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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：
-
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
-
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：
-
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
-
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。
-
图像变换:
- 仿射变换：
cv2.warpAffine() - 透视变换：
cv2.warpPerspective()
- 仿射变换：
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直方图均衡化:
cv2.equalizeHist()用于增强图像的对比度。
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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。
-
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。
-
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。