OpenCV函数速查手册：图像处理与分析精华

"OPENCV函数快速查询手册是基于OpenCVBeta4.0版本的用户手册翻译而成，包含了丰富的OpenCV函数详解，涉及图像处理、结构分析、运动分析和对象跟踪等多个领域。此手册旨在帮助开发者快速查找和理解OpenCV中的函数用法，提升开发效率。" 在OpenCV中，图像处理是核心功能之一，手册详细介绍了以下几个方面的函数： 1. **梯度、边缘和角点**：这部分涉及到计算图像的梯度、检测边缘和角点，例如`cvSobel`函数用于计算图像的一阶、二阶差分，用于检测边缘。它接受输入图像、输出图像、以及在X和Y方向上的差分阶数作为参数。 2. **采样差值和几何变换**：OpenCV提供了各种图像变形和缩放的函数，如`cvWarpAffine`和`cvResize`，用于执行仿射变换和调整图像大小。 3. **形态学操作**：形态学操作包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，用于去除噪声、分离和填充物体，例如`cvErode`和`cvDilate`。 4. **滤波和彩色变换**：滤波用于平滑图像，减少噪声，如`cvFilter2D`和`cvSmooth`。而彩色变换可以将图像从一种颜色空间转换到另一种，如`cvtColor`。 5. **金字塔及其应用**：`cvPyramidDown`和`cvPyramidUp`用于构建图像金字塔，加速低分辨率到高分辨率的转换，常用于图像缩放和特征检测。 6. **连接组件**：OpenCV提供了检测和标记图像中连接组件的函数，如`cvConnectedComponents`。 7. **图像和轮廓矩**：`cvMoments`可以计算图像区域的矩，这些矩在形状分析中非常有用。 8. **特殊图像变换**：包括旋转、投影、卷积等，如`cvGetQuadrangleSubPix`用于亚像素精度的图像定位。 9. **直方图**：`cvCalcHist`用于计算图像的直方图，可进行直方图均衡化以增强图像对比度。 10. **匹配**：OpenCV提供了特征匹配的函数，如`cvMatchTemplate`和基于SIFT、SURF的特征匹配方法。 在结构分析方面，手册涵盖了： 1. **轮廓处理**：如`cvFindContours`用于检测图像中的轮廓，`cvApproxPolyDP`用于近似轮廓。 2. **计算几何**：涉及到点、线、圆等几何元素的操作。 3. **平面划分**：可能涉及到分割平面或对平面进行某些操作。 运动分析和对象跟踪部分包括： 1. **背景统计量的累积**：用于创建背景模型，如`cvCreateBackgroundSubtractor`。 2. **运动模板**：通过模板匹配来检测运动。 3. **对象跟踪**：如`cvCamShift`和`cvTrackerInit`等函数用于跟踪对象。 4. **光流**：`cvCalcOpticalFlowFarneback`计算像素级别的光流，揭示图像序列中像素的运动。 5. **预估器**：可能涉及运动预测模型。 模式识别部分主要关注： 1. **目标检测**：如Haar特征级联分类器`cvHaarDetectObjects`用于人脸或其他特定对象的检测。 照相机定标和三维重建部分涵盖： 1. **照相机定标**：`cvCalibrateCamera`用于确定照相机的内在参数和外在参数。 2. **姿态估计**：估计物体相对于照相机的位置和方向。 3. **极线几何**：利用极线约束进行立体视觉处理。 手册最后还包含了一个函数列表，方便用户查找特定函数的详细信息。此外，对于图像处理部分，手册特别指出虽然大部分函数操作的是IplImage结构，但也可以应用于CvMat和CvMatND结构的图像。