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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:
-
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
-
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:
-
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:
-
圖像閾值處理:
- 簡單閾值:
cv2.threshold()
- 自適應閾值:
cv2.adaptiveThreshold()
- 簡單閾值:
-
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
-
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:
-
直方圖均衡化:
cv2.equalizeHist()
用于增強圖像的對比度。
-
圖像混合:
- 使用
cv2.addWeighted()
進行圖像混合。
- 使用
-
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):
-
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。
-
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
-
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
-
圖像處理的實時應用:
- 人臉識別、手勢識別、實時目標跟蹤等。
-
圖像特征匹配:
- 使用
cv2.matchTemplate()
等進行圖像特征匹配。
- 使用
-
直線和圓檢測:
- 使用霍夫變換進行直線和圓檢測。
-
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
-
霍夫變換:
- 用于檢測直線和圓等幾何形狀。
-
GrabCut算法:
- 用于圖像分割的交互式算法。
-
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。
-
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。
-
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
-
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
-
相似性變換:
- 使用
cv2.estimateAffine2D()
和cv2.estimateRigidTransform()
進行相似性變換估計。
- 使用
-
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。
-
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。