`

数字图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数

 
阅读更多

 

1cvLoadImage:将图像文件加载至内存;
2cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口;
3cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像;
4cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作;
5cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存;
6cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口;
7cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件;
8cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存;
9cvReleaseCapture:释放CvCapture结构开辟的内存空间;
10
cvCreateTrackbar:创建一个滚动条;
11cvSetCaptureProperty:设置CvCapture对象的各种属性;
12cvGetCaptureProperty:查询CvCapture对象的各种属性;
13cvGetSize:当前图像结构的大小;
14cvSmooth:对图像进行平滑处理;
15cvPyrDown:图像金字塔,降采样,图像缩小为原来四分之一;
16cvCannyCanny边缘检测;
17cvCreateCameraCapture:从摄像设备中读入数据;
18cvCreateVideoWriter:创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件;
19cvWriteFrame:逐帧将视频流写入文件;
20cvReleaseVideoWriter:释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间;
21CV_MAT_ELEM:从矩阵中得到一个元素;
22cvAbs:计算数组中所有元素的绝对值;
23cvAbsDiff:计算两个数组差值的绝对值;
24cvAbsDiffS:计算数组和标量差值的绝对值;
25cvAdd:两个数组的元素级的加运算;
26cvAddS:一个数组和一个标量的元素级的相加运算;
27cvAddWeighted:两个数组的元素级的加权相加运算(alpha运算)
28cvAvg:计算数组中所有元素的平均值;
29cvAvgSdv:计算数组中所有元素的绝对值和标准差;
30cvCalcCovarMatrix:计算一组n维空间向量的协方差;
31cvCmp:对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作;
32cvCmpS:对数组和标量运用设置的比较操作;
33cvConvertScale:用可选的缩放值转换数组元素类型;
34cvCopy:把数组中的值复制到另一个数组中;
35cvCountNonZero:计算数组中非0值的个数;
36cvCrossProduct:计算两个三维向量的向量积(叉积)
37cvCvtColor:将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间;
38cvDet:计算方阵的行列式;
39cvDiv:用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算;
40cvDotProduct:计算两个向量的点积;
41cvEigenVV:计算方阵的特征值和特征向量;
42cvFlip:围绕选定轴翻转;
43cvGEMM:矩阵乘法;
44cvGetCol:从一个数组的列中复制元素;
45cvGetCols:从数据的相邻的多列中复制元素;
46cvGetDiag:复制数组中对角线上的所有元素;
47cvGetDims:返回数组的维数;
48cvGetDimSize:返回一个数组的所有维的大小;
49cvGetRow:从一个数组的行中复制元素值;
50cvGetRows:从一个数组的多个相邻的行中复制元素值;
51cvGetSize:得到二维的数组的尺寸,以CvSize返回;
52cvGetSubRect:从一个数组的子区域复制元素值;
53cvInRange:检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内;
54cvInRangeS:检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内;
55cvInvert:求矩阵的逆;
56cvMahalonobis:计算两个向量间的马氏距离;
57cvMax:在两个数组中进行元素级的取最大值操作;
58cvMaxS:在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作;
59cvMerge:把几个单通道图像合并为一个多通道图像;
60cvMin:在两个数组中进行元素级的取最小值操作;
61cvMinS:在一个数组和一个标量中进行元素级的取最小值操作;
62cvMinMaxLoc:寻找数组中的最大最小值;
63cvMul:计算两个数组的元素级的乘积(点乘)
64cvNot:按位对数组中的每一个元素求反;
65cvNormalize:将数组中元素进行归一化;
66
cvOr:对两个数组进行按位或操作;
67cvOrs:在数组与标量之间进行按位或操作;
68cvReduce:通过给定的操作符将二维数组简为向量;
69cvRepeat:以平铺的方式进行数组复制;
70cvSet:用给定值初始化数组;
71cvSetZero:将数组中所有元素初始化为0
72cvSetIdentity:将数组中对角线上的元素设为1,其他置0
73cvSolve:求出线性方程组的解;
74cvSplit:将多通道数组分割成多个单通道数组;
75cvSub:两个数组元素级的相减;
76cvSubS:元素级的从数组中减去标量;
77cvSubRS:元素级的从标量中减去数组;
78cvSum:对数组中的所有元素求和;
79cvSVD:二维矩阵的奇异值分解;
80cvSVBkSb:奇异值回代计算;
81cvTrace:计算矩阵迹;
82cvTranspose:矩阵的转置运算;
83cvXor:对两个数组进行按位异或操作;
84cvXorS:在数组和标量之间进行按位异或操作;
85cvZero:将所有数组中的元素置为0
86cvConvertScaleAbs:计算可选的缩放值的绝对值之后再转换数组元素的类型;
87cvNorm:计算数组的绝对范数,绝对差分范数或者相对差分范数;
88cvAnd:对两个数组进行按位与操作;
89cvAndS:在数组和标量之间进行按位与操作;
90cvScale:是cvConvertScale的一个宏,可以用来重新调整数组的内容,并且可以将参数从一种数据类型转换为另一种;
91cvT:是函数cvTranspose的缩写;
92cvLine:画直线;
93cvRectangle:画矩形;
94cvCircle:画圆;
95cvEllipse:画椭圆;
96cvEllipseBox:使用外接矩形描述椭圆;
97cvFillPolycvFillConvexPolycvPolyLine:画多边形;
98cvPutText:在图像上输出一些文本;
99cvInitFont:采用一组参数配置一些用于屏幕输出的基本个特定字体;
100cvSave:矩阵保存;
101cvLoad:矩阵读取;
102cvOpenFileStorage:为读/写打开存储文件;
103cvReleaseFileStorage:释放存储的数据;
104cvStartWriteStruct:开始写入新的数据结构;
105cvEndWriteStruct:结束写入数据结构;
106cvWriteInt:写入整数型;
107cvWriteReal:写入浮点型;
108cvWriteString:写入字符型;
109cvWriteComment:写一个XMLYAML的注释字串;
110cvWrite:写一个对象;
111cvWriteRawData:写入多个数值;
112cvWriteFileNode:将文件节点写入另一个文件存储器;
113cvGetRootFileNode:获取存储器最顶层的节点;
114cvGetFileNodeByName:在映图或存储器中找到相应节点;
115cvGetHashedKey:为名称返回一个惟一的指针;
116cvGetFileNode:在映图或文件存储器中找到节点;
117cvGetFileNodeName:返回文件的节点名;
118cvReadInt:读取一个无名称的整数型;
119cvReadIntByName:读取一个有名称的整数型;
120cvReadReal:读取一个无名称的浮点型;
121cvReadRealByName:读取一个有名称的浮点型;
122cvReadString:从文件节点中寻找字符串;
123cvReadStringByName:找到一个有名称的文件节点并返回它;
124cvRead:将对象解码并返回它的指针;
125cvReadByName:找到对象并解码;
126cvReadRawData:读取多个数值;
127cvStartReadRawData:初始化文件节点序列的读取;
128cvReadRawDataSlice:读取文件节点的内容;
129cvGetModuleInfo:检查IPP库是否已经正常安装并且检验运行是否正常;
130cvResizeWindow:用来调整窗口的大小;
131cvSaveImage:保存图像;
132cvMoveWindow:将窗口移动到其左上角为x,y的位置;
133cvDestroyAllWindow:用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间;
134cvGetTrackbarPos:读取滑动条的值;
135cvSetTrackbarPos:设置滑动条的值;
136cvGrabFrame:用于快速将视频帧读入内存;
137cvRetrieveFrame:对读入帧做所有必须的处理;
138cvConvertImage:用于在常用的不同图像格式之间转换;
139cvErode:形态腐蚀;
140cvDilate:形态学膨胀;
141cvMorphologyEx:更通用的形态学函数;
142cvFloodFill:漫水填充算法,用来进一步控制哪些区域将被填充颜色;
143cvResize:放大或缩小图像;
144cvPyrUp:图像金字塔,将现有的图像在每个维度上都放大两倍;
145cvPyrSegmentation:利用金字塔实现图像分割;
146cvThreshold:图像阈值化;
147cvAcc:可以将8位整数类型图像累加为浮点图像;
148cvAdaptiveThreshold:图像自适应阈值;
149cvFilter2D:图像卷积;
150cvCopyMakeBorder:将特定的图像轻微变大,然后以各种方式自动填充图像边界;
151cvSobel:图像边缘检测,Sobel算子;
152cvLaplace:拉普拉斯变换、图像边缘检测;
153cvHoughLines2:霍夫直线变换;
154cvHoughCircles:霍夫圆变换;
155cvRemap:图像重映射,校正标定图像,图像插值;
156cvWarpAffine:稠密仿射变换;
157cvGetQuadrangleSubPix:仿射变换;
158cvGetAffineTransform:仿射映射矩阵的计算;
159cvCloneImage:将整个IplImage结构复制到新的IplImage中;
160cv2DRotationMatrix:仿射映射矩阵的计算;
161cvTransform:稀疏仿射变换;
162cvWarpPerspective:密集透视变换(单应性)
163cvGetPerspectiveTransform:计算透视映射矩阵;
164cvPerspectiveTransform:稀疏透视变换;
165cvCartToPolar:将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射;
166cvPolarToCart:将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射;
167cvLogPolar:对数极坐标变换;
168cvDFT:离散傅里叶变换;
169cvMulSpectrums:频谱乘法;
170cvDCT:离散余弦变换;
171cvIntegral:计算积分图像;
172cvDistTransform:图像的距离变换;
173cvEqualizeHist:直方图均衡化;
174cvCreateHist:创建一新直方图;
175cvMakeHistHeaderForArray:根据已给出的数据创建直方图;
176cvNormalizeHist:归一化直方图;
177cvThreshHist:直方图阈值函数;
178cvCalcHist:从图像中自动计算直方图;
179cvCompareHist:用于对比两个直方图的相似度;
180cvCalcEMD2:陆地移动距离(EMD)算法;
181cvCalcBackProject:反向投影;
182cvCalcBackProjectPatch:图块的方向投影;
183cvMatchTemplate:模板匹配;
184cvCreateMemStorage:用于创建一个内存存储器;
185cvCreateSeq:创建序列;
186cvSeqInvert:将序列进行逆序操作;
187cvCvtSeqToArray:复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中;
188cvFindContours:从二值图像中寻找轮廓;
189cvDrawContours:绘制轮廓;
190cvApproxPoly:使用多边形逼近一个轮廓;
191cvContourPerimeter:轮廓长度;
192cvContoursMoments:计算轮廓矩;
193cvMoments:计算Hu不变矩;
194cvMatchShapes:使用矩进行匹配;
195cvInitLineIterator:对任意直线上的像素进行采样;
196cvSampleLine:对直线采样;
197cvAbsDiff:帧差;
198cvWatershed:分水岭算法;
199cvInpaint:修补图像;
200cvGoodFeaturesToTrack:寻找角点;
201cvFindCornerSubPix:用于发现亚像素精度的角点位置;
202cvCalcOpticalFlowLK:实现非金字塔的Lucas-Kanade稠密光流算法;
203cvMeanShiftmean-shift跟踪算法;
204cvCamShiftcamshift跟踪算法;
205cvCreateKalman:创建Kalman滤波器;
206cvCreateConDensation:创建condensation滤波器;
207cvConvertPointsHomogenious:对齐次坐标进行转换;
208cvFindChessboardCorners:定位棋盘角点;
209cvFindHomography:计算单应性矩阵;
210cvRodrigues2:罗德里格斯变换;
211cvFitLine:直线拟合算法;
212cvCalcCovarMatrix:计算协方差矩阵;
213cvInvert:计算协方差矩阵的逆矩阵;
214cvMahalanobis:计算Mahalanobis距离;
215cvKMeans2K均值;
216cvCloneMat:根据一个已有的矩阵创建一个新矩阵;
217cvPreCornerDetect:计算用于角点检测的特征图;
218cvGetImageCvMat图像数据格式转换成IplImage图像数据格式;
219cvMatMul:两矩阵相乘;

 

 

 

分享到:
评论

相关推荐

    基于OPENCV的数字图像处理

    以上所述知识点是基于OpenCV进行数字图像处理的核心部分,通过理解和熟练应用这些技术,我们可以构建出复杂的图像处理系统,解决实际问题。在实际开发中,配合VC++或其他编程环境,开发者可以利用OpenCV的强大功能,...

    OpenCV数字图像处理

    OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的工具,用于在各种编程...在实际项目中,你可以结合标签中的"数字图像处理"和"vc"标签,使用OpenCV在VC6.0中实现复杂的图像分析和处理算法,为你的工作或研究带来极大的便利。

    数字图像处理大作业-拍照图像处理(python+OpenCV+qt)

    在本项目中,我们主要探讨的是使用Python编程语言结合OpenCV和Qt库进行数字图像处理。这个大作业涵盖了多个图像处理的重要概念和技术,包括图片的文字添加、空间转换、旋转、缩放、翻转、投影矫正、二值化、图像校正...

    opencv数字图像处理

    **OpenCV 数字图像处理详解** OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它包含了大量的图像和视频处理函数,广泛应用于图像分析、机器学习、计算机视觉算法开发等领域。本教程将...

    数字图像处理_opencv_图像处理_

    在IT领域,数字图像处理是一项重要的技术,广泛应用于图像分析、计算机视觉以及人工智能等多个方向。OpenCV(开源计算机视觉库)是实现这些功能的强大工具,它提供了丰富的API接口,支持多种编程语言,如Python、C++...

    数字图像处理,OPENCV,全套资料

    本套资料全面覆盖了数字图像处理的基础理论和OpenCV的应用实践,旨在为学习者提供一个深入理解与实践的平台。 一、数字图像处理基础 数字图像处理是通过计算机对图像进行分析、变换和操作的过程,主要涉及图像获取...

    数字图像处理(冈萨雷斯)中英文答案+Matlab和C++代码全网最完整版

    图像的变换是数字图像处理中的核心内容,包括空间域和频率域的变换。傅里叶变换是一种常见的频率域变换,它能揭示图像的频谱信息,常用于图像的滤波和压缩。在Matlab和C++中,我们可以使用离散傅里叶变换(DFT)函数...

    VC++数字图像处理车牌识别

    8. **OpenCV库**:OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法,是进行数字图像处理和识别的常用工具。 9. **图像分割**:图像分割是将图像...

    image-process.zip_图像数字识别_数字图像_数字图像处理_数字图像识别

    综上所述,"image-process.zip"中的内容涵盖了数字图像处理的核心环节,包括图像的读取、处理、变换、复原和识别。这些技术是现代计算机视觉研究和应用的基础,对于理解和开发相关项目至关重要。通过深入学习和实践...

    数字图像处理扑克牌识别程序

    在本文中,我们将深入探讨如何使用C++进行数字图像处理,特别是针对空心接龙扑克牌的识别。数字图像处理是一门涉及计算机视觉、模式识别和机器学习的综合性技术,它在众多领域如游戏开发、人工智能、自动化检测等...

    数字图像处理大作业( 图像分割、人脸检测、边缘检测 )

    在数字图像处理领域,图像分割、人脸检测和边缘检测是三个关键的技术,它们在计算机视觉、人工智能和机器学习中有着广泛的应用。以下是对这些技术的详细介绍: 1. **Canny边缘检测**:Canny算法是一种经典的多级...

    OpenCV图像处理讲义

    在图像处理中,图像可以被分为模拟图像和数字图像两种。模拟图像是指通过物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像。数字图像是指使用离散数值来记录图像亮度信息的图像。 图像处理的主要步骤包括: * 图像采集 *...

    数字图像处理+实验报告+期末大作业

    在本课程“数字图像处理”中,我们涵盖了广泛的知识领域,包括图像的获取、表示、分析和处理。这个实验报告和期末大作业是南京工程学院数据科学与大数据技术专业学生学习过程中的重要组成部分,旨在深入理解和应用所...

    研一图像处理期末大作业:基于openCV的人脸识别.zip

    在本项目中,"研一图像处理期末大作业:基于openCV的人脸识别.zip",学生将探索并应用计算机视觉中的关键概念,特别是在人脸识别领域。OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的工具,广泛用于图像和视频分析。这个...

    数字图像处理资源合集

    接下来,"米粒、lena、骨架、文字、图形等测试图像"是数字图像处理中常用的基准图像。例如,"米粒"图像常用于边缘检测和纹理分析的测试,"lena"是著名的测试人脸图像,广泛用于图像压缩和增强算法的评估。"骨架"通常...

    VC++数字图像处理源代码(全)

    在计算机科学领域,数字图像处理是一项重要的技术,广泛应用于医学成像、遥感、视频分析、图像识别等多个领域。本篇将围绕使用VC++实现数字图像处理的源代码进行深入探讨,旨在帮助读者理解和掌握相关知识。 一、...

    Visual+C++数字图像处理-谢凤英-源代码_VC++源码_图像处理_

    在本资源中,我们主要关注的是使用Visual C++进行数字图像处理的相关知识。Visual C++是一种强大的编程环境,尤其适用于Windows平台上的应用开发,而数字图像处理是计算机科学中的一个重要领域,广泛应用于医学成像...

    C 语言实用数字图像处理

    2. **体验图像处理**:读者将通过编写C语言程序,亲身体验图像的加载、显示和保存过程,理解图像数据在内存中的组织方式,并学会使用库函数(如OpenCV中的函数)进行基本的图像处理操作。 3. **图像物体的提取**:...

    《OpenCV图像处理编程实例》《精通Visual+C++数字图像处理典型算法及实现》《Visual C++数字图像模式识别技术详解》源码

    本篇文章将深入探讨标题和描述中提到的三个核心主题:OpenCV图像处理编程、Visual C++在数字图像处理中的应用以及数字图像模式识别技术。 1. OpenCV图像处理编程: OpenCV是一个开源的跨平台库,广泛用于实时图像...

    图像处理学习程序数字识别的

    这种实践通常涉及训练一个模型,使其能够从手写或印刷的数字图像中提取特征并进行准确分类。 在“标签”中,“图像处理”是指通过各种算法和软件技术改变或增强图像的过程,这可以包括灰度转换、滤波、边缘检测等。...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics