OpenCV图像处理常用函数详解

"这篇文稿主要汇总了OpenCV在图像处理中常用的函数，涉及读取、显示、保存图像，以及图像转换、边缘检测和轮廓查找等核心操作。通过实例代码展示了如何使用这些函数，便于理解和记忆。" OpenCV是计算机视觉领域广泛应用的一个开源库，它提供了丰富的函数来处理和分析图像。以下是一些重要的OpenCV图像处理函数及其用途： 1. 读取和显示图像 - `imread()`：用于从指定路径读取图像，并返回一个`Mat`对象，如`Mat srcImage = imread("path/to/image.jpg")`。 - `imshow()`：显示图像，如`imshow("原图", srcImage)`，窗口名称为字符串参数，图像数据作为`Mat`对象传递。 2. 保存图像 - `imwrite()`：将`Mat`对象保存为图像文件，如`imwrite("output.jpg", imageRIO)`。 3. 图像操作 - `Rect()`：创建一个矩形区域，用于定义感兴趣的区域（ROI），如`Mat imageRIO = srcImage(Rect(50, 50, 100, 100))`。 - `cvtColor()`：进行颜色空间转换，例如将BGR图像转换为灰度图像`CV_BGR2GRAY`，如`cvtColor(srcImage, dstImage, CV_BGR2GRAY)`。 4. 边缘检测 - `Sobel()`：计算图像的Sobel导数，用于检测边缘，如`Sobel(imgGray, grad_x, CV_8U, 1, 0)`和`Sobel(imgGray, grad_y, CV_8U, 0, 1)`分别计算x和y方向的导数。 - `Laplacian()`：应用拉普拉斯算子进行边缘检测，如`Laplacian(imgGray, dstImage, CV_8U)`。 - `Canny()`：应用Canny边缘检测算法，如`Canny(imgGray, dstImage, 50, 200, 3)`，其中50和200是阈值，3是Sobel算子的孔径大小。 5. 寻找轮廓 - `findContours()`：找到图像中的轮廓，返回一个轮廓向量，如`vector<vector<Point>> contours; findContours(imgGray, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE)`。 - `drawContours()`：在目标图像上绘制轮廓，如`drawContours(dstImage, contours, -1, Scalar(0), 3)`，其中`-1`表示绘制所有轮廓，`Scalar(0)`是轮廓颜色，3是轮廓线宽。 6. 阈值化操作 - `threshold()`：对图像进行阈值处理，如`threshold(srcImage, dstImage, 100, 255, 3)`，其中100是阈值，255是超出阈值部分的像素值，3表示阈值类型。 这些函数在实际的图像处理任务中起着关键作用，例如图像预处理、特征提取、物体检测等。熟练掌握这些函数，能帮助开发者高效地实现各种复杂的图像处理需求。通过实际编程练习和不断应用，可以更好地理解和运用这些OpenCV函数。