OpenCV例程汇总.doc

### OpenCV例程汇总知识点详解 #### 一、OpenCV简介 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，支持多种编程语言，如C++、Python等，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。 #### 二、OpenCV视频采集 ##### 1. 基于OpenCV的摄像头视频采集 **描述:** 该例程展示了如何使用OpenCV进行单一摄像头的数据采集。通过调用`cvcam`模块的相关函数来启动摄像头并获取视频流，最终在窗口中显示视频内容。 - **代码要点:** - 使用`cvcamGetCamerasCount()`获取可用摄像头数量。 - 通过`cvcamSetProperty`配置摄像头参数，例如选择摄像头、设置是否启用、渲染视频等。 - `cvGetWindowHandle`用于获取窗口句柄。 - 定义一个回调函数处理每帧数据。 - 调用`cvcamInit`, `cvcamStart`初始化并启动摄像头采集过程。 - 通过`cvWaitKey(0)`等待用户输入后停止视频采集。 - 使用`cvcamStop`和`cvcamExit`来释放资源。 ##### 2. 基于OpenCV的双摄像头数据采集 **描述:** 此例程实现了同时从两个USB摄像头获取数据，并允许用户保存图片及暂停/继续视频播放的功能。 - **代码要点:** - 需要为每个摄像头设置独立的回调函数处理视频流。 - 通过鼠标事件监听来实现图片保存和视频暂停/继续功能。 - 可以使用`cvCreateWindow`创建显示窗口，分别展示来自两个摄像头的视频流。 #### 三、图像处理技术 ##### 1. 图像反转 **描述:** 图像反转是一种简单的图像增强技术，将图像中的像素值反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。 - **实现方法:** 对图像的每一个像素值进行取反操作。 ##### 2. 图像格式转换 **描述:** 将一种图像格式转换为另一种格式，如BMP转JPG等。 - **实现方法:** 利用OpenCV中的`imread`读取图像，再通过`imwrite`将图像保存为新的格式。 ##### 3. 视频流边缘检测 **描述:** 从摄像头或视频文件中获取视频流，并对其进行边缘检测。 - **实现方法:** - 使用`cvCaptureFromCAM`或`cvCaptureFromFile`获取视频流。 - 应用边缘检测算法，如Canny算子等。 - 显示处理后的视频。 ##### 4. Canny算子边缘检测 **描述:** 使用Canny算子进行精确的边缘检测。 - **实现方法:** 利用OpenCV提供的`Canny`函数进行边缘检测。 ##### 5. 角点检测 **描述:** 角点检测用于识别图像中的关键点。 - **实现方法:** 使用`cornerHarris`或`goodFeaturesToTrack`等函数检测角点。 ##### 6. 图像的旋转与缩放 **描述:** 实现图像的旋转和缩放，使图像产生特定的效果。 - **实现方法:** 使用`getRotationMatrix2D`和`warpAffine`进行图像的旋转和缩放。 ##### 7. Log-Polar变换 **描述:** 进行Log-Polar变换，常用于图像匹配和目标识别。 - **实现方法:** 使用`logPolar`函数进行变换。 ##### 8. 形态学操作 **描述:** 包括图像的开闭运算、腐蚀和膨胀等操作，用于去除噪声和改善图像质量。 - **实现方法:** 使用`morphologyEx`函数执行不同类型的形态学操作。 ##### 9. 图像二维滤波 **描述:** 使用不同的卷积核对图像进行滤波处理。 - **实现方法:** 使用`filter2D`函数进行二维滤波。 ##### 10. 图像域填充 **描述:** 对图像中指定区域进行填充。 - **实现方法:** 使用`floodFill`函数填充图像中的区域。 #### 四、高级图像处理技术 ##### 1. 运动目标检测 **描述:** 通过背景减除等方法检测视频中的运动目标。 - **实现方法:** 使用`createBackgroundSubtractorMOG2`创建背景模型，之后应用到视频帧中提取运动目标。 ##### 2. 颜色跟踪 **描述:** 利用CamShift算法追踪彩色目标。 - **实现方法:** 先选定感兴趣区域，然后使用`camshift`函数进行颜色追踪。 #### 五、其他图像处理技术 ##### 1. 直方图变换 **描述:** 包括图像亮度变换、直方图均衡化等，用于调整图像的对比度和亮度。 - **实现方法:** 使用`equalizeHist`函数进行直方图均衡化。 ##### 2. Hough变换 **描述:** 用于检测图像中的直线或圆形。 - **实现方法:** 使用`HoughLines`或`HoughCircles`函数检测直线或圆形。 ##### 3. 距离变换 **描述:** 计算图像中每个像素到最近前景像素的距离。 - **实现方法:** 使用`distanceTransform`函数进行距离变换。 ##### 4. 几何变换 **描述:** 如椭圆曲线拟合、凸包检测等。 - **实现方法:** 使用`fitEllipse`进行椭圆拟合，使用`convexHull`进行凸包检测。 #### 总结 本文档提供了OpenCV中一系列实用的例程，涵盖从基本的图像和视频处理到高级的目标检测和追踪等功能。通过对这些例程的学习，可以帮助初学者快速掌握OpenCV的基本用法，并进一步探索更复杂的计算机视觉项目。