphologyEx()`。 - **滤波和彩色变换**：涵盖了低通滤波（如高斯滤波）、直方图均衡化等功能，以及颜色空间转换函数。 - **金字塔及其应用**：OpenCV支持图像金字塔构建，用于多尺度处理，如`cvCreatePyramid()`。 - **连接组件**：用于分割连续像素区域，`cvConnectedComponents()`函数是关键。 - **图像和轮廓矩**：提供计算图像和轮廓的矩的函数，如`cvMoments()`，用于描述形状特征。 - **特殊图像变换**：如拉普拉斯算子、Hough变换等，用于特定类型的图像处理。 - **直方图**：用于统计图像像素强度分布，`cvCalcHist()`函数非常实用。 - **匹配**：涉及模板匹配、特征点匹配等，对于目标检测和识别非常重要。 2. **结构分析** - **轮廓处理**：包括轮廓的提取、分析和描述符计算，`cvFindContours()`是基础函数。 - **计算几何**：涉及点集的几何运算，如距离、角度计算等。 - **平面划分**：可能涉及到二维空间的分割，但具体函数未在提供的部分内容中提及。 3. **运动分析和对象跟踪** - **背景统计量的累积**：用于背景建模和动态物体检测，如混合高斯模型。 - **运动模板**：基于历史帧的运动模型，用于对象跟踪。 - **对象跟踪**：利用诸如卡尔曼滤波等方法跟踪目标。 - **光流**：估计视频序列中像素的运动矢量，`cvCalcOpticalFlowPyrLK()`是常用工具。 - **预估器**：可能指的是一种预测算法，但没有明确的函数名。 4. **模式识别** - **目标检测**：包括特征检测和分类，OpenCV提供了多种特征描述符，如SIFT、SURF等。 5. **照相机定标和三维重建** - **照相机定标**：确定相机参数，如焦距、视点位置等，`calibrateCamera()`函数常用于此目的。 - **姿态估计**：基于特征匹配估计物体在三维空间中的位置和旋转。 - **极线几何**：与三维重建有关的特定几何概念。 6. **函数列表**：详细罗列了所有涉及的函数及其参数，方便开发者查找和调用。 这份手册为OpenCV新手和专业开发者提供了丰富的函数参考，涵盖了一系列核心图像处理和计算机视觉任务。在实际开发过程中，根据具体需求选择并调用相应的函数，能极大地提升图像处理和机器视觉应用程序的性能。