openCV超详细入门教程（python版）博客

OpenCV超详细入门教程（python版）博客 OpenCV 是一个功能强大且广泛使用的计算机视觉库，它提供了大量的图像和视频处理功能。该教程将指导读者从基础知识入门，逐步掌握 OpenCV 的使用。 一、加载图片 在 OpenCV 中，加载图片可以使用 cv2.imread() 函数，该函数需要两个参数：文件名和 flags。flags 表示图片的读取方式，常用的 flags 有 IMREAD_COLOR、IMREAD_GRAYSCALE 和 IMREAD_UNCHANGED。其中 IMREAD_COLOR 表示加载彩色图片，IMREAD_GRAYSCALE 表示加载灰度图片，IMREAD_UNCHANGED 表示加载图片并保留 Alpha 通道。 在加载图片时，我们可以使用 cv2.imshow() 函数来显示图片，并使用 cv2.waitKey() 函数来等待用户按键。我们使用 cv2.destroyAllWindows() 函数来关闭所有的窗口。 二、加载视频 在 OpenCV 中，加载视频可以使用 cv2.VideoCapture() 函数，该函数需要一个参数：摄像头的编号。我们可以使用 cap.read() 函数来读取视频帧，并将其转换为灰度图片。然后，我们可以使用 cv2.imshow() 函数来显示视频帧，并使用 cv2.waitKey() 函数来等待用户按键。 在加载视频时，我们需要注意 OpenCV 的颜色读取顺序是 BGR（蓝绿红），而大多数计算机应用程序的颜色读取顺序是 RGB（红绿蓝）。因此，在处理视频帧时，我们需要将其转换为灰度图片。 三、背景提取 背景提取是计算机视觉中的一种常用技术，它可以从图像或视频中提取背景。OpenCV 提供了多种背景提取算法，如 MOG2、KNN 等。我们可以使用 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() 函数来创建一个背景提取器，并使用 cv2.absdiff() 函数来计算前景和背景之间的差异。 四、颜色过滤 颜色过滤是计算机视觉中的一种常用技术，它可以从图像或视频中提取特定的颜色。OpenCV 提供了多种颜色过滤算法，如 HSV、RGB 等。我们可以使用 cv2.cvtColor() 函数来将图像转换为 HSV 颜色空间，并使用 cv2.inRange() 函数来提取特定的颜色。 五、边缘检测 边缘检测是计算机视觉中的一种常用技术，它可以从图像或视频中提取边缘。OpenCV 提供了多种边缘检测算法，如 Canny、Sobel 等。我们可以使用 cv2.Canny() 函数来检测图像的边缘，并使用 cv2.drawContours() 函数来绘制边缘。 六、特征匹配 特征匹配是计算机视觉中的一种常用技术，它可以从图像或视频中提取特征。OpenCV 提供了多种特征匹配算法，如 SIFT、SURF 等。我们可以使用 cv2.SIFT() 函数来检测图像的特征，并使用 cv2.matchTemplate() 函数来匹配特征。 本教程涵盖了 OpenCV 的基础知识和基本操作，读者可以通过本教程快速掌握 OpenCV 的使用，并应用于实际项目中。