OpenCV基础函数详解:初学者必知的图像处理操作

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OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源计算机视觉库,它提供了一系列强大的图像处理和计算机视觉算法,尤其适用于C++编程。对于初学者来说,理解和掌握OpenCV中的关键函数是至关重要的,这有助于在实际项目中高效地处理图像和视频数据。以下是一些关键函数及其用途的详细介绍: 1. **cvLoadImage**:这个函数用于将图像文件从磁盘加载到内存中,这对于后续处理非常重要。它接受一个文件路径作为输入,并返回一个CvMat对象,该对象表示处理后的图像。 2. **cvNamedWindow**:这是创建一个可显示图像的窗口的基础,允许开发者在界面上展示处理结果。窗口名是必需的,它用于区分不同的窗口。 3. **cvDestroyWindow**:当不再需要某个图像窗口时,使用此函数来销毁它,释放相关资源。 4. **cvDestroyAllWindows**:这是一个批量操作,用于销毁所有已创建的图像窗口,清理所有与之关联的内存。 5. **cvShowImage**:在已命名的窗口中显示图像,通过传入窗口名和图像矩阵来实现。 6. **cvWaitKey**:这是一个暂停函数,程序会暂停直到用户按下键盘上的某个键,这对于交互式应用至关重要。 7. **cvReleaseImage**:释放由cvLoadImage加载的图像的内存,确保内存管理的正确性。 8. **cvCreateFileCapture**:用于创建一个CvCapture对象,以便从AVI文件中读取视频帧。通过传递文件路径,可以指定读取的视频源。 9. **cvQueryFrame**:从CvCapture对象中获取下一帧视频数据,并将其加载到内存中,供后续处理。 10. **cvReleaseCapture**:当完成视频读取时,释放CvCapture对象及其占用的内存。 11. **cvCreateTrackbar**:创建一个滑动条,常用于调整参数,如灰度阈值、边缘检测等。 12. **cvSetCaptureProperty** 和 **cvGetCaptureProperty**:用于设置和查询CvCapture对象的属性,如帧率、亮度、对比度等。 13. **cvGetSize**:获取图像或视频帧的尺寸,包括宽度和高度。 14. **cvSmooth**:提供图像平滑处理功能,例如高斯模糊,有助于减少噪声。 15. **cvPyrDown** 和 **cvPyrUp**:分别用于图像金字塔的降采样和上采样操作,帮助处理不同分辨率下的图像。 16. **cvResize**:允许对图像进行缩放,支持不同的缩放模式。 17. **cvCreateCameraCapture**:针对摄像头,创建一个实时读取视频流的CvCapture对象。 18. **cvCreateVideoWriter**:创建一个视频写入器,用于将处理后的视频帧写入文件。 19. **cvWriteFrame**:将视频帧写入已创建的视频文件,用于构建完整的视频输出。 20. **cvReleaseVideoWriter**:释放cvCreateVideoWriter创建的视频写入器,释放相关内存。 21. **CV_MAT_ELEM**:用于从矩阵中获取单个元素,是矩阵操作的基本单元。 22. **cvAbs**、**cvAbsDiff**、**cvAbsDiffS**:这些函数分别用于计算数组元素的绝对值、两个数组元素之间的差值绝对值以及数组与标量的差值绝对值,用于处理数值比较和差分操作。 23. **cvAdd**、**cvAddS**、**cvAddWeighted**、**cvScaleAdd**:这些函数涉及数组间的元素级算术运算,如基本加法、加权加法和缩放后相加。 24. **cvAvg**:计算数组元素的平均值,用于求解图像亮度或颜色直方图。 了解并熟练掌握这些OpenCV核心函数,是进行计算机视觉项目开发的基础。在实践中,开发者需要根据具体需求灵活运用,结合其他库(如OpenCV的高级模块如calib3d、features2d、objdetect等),以实现各种复杂的图像处理和分析任务。
2014-06-26 上传
主体思想: 任何一个图像 肯定有多个或一个区域 每个区域在横向扫描时 会有分裂和合并 比如圆环 顶部有一个分裂点 底部有一个合并点 没有分裂合并的图形 就是简单的凸图像 很容易通过外形识别 而复杂的图像 就是凹的 就需要分裂合并点来识别 旋转30度 60度 90度 120,150 得到的分裂合并点序列是不同的 可以通过分析分裂合并点可以获得角点 区域连接特征: 重心和中心的偏置对宽高的比例 和方向 分裂合并点和重心位置的比例 方向 亮度和面积的比 这些是旋转和缩放不变的特征 适合用于图像的模式识别 如果图像包含n个区域特征 每个区域都有N个以上的特征 如果图形复杂 需要使用决策树内嵌 svm 最近邻等等算法来综合分析分裂合并特征点 如果简单 基本就区域特征搞定了 应用领域: 视频的背景提取,提取帧差的区域,过滤该区域计算背景。目前实现的效果超好,速度超快。目前现阶段是最好的背景前景提取算法。 物体或个体的数目统计,该算法仅仅遍历一次图像像素点,因此性能好,可以处理超大图片。 角点检测匹配图像。 图像智能分析识别方面,把特征点归一化和旋转处理后的特征进行训练。用决策树或svm等人工智能模型进行预测。包括人脸识别,行人识别,指纹识别。ocr字符识别等等。 网页认证校验码识别 二维码识别等等