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OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源的計算機視覺庫，提供了大量用于圖像處理和計算機視覺任務的工具和算法。以下是一些OpenCV中的重點知識：
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圖像加載與顯示:
- 使用
cv2.imread()加載圖像。 - 使用
cv2.imshow()顯示圖像。 - 使用
cv2.waitKey()等待用戶按鍵。
- 使用
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基本圖像處理操作:
- 調(diào)整圖像大小：
cv2.resize() - 灰度轉(zhuǎn)換：
cv2.cvtColor() - 邊緣檢測：
cv2.Canny() - 圖像平滑：
cv2.GaussianBlur()、cv2.medianBlur()等
- 調(diào)整圖像大小：
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圖像轉(zhuǎn)換:
- 轉(zhuǎn)換為灰度圖：
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) - 轉(zhuǎn)換為HSV色彩空間：
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) - 轉(zhuǎn)換為其他色彩空間
- 轉(zhuǎn)換為灰度圖：
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圖像閾值處理:
- 簡單閾值：
cv2.threshold() - 自適應閾值：
cv2.adaptiveThreshold()
- 簡單閾值：
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輪廓檢測:
- 使用
cv2.findContours()找到圖像中的輪廓。 - 使用
cv2.drawContours()繪制輪廓。
- 使用
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特征檢測和描述:
- 使用SIFT、SURF、ORB等算法進行關鍵點檢測和特征描述。
-
圖像變換:
- 仿射變換：
cv2.warpAffine() - 透視變換：
cv2.warpPerspective()
- 仿射變換：
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直方圖均衡化:
cv2.equalizeHist()用于增強圖像的對比度。
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圖像混合:
- 使用
cv2.addWeighted()進行圖像混合。
- 使用
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形態(tài)學操作:
- 膨脹（Dilation）和腐蝕（Erosion）：
cv2.dilate()和cv2.erode() - 開運算和閉運算：
cv2.morphologyEx()
- 膨脹（Dilation）和腐蝕（Erosion）：
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機器學習與計算機視覺:
- 使用OpenCV中的機器學習模塊進行圖像分類、目標檢測等任務。
- 使用Haar級聯(lián)進行對象檢測。
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攝像頭和視頻處理:
- 使用
cv2.VideoCapture()捕獲攝像頭視頻。 - 使用
cv2.VideoWriter()保存視頻。
- 使用
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深度學習集成:
- OpenCV中集成了深度學習模塊，支持使用預訓練模型進行目標檢測、人臉識別等任務。
-
圖像分割:
- 使用分水嶺算法等進行圖像分割。
-
相機標定:
- 使用
cv2.calibrateCamera()進行相機標定，對于攝像頭畸變矯正很有用。
- 使用
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圖像處理的實時應用:
- 人臉識別、手勢識別、實時目標跟蹤等。
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圖像特征匹配:
- 使用
cv2.matchTemplate()等進行圖像特征匹配。
- 使用
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直線和圓檢測:
- 使用霍夫變換進行直線和圓檢測。
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圖像梯度和邊緣檢測:
- 使用
cv2.Sobel()和cv2.Canny()等進行梯度計算和邊緣檢測。
- 使用
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霍夫變換:
- 用于檢測直線和圓等幾何形狀。
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GrabCut算法:
- 用于圖像分割的交互式算法。
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圖像質(zhì)量評估:
- 使用PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）等進行圖像質(zhì)量評估。
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人臉識別:
- 使用預訓練的人臉識別模型，如Haarcascades或深度學習模型。
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圖像拼接:
- 將多個圖像拼接成一個全景圖像。
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形狀匹配:
- 使用
cv2.matchShapes()等進行形狀匹配。
- 使用
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背景減除:
- 使用背景減除算法進行前景提取，如MOG（Mixture of Gaussians）。
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凸包和凸性檢測:
- 使用
cv2.convexHull()進行凸包檢測。
- 使用
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相似性變換:
- 使用
cv2.estimateAffine2D()和cv2.estimateRigidTransform()進行相似性變換估計。
- 使用
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GPU加速:
- OpenCV提供了支持GPU加速的模塊，通過CUDA或OpenCL可以加速圖像處理操作。
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DNN模塊:
- OpenCV的深度學習模塊，支持使用預訓練的深度學習模型進行目標檢測、圖像分類等任務。
這些知識點覆蓋了OpenCV庫的多個領域，從基本的圖像處理到高級的計算機視覺和深度學習任務。