OpenCV入门基础程序实例教程

资源摘要信息:"opencv 基础程序_opencv_" 知识点： 1. OpenCV概述： OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列C函数和少量C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV以LGPL许可证发行，支持多种编程语言接口，包括Python、Java、C++等。 2. OpenCV的安装和配置： 对于初学者来说，安装OpenCV是学习过程的第一步。OpenCV可以使用包管理器直接安装，或者下载源代码编译安装。在Python中，可以通过pip安装，例如使用命令`pip install opencv-python`。在C++中，需要从OpenCV官网下载源码，并根据开发环境配置编译器。 3. OpenCV基础程序结构： 一个OpenCV基础程序通常包括以下几个部分： a. 导入OpenCV库 b. 图像读取：使用`cv2.imread()`函数来读取图像文件。 c. 显示图像：使用`cv2.imshow()`函数显示图像。 d. 窗口操作：设置窗口名、调整窗口大小和关闭窗口等。 e. 事件处理：响应键盘事件等。 f. 图像保存：使用`cv2.imwrite()`函数保存处理后的图像。 4. 图像处理基础： a. 图像矩阵：OpenCV使用矩阵来表示图像，像素值存储在矩阵中。 b. 颜色空间：OpenCV默认使用BGR颜色空间，处理图像时经常需要转换颜色空间，如使用`cv2.cvtColor()`函数转换到其他颜色空间如HSV。 c. 画图函数：使用`cv2.line()`, `cv2.circle()`等函数在图像上进行绘制。 d. 图像算术：实现图像的加减乘除等操作。 e. 阈值操作：用于二值化处理，如使用`cv2.threshold()`函数实现。 5. 图像变换： a. 几何变换：包括平移、旋转、缩放等，通过`cv2.warpAffine()`和`cv2.resize()`函数实现。 b. 仿射变换：可以实现图像的倾斜、旋转等效果，使用`cv2.getRotationMatrix2D()`和`cv2.warpAffine()`函数。 c. 透视变换：用于校正图像畸变或改变视角，使用`cv2.getPerspectiveTransform()`和`cv2.warpPerspective()`函数。 6. 特征检测与描述： a. 边缘检测：通过Sobel、Canny等算法检测图像边缘，使用`cv2.Sobel()`或`cv2.Canny()`函数实现。 b. 角点检测：常用的角点检测算法有Harris和Shi-Tomasi，使用`cv2.cornerHarris()`或`cv2.goodFeaturesToTrack()`函数。 c. 特征描述子：如ORB、SIFT、SURF等，用于描述图像特征点，如`cv2.ORB_create()`或`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`函数。 7. 图像滤波与去噪： a. 滤波：用于平滑图像，去除噪声，常用的滤波器有均值滤波、高斯滤波等，使用`cv2.blur()`、`cv2.GaussianBlur()`等函数实现。 b. 中值滤波：一种非线性滤波方法，特别适用于去除椒盐噪声，使用`cv2.medianBlur()`函数。 c. 双边滤波：可以保留边缘信息的同时进行平滑，使用`cv2.bilateralFilter()`函数。 8. 视频处理： a. 视频读取与写入：使用`cv2.VideoCapture()`和`cv2.VideoWriter()`来实现视频的读取和输出。 b. 帧处理：对视频每一帧进行图像处理操作。 c. 运动检测：通过比较连续帧之间的差异实现运动检测。 以上内容仅为OpenCV基础程序中常见的知识点。初学者在掌握这些知识点后，可以进一步深入学习更高级的图像处理和计算机视觉技术。