【OPENCV】常用API函数

一、图像读写与显示

1. ​cv2.imread() - 读取图像（支持JPG、PNG等格式）
2. ​cv2.imwrite()- 保存图像到文件
3. ​cv2.imshow() - 显示图像窗口
4. ​cv2.waitKey() - 等待键盘输入（控制窗口显示时间）
5. ​cv2.destroyAllWindows() - 关闭所有窗口
6. ​cv2.VideoCapture() - 读取视频或摄像头帧
7. ​cv2.VideoWriter() - 保存视频文件

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​二、图像处理基础

​像素与颜色操作

1. ​cv2.cvtColor() - 颜色空间转换（如BGR转灰度cv2.COLOR_BGR2GRAY）
2. ​cv2.split() - 分离图像通道（B/G/R）
3. ​cv2.merge()- 合并通道
4. ​cv2.inRange() - 按颜色范围创建掩膜（用于对象提取）
5. ​cv2.threshold() - 全局阈值二值化
6. ​cv2.adaptiveThreshold() - 自适应阈值（处理光照不均）

​几何变换

1. ​cv2.resize() - 调整图像尺寸（支持插值方法）
2. ​cv2.warpAffine() - 仿射变换（平移、旋转、缩放）
3. ​cv2.getRotationMatrix2D() - 生成旋转矩阵
4. ​cv2.flip() - 翻转图像（水平/垂直）
5. ​cv2.warpPerspective() - 透视变换（矫正倾斜文档）

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​三、图像滤波与增强

​平滑与降噪

1. ​cv2.blur() - 均值滤波（简单去噪）
2. ​cv2.GaussianBlur() - 高斯滤波（消除高斯噪声）
3. ​cv2.medianBlur() - 中值滤波（去除椒盐噪声）
4. ​cv2.bilateralFilter() - 双边滤波（保边去噪）

​边缘检测

1. ​cv2.Sobel() - Sobel算子（检测水平/垂直边缘）
2. ​cv2.Laplacian() - 拉普拉斯算子（二阶导数边缘检测）
3. ​cv2.Canny() - Canny边缘检测（多阶段算法，最常用）

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​四、形态学操作

1. ​cv2.erode() - 腐蚀（缩小前景物体）
2. ​cv2.dilate()- 膨胀（扩大前景物体）
3. ​cv2.morphologyEx() - 高级形态学操作（开运算cv2.MORPH_OPEN、闭运算等）
4. ​cv2.getStructuringElement() - 创建形态学核（矩形/椭圆/十字形）

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​五、特征检测与描述

​关键点检测

1. ​cv2.goodFeaturesToTrack() - Shi-Tomasi角点检测
2. ​cv2.cornerHarris() - Harris角点检测
3. ​cv2.SIFT_create() - SIFT特征检测（需OpenCV contrib）
4. ​cv2.ORB_create() - ORB特征（快速，适合实时应用）

​特征匹配

1. ​cv2.BFMatcher() - 暴力匹配器
2. ​cv2.drawMatches() - 绘制匹配的关键点

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​六、图像分割与轮廓分析

​轮廓检测

1. ​cv2.findContours() - 查找图像轮廓
2. ​cv2.drawContours() - 绘制轮廓
3. ​cv2.contourArea() - 计算轮廓面积
4. ​cv2.arcLength() - 计算轮廓周长
5. ​cv2.boundingRect() - 获取轮廓的外接矩形
6. ​cv2.minAreaRect() - 最小外接旋转矩形（检测倾斜对象）

​图像分割

1. ​cv2.watershed() - 分水岭算法（分割重叠对象）
2. ​cv2.grabCut() - 交互式前景提取

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​七、直方图与颜色分析

1. ​cv2.calcHist() - 计算图像直方图
2. ​cv2.equalizeHist() - 直方图均衡化（增强对比度）
3. ​cv2.compareHist() - 比较直方图相似度

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​八、视频分析

1. ​cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() - 动态背景减除（检测运动物体）
2. ​cv2.calcOpticalFlowPyrLK() - 稀疏光流（跟踪关键点运动）

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​九、深度学习与模型推理

1. ​cv2.dnn.readNetFromTensorflow() - 加载TensorFlow模型
2. ​cv2.dnn.readNetFromONNX() - 加载ONNX模型
3. ​cv2.dnn.blobFromImage() - 图像预处理（归一化、缩放）
4. ​cv2.dnn.NMSBoxes() - 非极大值抑制（消除重复检测框）

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​十、绘图与标注

1. ​cv2.line() - 绘制直线
2. ​cv2.rectangle() - 绘制矩形框
3. ​cv2.circle() - 绘制圆形
4. ​cv2.putText() - 添加文字标签
5. ​cv2.polylines() - 绘制多边形

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​十一、矩阵与数学运算

1. ​cv2.add() - 矩阵加法（饱和运算）
2. ​cv2.subtract() - 矩阵减法
3. ​cv2.bitwise_and() - 按位与（用于掩膜操作）
4. ​cv2.bitwise_or() - 按位或
5. ​cv2.bitwise_not() - 按位非（取反）

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​十二、实用工具

1. ​cv2.normalize() - 归一化矩阵值范围
2. ​cv2.minMaxLoc() - 查找矩阵中的最大值/最小值及其位置
3. ​cv2.copyMakeBorder() - 添加图像边框（填充操作）

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​补充高频函数

1. ​cv2.HoughLines() - 霍夫直线检测
2. ​cv2.HoughCircles() - 霍夫圆检测
3. ​cv2.matchTemplate() - 模板匹配（查找图像中的目标）
4. ​cv2.connectedComponents() - 连通域分析
5. ​cv2.kmeans()** - K均值聚类（颜色量化）
6. ​cv2.convertScaleAbs() - 调整亮度和对比度
7. ​cv2.filter2D() - 自定义卷积核滤波
8. ​cv2.pyrDown() - 图像金字塔降采样
9. ​cv2.pyrUp() - 图像金字塔上采样
10. ​cv2.remap() - 像素重映射（畸变矫正）
11. ​cv2.phase() - 计算梯度方向
12. ​cv2.magnitude() - 计算梯度幅值
13. ​cv2.sepFilter2D() - 分离卷积（提升计算效率）
14. ​cv2.inpaint() - 图像修复（去除水印）
15. ​cv2.ellipse() - 绘制椭圆
16. ​cv2.fillPoly() - 填充多边形区域
17. ​cv2.getPerspectiveTransform() - 计算透视变换矩阵
18. ​cv2.log() - 对数变换（增强暗部细节）
19. ​cv2.exp() - 指数变换
20. ​cv2.convertScaleAbs() - 调整图像亮度/对比度

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​扩展应用场景

• ​目标检测：cv2.dnn模块 + YOLO/SSD模型
• ​人脸识别：cv2.face模块 + LBPH/FisherFace算法
• ​AR应用：cv2.solvePnP()（3D姿态估计）
• ​图像拼接：特征匹配 + 透视变换