OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库 ,提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的工具和算法。以下是一些OpenCV中的重点知识:
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图像加载与显示:
- 使用
cv2.imread()
加载图像。 - 使用
cv2.imshow()
显示图像。 - 使用
cv2.waitKey()
等待用户按键。
- 使用
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基本图像处理操作:
- 调整图像大小:
cv2.resize()
- 灰度转换:
cv2.cvtColor()
- 边缘检测:
cv2.Canny()
- 图像平滑:
cv2.GaussianBlur()
、cv2.medianBlur()
等
- 调整图像大小:
-
图像转换:
- 转换为灰度图:
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- 转换为HSV色彩空间:
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
- 转换为其他色彩空间
- 转换为灰度图:
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图像阈值处理:
- 简单阈值:
cv2.threshold()
- 自适应阈值:
cv2.adaptiveThreshold()
- 简单阈值:
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轮廓检测:
- 使用
cv2.findContours()
找到图像中的轮廓。 - 使用
cv2.drawContours()
绘制轮廓。
- 使用
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特征检测和描述:
- 使用SIFT、SURF、ORB等算法进行关键点检测和特征描述。
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图像变换:
- 仿射变换:
cv2.warpAffine()
- 透视变换:
cv2.warpPerspective()
- 仿射变换:
-
直方图均衡化:
cv2.equalizeHist()
用于增强图像的对比度。
-
图像混合:
- 使用
cv2.addWeighted()
进行图像混合。
- 使用
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形态学操作:
- 膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion):
cv2.dilate()
和cv2.erode()
- 开运算和闭运算:
cv2.morphologyEx()
- 膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion):
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机器学习与计算机视觉:
- 使用OpenCV中的机器学习模块进行图像分类、目标检测等任务。
- 使用Haar级联进行对象检测。
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摄像头和视频处理:
- 使用
cv2.VideoCapture()
捕获摄像头视频。 - 使用
cv2.VideoWriter()
保存视频。
- 使用
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深度学习集成:
- OpenCV中集成了深度学习模块,支持使用预训练模型进行目标检测、人脸识别等任务。
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图像分割:
- 使用分水岭算法等进行图像分割。
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相机标定:
- 使用
cv2.calibrateCamera()
进行相机标定,对于摄像头畸变矫正很有用。
- 使用
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图像处理的实时应用:
- 人脸识别、手势识别、实时目标跟踪等。
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图像特征匹配:
- 使用
cv2.matchTemplate()
等进行图像特征匹配。
- 使用
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直线和圆检测:
- 使用霍夫变换进行直线和圆检测。
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图像梯度和边缘检测:
- 使用
cv2.Sobel()
和cv2.Canny()
等进行梯度计算和边缘检测。
- 使用
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霍夫变换:
- 用于检测直线和圆等几何形状。
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GrabCut算法:
- 用于图像分割的交互式算法。
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图像质量评估:
- 使用PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)等进行图像质量评估。
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人脸识别:
- 使用预训练的人脸识别模型,如Haarcascades或深度学习模型。
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图像拼接:
- 将多个图像拼接成一个全景图像。
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形状匹配:
- 使用
cv2.matchShapes()
等进行形状匹配。
- 使用
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背景减除:
- 使用背景减除算法进行前景提取,如MOG(Mixture of Gaussians)。
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凸包和凸性检测:
- 使用
cv2.convexHull()
进行凸包检测。
- 使用
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相似性变换:
- 使用
cv2.estimateAffine2D()
和cv2.estimateRigidTransform()
进行相似性变换估计。
- 使用
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GPU加速:
- OpenCV提供了支持GPU加速的模块,通过CUDA或OpenCL可以加速图像处理操作。
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DNN模块:
- OpenCV的深度学习模块,支持使用预训练的深度学习模型进行目标检测、图像分类等任务。
这些知识点覆盖了OpenCV库的多个领域,从基本的图像处理到高级的计算机视觉和深度学习任务。