OpenCV中文手册：关键函数速查

"OpenCV中文手册（Word版）提供了一套全面的OpenCV函数和方法的中文解释，方便开发者快速查找和理解OpenCV的功能。" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了众多用于图像处理和计算机视觉的算法。这个中文手册详细介绍了OpenCV中的多个关键模块，包括图像特征检测、几何变换、形态学操作、滤波器与色彩空间变换、金字塔、连接部件分析以及图像和轮廓的矩计算。 1. **梯度、边缘和角点** - Sobel算子：用于计算图像的梯度，常用于边缘检测。 - Laplace算子：一阶导数的高斯差分，用于检测图像中的尖峰，也是边缘检测的一种方法。 - Canny算法：经典的边缘检测算法，通过高斯滤波、计算梯度和双阈值检测来找到边缘。 - PreCornerDetect：预角点检测，用于角点检测的预处理步骤。 - CornerEigenValsAndVecs、CornerMinEigenVal、CornerHarris：分别通过计算角点处的主曲率、最小特征值和Harris角点检测器来检测角点。 - FindCornerSubPix：提高角点定位的精度。 - GoodFeaturesToTrack：寻找图像中稳定且易于跟踪的特征点。 2. **采样、插值和几何变换** - InitLineIterator、SampleLine：用于处理图像线段。 - GetRectSubPix、GetQuadrangleSubPix：从图像中获取指定区域的像素。 - Resize：图像缩放操作，支持多种插值方式。 - WarpAffine、WarpPerspective：执行仿射和透视变换。 - GetAffineTransform、2DRotationMatrix、GetPerspectiveTransform：计算变换矩阵。 - Remap：根据映射表进行像素重采样，可用于实现非线性几何变换。 - LogPolar：将图像转换到对数极坐标系，便于处理旋转和缩放不变性问题。 3. **形态学操作** - CreateStructuringElementEx、ReleaseStructuringElement：创建和释放结构元素，用于形态学操作。 - Erode、Dilate：腐蚀和膨胀操作，是形态学的基本操作，用于去除噪声和增强边缘。 - MorphologyEx：综合了多种形态学操作，如开运算、闭运算、顶帽和黑帽等。 4. **滤波器与色彩空间变换** - Smooth：包括平滑滤波，如高斯滤波、均值滤波等。 - Filter2D：通用的二维卷积操作，可以实现各种滤波器。 - CopyMakeBorder：在图像边缘添加像素，用于扩展图像边界。 - Integral：计算图像的积分图，用于快速计算矩或进行物体面积检测。 - CvtColor：进行色彩空间转换，如RGB到灰度、HSV等。 - Threshold、AdaptiveThreshold：图像二值化，用于分割图像。 5. **金字塔及其应用** - PyrDown、PyrUp：构建和还原图像金字塔，用于尺度空间分析和图像下采样。 6. **连接部件** - CvConnectedComp：表示连通组件的结构体。 - FloodFill：区域填充算法。 - FindContours、StartFindContours、FindNextContour、SubstituteContour、EndFindContours：用于检测和遍历图像中的轮廓。 - PyrSegmentation、PyrMeanShiftFiltering、Watershed：基于金字塔的分割方法、均值漂移分割和水淹算法，用于图像分割。 7. **图像与轮廓矩** - Moments：计算图像或轮廓的矩，用于形状分析。 - GetSpatialMoment、GetCentralMoment、GetNormalizedCentralMoment：分别获取图像的空间矩、中心矩和归一化中心矩，这些矩在形状描述和识别中很有用。 这个中文手册是学习和使用OpenCV的强大工具，涵盖了从基本操作到高级应用的广泛内容，对于开发人员来说，无论是初学者还是有经验的专家，都能从中受益。