OpenCV入门：图像处理与操作教程

OpenCV是一套广泛用于计算机视觉和机器学习的开源库，专注于实时图像处理和计算机视觉任务。本PDF文档提供了对OpenCV基础功能的深入介绍，涵盖了图像采集、处理、几何变换、增强、去噪等多个关键模块。 1. **图像采集与转换**： - OpenCV使用`Mat`类来表示图像数据，这是一种多维数组，可以方便地存储和操作像素数据。 - 图像加载是通过`imread`函数完成的，支持多种格式。`Rect`用于指定图像的裁剪区域，`cvtColor`则用于颜色空间转换，例如从BGR到灰度或HSV。 2. **几何变换**： - 形状变换包括图像缩放、resize函数用于调整图像尺寸，以及金字塔（如DOG）和高斯滤波等技术。 - 位置变换涉及到平移、镜像、旋转等操作，`warpAffine`函数可用于执行仿射变换。 3. **图像处理与运算**： - 包括点运算、像素访问、代数运算（如`addWeighted`）、逻辑运算符`&|~`、图像分割（`split`）和绘制几何图形等。 4. **图像增强**： - 提供了线性对比度扩展、非线性动态范围调整，以及直方图均衡化以增强图像对比度。 - 伪彩色增强技术包括密度分层法、空域灰度级彩色变换和频域方法，以及`applyColorMap`和Look-Up Table (LUT)用于色彩映射。 5. **图像去噪**： - 对于噪声处理，文档介绍了常见的噪声模型和滤波方法，如添加盐噪声、均值滤波、中值滤波、高斯滤波和双边滤波等。 - `filterAPI`部分概述了OpenCV中滤波器的使用方法，包括调用这些函数进行去噪处理。 这份文档提供了丰富的OpenCV基础知识，对于初学者来说，是学习图像处理和计算机视觉的重要参考资料，它详细介绍了如何在实际项目中应用OpenCV进行各种图像操作和分析。无论是入门者还是有一定经验的开发者，都能从中找到所需的功能和技术细节。