OpenCV例程汇总.doc

OpenCV例程汇总.doc 可编辑 基于opencv的use摄像头视频采集程序 1 基于opencv的两个摄像头数据采集 3 能激发你用代码做视频的冲动程序 6 图像反转（就是把黑的变白，白的变黑） 11 图像格式的转换 12 从摄像头或者AVI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测 14 采用Canny算子进行边缘检测 15 角点检测 18 图像的旋转加缩放（效果很拽，用地球做就像谷歌地球似的） 21 Log-Polar极坐标变换 22 对图像进行形态学操作（图像的开闭，腐蚀和膨胀运算） 25 用不同的核进行图像的二维滤波 28 图像域的填充 31 寻找轮廓实现视频流的运动目标检测（超推荐一下） 35 采用金字塔方法进行图像分割 40 图像的亮度变换 43 单通道图像的直方图 46 计算和显示彩色图像的二维色调-饱和度图像 48 图像的直方图均匀化 51 用Hongh变换检测线段 53 利用Hough变换检测圆（是圆不是椭圆） 57 距离变换 59 椭圆曲线拟合 64 由点集序列或数组创建凸外形 68 Delaunay三角形和Voronoi划分的迭代式构造 71 利用背景建模检测 OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，用于处理和分析图像数据。这个文档“OpenCV例程汇总.doc”包含了大量基于OpenCV的实例，涵盖了从基本的图像操作到复杂的图像处理技术。以下是一些主要的知识点： 1. **摄像头视频采集**：OpenCV 提供了方便的 API 来捕获摄像头的视频流，可以用来创建实时视频应用。 2. **多摄像头数据采集**：在某些场合，如立体视觉或全景摄影，可能需要同时使用多个摄像头。OpenCV 支持多个摄像头的数据采集，这在多传感器系统中非常有用。 3. **图像反转**：通过简单的位操作，可以实现图像的黑白翻转，这在图像增强或逆向处理中常见。 4. **图像格式转换**：OpenCV 支持多种图像格式之间的转换，如 BMP、JPEG、PNG 等，这有助于在不同格式间灵活地操作和存储图像。 5. **视频流边缘检测**：通过获取视频流并应用边缘检测算法，可以识别图像中的边界，Canny 算子是一种经典的边缘检测方法，它能够有效抑制噪声并找到清晰的边缘。 6. **Canny算子**：Canny边缘检测器是一种多级边缘检测算法，它通过高斯滤波、计算梯度强度和方向、非极大值抑制和双阈值检测来找出图像的边缘。 7. **角点检测**：如 Harris 角点检测和 Shi-Tomasi 角点检测，用于识别图像中具有显著特征的点，常用于目标识别和跟踪。 8. **图像旋转与缩放**：OpenCV 提供函数来实现图像的旋转和平移，配合缩放可以实现类似谷歌地球的视角变换效果。 9. **Log-Polar极坐标变换**：这种变换常用于处理图像的缩放和旋转不变性，便于图像的旋转和重采样。 10. **形态学操作**：包括图像的开运算、闭运算、腐蚀和膨胀，这些操作常用于去除噪声、连接断开的边缘和分离接近的物体。 11. **滤波操作**：使用不同的滤波核（如平均滤波、高斯滤波）对图像进行平滑处理，以消除噪声或改变图像的局部特性。 12. **图像填充**：OpenCV 提供的 floodFill 函数可以用来填充图像的特定区域，常用于分割或填充目标。 13. **轮廓检测**：通过查找连续像素的边界，可以找到图像中的轮廓，这对于运动目标检测和物体分割至关重要。 14. **图像金字塔**：图像金字塔是不同分辨率的图像集合，用于多尺度分析和图像分割。 15. **图像亮度变换**：可以调整图像的整体亮度，以改善视觉效果或适应不同的光照条件。 16. **直方图**：OpenCV 可以计算图像各个灰度级的出现频率，这对于理解图像的亮度分布和色彩平衡很有帮助。 17. **色调-饱和度图像**：对于彩色图像，可以计算其色调-饱和度直方图，用于颜色分析和分类。 18. **直方图均衡化**：通过扩展图像的动态范围，可以使图像的对比度增强，改善视觉效果。 19. **Hough变换**：检测直线、圆等几何形状，即使在有噪声的图像中也能有效识别。 20. **距离变换**：用于测量图像中像素点到最近的边缘或对象的距离，常用于物体轮廓的提取。 21. **椭圆曲线拟合**：通过算法拟合数据点来识别椭圆形状，适用于圆形或椭圆形物体的检测。 22. **Delaunay三角化和Voronoi划分**：在空间数据结构中，这两种方法用于创建像素之间的邻接关系，对图像分割和分析很有帮助。 23. **背景建模**：用于检测视频流中的运动目标，通过建立静态背景模型，可以区分出与背景不同的移动物体。 以上只是文档中部分关键知识点的概述，实际操作中每个话题都包含更深入的技术细节和实现步骤。通过学习和实践这些例程，开发者可以掌握OpenCV的基本功能，并进一步拓展到更复杂的计算机视觉应用。