OpenCV实战教程：从基础到高级操作

"该资源是一个OpenCV实例集合，包含了多种OpenCV在图像处理和计算机视觉领域的应用，如视频采集、边缘检测、角点检测、图像变换、形态学操作、滤波、目标检测、图像分割、直方图处理、Hough变换、距离变换等。适合学习和实践OpenCV技术。" 在OpenCV例程汇总中，我们可以看到一系列实用的示例代码，这些代码涵盖了OpenCV库的主要功能。以下是对这些示例中涉及的知识点的详细说明： 1. **视频采集**：使用OpenCV的`cvcamGetCamerasCount()`函数获取可用摄像头的数量，通过`cvcamSetProperty()`设置摄像头属性，如启用和渲染视频流。 2. **图像处理**：包括图像反转，通过调整像素值实现黑白互换；图像格式转换，如BMP、JPEG、PNG等之间的转换。 3. **边缘检测**：使用Canny算子进行边缘检测，这是一种自适应的边缘检测算法，能够有效抑制噪声并准确检测边缘。 4. **角点检测**：如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测，用于识别图像中的显著特征点。 5. **图像旋转与缩放**：结合仿射变换，可以实现图像角度和大小的调整，类似谷歌地球的效果。 6. **Log-Polar极坐标变换**：用于将图像从笛卡尔坐标系转换到对数极坐标系，常用于图像的缩放和旋转。 7. **形态学操作**：包括图像的开闭运算、腐蚀和膨胀，用于消除噪声、连接断开的边缘和填充孔洞。 8. **二维滤波**：使用不同核函数进行滤波操作，如高斯滤波、中值滤波等，以平滑图像或去除噪声。 9. **图像填充**：通过连通组件分析实现图像内部区域的填充。 10. **目标检测**：通过寻找轮廓来实现运动目标检测，例如使用背景建模和运动模板检测。 11. **图像分割**：采用金字塔方法进行图像分割，可以有效地处理图像的细节和全局信息。 12. **图像亮度变换**：调整图像的整体亮度，增强或减弱图像的对比度。 13. **直方图分析**：计算单通道图像的直方图，以及彩色图像的色调-饱和度直方图，有助于理解图像的色彩分布。 14. **直方图均衡化**：通过拉伸图像的灰度级分布，改善图像对比度。 15. **Hough变换**：检测直线（如Hough线变换）和圆（Hough圆变换），适用于图像中几何形状的检测。 16. **距离变换**：计算图像中每个像素到最近非零像素的距离，常用于轮廓提取和填充。 17. **椭圆曲线拟合**：用于识别和拟合图像中的椭圆形状。 18. **凸外形创建**：从点集序列创建凸外形，用于对象识别和轮廓分析。 19. **Delaunay三角形和Voronoi划分**：这两种几何构造在多边形分割和空间数据结构中具有广泛应用。 20. **背景建模**：通过连续帧的背景差异，检测运动物体，这种方法在监控系统中常见。 21. **运动模板检测**：跟踪特定区域在视频流中的运动，适用于实时目标追踪。 22. **Camshift算法**：彩色目标跟踪的一种方法，能够自动调整跟踪窗口以适应目标的移动。 所有这些实例都是OpenCV学习者的重要参考资料，通过实际运行代码，可以加深对OpenCV各种功能的理解和掌握。