摘要：步骤高斯平滑去噪计算梯度强度及方向非极大抑制在每一点上，首先将梯度近似为四个方向，然后将领域中心与沿着其对应的梯度方向的两个像素相比，若中心像素为最大值，则保留，否则中心置，这样可以抑制非极大值，保留局部梯度最大的点，以得到细化的边缘。
.VideoCapture() 获取视频流 cap
.isOpened() 返回是否打开
.read() 读取一张照片，一帧一帧读，而不是抽帧读
.get(propId) 获取视频特征， .set(propId, value) 修改值
import numpy as npimport cv2 as cvcap = cv.VideoCapture(0)while(True): # 一帧一帧捕捉 ret, frame = cap.read() # 我们对帧的操作在这里 gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 显示返回的每帧 cv.imshow("frame",gray) if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): break# 当所有事完成，释放 VideoCapture 对象cap.release()cv.destroyAllWindows().imread() 读取图片
.line().circle().rectangle().ellipse() 画椭圆.putText() 写中文的话要改调用 PIL包import numpy as npimport cv2 as cv# 鼠标回调函数def draw_circle(event,x,y,flags,param): if event == cv.EVENT_LBUTTONDBLCLK: cv.circle(img,(x,y),100,(255,0,0),-1)# 创建一个黑色图像，一个窗口，然后和回调绑定img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)cv.namedWindow("image")cv.setMouseCallback("image",draw_circle)while(1): cv.imshow("image",img) if cv.waitKey(20) & 0xFF == 27: breakcv.destroyAllWindows()其中 cv2.EVENT_LBUTTONDOWN 等属性可以判断一直按下等操作
Numpy 是一个用于快速阵列计算的优化库。因此，简单地访问每个像素值并对其进行修改将非常缓慢，并不鼓励这样做。
img.dtype 获取图像数据类型
合并与拆分
>>>b,g,r = cv.spilt(img) #拆分,速度慢>>>img = cv.merge((b,g,r))#合并，一般BGR制作边界
.copyMakeBorder()
src-输入的图像
top,bottom,left,right-上下左右四个方向上的边界拓宽的值
borderType-定义要添加的边框类型的标志。它可以是以下类型：
- cv.BORDER_CONSTANT- 添加一个恒定的彩色边框。该值应作为下一个参数value给出。
- cv.BORDER_REFLECT-边框将是边框元素的镜像反射，如下所示：fedcba|abcdefgh|hgfedcb
- cv.BORDER_REFLECT_101或者 cv.BORDER_DEFAULT-与上面相同，但略有改动，如下所示： gfedcb | abcdefgh | gfedcba
- cv.BORDER_REPLICATE -最后一个元素被复制，如下所示： aaaaaa | abcdefgh | hhhhhhh
- cv.BORDER_WRAP-不好解释，它看起来像这样： cdefgh | abcdefgh | abcdefg
value- 如果边框类型为cv.BORDER_CONSTANT，则这个值即为要设置的边框颜色
图像加法
找不同：
>>> x = np.uint8([250])>>> y = np.uint8([10])>>> print(cv.add(x,y)) #250 + 10 =260 => 255[[255]]>>> print(x + y)[4]addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0) 权重相加
img1 = cv.imread("messi5.jpg")e1 = cv.getTickCount()#返回执行程序此时时钟数for i in xrange(5,49,2): img1 = cv.medianBlur(img1,i)e2 = cv.getTickCount()#返回执行程序此时时钟数t = (e2 - e1)/cv.getTickFrequency()#除每秒时钟数print( t )# 得到的结果是 0.521107655 秒OpenCV自带默认优化，可以使用 cv.useOptimized() 来检查它是否已启用/禁用，并使用 cv.setUseOptimized() 来启用/禁用它
.cvtColor(input_image, flag) 更改颜色空间
flag 为 .COLOR_ 开头一般更改完颜色空间后使用 .inRange() 返回指定范围内颜色
.getAffineTransform() 仿射变换（Affine Transformation）是指在向量空间中进行一次线性变换(乘以一个矩阵)和一次平移(加上一个向量)，变换到另一个向量空间的过程。变换矩阵存为 np.float32 类型的 numpy 数组
.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) → dst 执行仿射变换
.GetPerspectiveTransform(src, dst) 透视变换(Perspective Transformation)是将成像投影到一个新的视平面(Viewing Plane)，也称作投影映射(Projective Mapping)。
cv2.warpPerspective(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) → dst#获取变换矩阵参数为：
图像阈值
retVal, thresh = cv2.threshold(需要处理的图像，阈值，分配的值，阈值处理模式选择)
参数1，需要处理的图像：注意，需要处理的图像需要被转成灰度图像（后面小试一下部分会讲解）
参数2，阈值：设定阈值，分界值
参数3，分配的值：如果一个像素的灰度值，大于或者小于（取决于参数4的选择）阈值，会被赋予分配的值
参数4，
def adaptiveThreshold(src,maxValue,adaptiveMethod,thresholdType,blockSize,C,dst=None)
maxval：Double类型的，阈值的最大值
adaptiveMethod：Int类型的，这里有两种选择
1 —— ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C（通过平均的方法取得平均值）
2 —— ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C(通过高斯取得高斯值)
不过这两种方法最后得到的结果要减掉参数里面的C值
thresholdType：Int类型的，方法如下：
THRESH_BINARY 二进制阈值化 -> 大于阈值为1 小于阈值为0
THRESH_BINARY_INV 反二进制阈值化 -> 大于阈值为0 小于阈值为1
THRESH_TRUNC 截断阈值化 -> 大于阈值为阈值，小于阈值不变
THRESH_TOZERO 阈值化为0 -> 大于阈值的不变，小于阈值的全为0
THRESH_TOZERO_INV 反阈值化为0 -> 大于阈值为0，小于阈值不变
blockSize：Int类型的，这个值来决定像素的邻域块有多大。
注意：这里的blockSize的值要为奇数，否则会给出这样的提示：
Assertion failed (blockSize % 2 == 1 && blockSize > 1) in cv::adaptiveThreshold
C：偏移值调整量，计算adaptiveMethod用到的参数。
实验中，我阈值的type选择第一种，来演示这两种方式得出的结果
当blockSize的值比较小的时候，两种方法得到的结果的差异不是很大
当blockSize的值比较大的时候，就会发现，平均的这种会将整体的轮廓加深的程度大于高斯
直接看图：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-K6gQJd6p-1633572209561)(https://opencv.apachecn.org/docs/4.0.0/img/Image_Thresholding_2.png)]
我图片上虽然显示的blockSize为10，不过我在程序里面做了判断，当为偶数的情况，就让它+1变成奇数。
Otus二值化
import cv2 as cvimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv.imread("noisy2.png",0)# 全局阈值ret1,th1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY)# Otsu 阈值ret2,th2 = cv.threshold(img,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)# 经过高斯滤波的 Otsu 阈值blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)ret3,th3 = cv.threshold(blur,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)# 画出所有的图像和他们的直方图images = [img, 0, th1, img, 0, th2, blur, 0, th3]titles = ["Original Noisy Image","Histogram","Global Thresholding (v=127)", "Original Noisy Image","Histogram","Otsu"s Thresholding", "Gaussian filtered Image","Histogram","Otsu"s Thresholding"]for i in xrange(3): plt.subplot(3,3,i*3+1),plt.imshow(images[i*3],"gray") plt.title(titles[i*3]), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(3,3,i*3+2),plt.hist(images[i*3].ravel(),256) plt.title(titles[i*3+1]), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(3,3,i*3+3),plt.imshow(images[i*3+2],"gray") plt.title(titles[i*3+2]), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()图像模糊
.blur() 默认3*3均值滤波.boxFliter() 不使用3*3的滤波.GaussianBlur(img,(5,5),0) 正态分布的卷积核，消除高斯噪声.medianBlur(img,5) 像素点所在5*5范围内中间值替换该像素，可有效降低噪声.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]]) 形态转换了佳人们
.erode(img,kernel,iterations = 1) 腐蚀操作 .dilate(img,kernel,iterations = 1) 膨胀操作 .morphologyEx(img, cv.MORPH_OPEN, kernel) 先腐蚀后膨胀.morphologyEx(img, cv.MORPH_CLOSE, kernel) 先膨胀后腐蚀.morphologyEx(img, cv.MORPH_GRADIENT, kernel) 膨胀和腐蚀间的差值.morphologyEx(img, cv.MORPH_TOPHAT, kernel) 原图像和开运算结果的差值.morphologyEx(img, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel) 原图像和闭运算结果差值.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(5,5)) 获取各个形状的原图的 kernel ， 隔着整梯度算法是吧
Sobel
dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])
.CV_**原理：图像中的边缘区域，像素值会发生“跳跃”，对这些像素求导，在其一阶导数在边缘位置为极值，这就是Sobel算子使用的原理——极值处就是边缘。
输出数据类型是 cv.CV_8U或 np.uint8。但这有一个小问题。黑白过渡为正斜率（有正值），而白黑过渡为负斜率（有负值）。所以当你把数据转换成 np.uint8 时，所有的负斜率都变成零。简单来说，你失去了边缘。
如果要检测两条边，更好的选择是将输出数据类型保留为更高的格式，如 cv.CV_16S、cv.CV_64F 等，取其绝对值，然后转换回 cv.CV_8U。下面的代码演示了水平 Sobel滤波器的过程以及结果差异。
Scharr
.Scharr(src, ddepth, dx, dy)
Sobel 算子虽然可以有效的提取图像边缘，但是对图像中较弱的边缘提取效果较差。
这是由于 Sobel 算子在计算相对较小的核的时候，其近似计算导数的精度比较低，例如一个 3 * 3 的 Sobel 算子，在梯度角度接近水平或垂直方向时，其不精确性就非常明显。
因此引入 Scharr 算子。 Scharr 算子是对 Sobel 算子差异性的增强，两者之间的在检测图像边缘的原理和使用方式上相同。
Laplacian
dst = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) Canny
非常的好用 .Canny() 第一个参数为原图像，第二个和第三个参数分别是我们的 minVal 和 maxVal。第四个参数是 aperture_size。它是用于查找图像渐变的 Sobel 内核的大小。默认情况下，它是 3.最后一个参数是 L2gradient，它指定用于查找梯度幅度的等式。
步骤
1.高斯平滑去噪
2.计算梯度强度及方向（非极大抑制）
3.经过非极大抑制后图像中仍然有很多噪声点。Canny算法中应用了一种叫双阈值的技术。即设定一个阈值上界和阈值下界（opencv中通常由人为指定的），图像中的像素点如果大于阈值上界则认为必然是边界（称为强边界，strong edge），小于阈值下界则认为必然不是边界，两者之间的则认为是候选项（称为弱边界，weak edge），需进行进一步处理。
4.和强边界相连的弱边界认为是边界，其他的弱边界则被抑制。
轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours( image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]] ) .RETR_TREE ，详细见此处)轮廓操作
绘制轮廓 .drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)
图像的矩
图像矩可用来计算某些特征，例如物体的重心，物体的面积等，可以用 .moments(cnt) 得到所有矩
可以用图像的矩计算出重心：
Cannot read property "type" of undefined
轮廓面积 .contourArea()
轮廓周长 .arcLength()
轮廓近似
获取轮廓外围
设置精度（从轮廓到近似轮廓的最大距离）
获取近似轮廓
绘制轮廓
#参照值：决定是否将一段曲线近为直线epsilon=0.1*cv2.arcLength(cnt,True)#近似轮廓approx=cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)#将近似出来的轮廓画在复制出来的图片上res=cv2.drawContours(draw_img,[approx],-1,(0,0,255),1)凸包
hull = cv.convexHull(points[, hull[, clockwise[, returnPoints]]])
凸包的定义
凸包外观看起来与轮廓逼近相似，但并非如此(在某些情况下两者可能提供相同的结果)
.isContourConvex(cnt) 返回曲线是否是凸多边形
矩形
直角矩形
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)旋转矩形
rect = cv.minAreaRect(cnt)#返回一个Box2D结构，其中包含以下细节-(中心(x，y)，(宽度，高度)，旋转角度)box = cv.boxPoints(rect)#返回矩形的4个角box = np.int0(box)cv.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2)圆
(x,y),radius = cv.minEnclosingCircle(cnt)center = (int(x),int(y))radius = int(radius)cv.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)拟合线
rows,cols = img.shape[:2][vx,vy,x,y] = cv.fitLine(cnt, cv.DIST_L2,0,0.01,0.01)lefty = int((-x*vy/vx) + y)righty = int(((cols-x)*vy/vx)+y)cv.line(img,(cols-1,righty),(0,lefty),(0,255,0),2)轮廓属性
长宽比：对象边界矩形的宽度与高度的比率
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)aspect_ratio = float(w)/h范围：轮廓区域与边界矩形区域的比率
area = cv.contourArea(cnt)x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)rect_area = w*hextent = float(area)/rect_area固实性：轮廓面积与其凸包面积的比率
area = cv.contourArea(cnt)hull = cv.convexHull(cnt)hull_area = cv.contourArea(hull)solidity = float(area)/hull_area等效直径是面积与轮廓面积相同的圆的直径
area = cv.contourArea(cnt)equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi)方向是物体指向的角度。以下方法还给出了主轴和副轴的长度
(x,y),(MA,ma),angle = cv.fitEllipse(cnt)在某些情况下，我们可能需要构成该对象的所有点。可以按照以下步骤完成：
mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8)cv.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))# pixelpoints = cv.findNonZero(mask)给出了两种方法，一种使用Numpy函数，另一种使用OpenCV函数(最后注释的行)执行相同的操作。结果也相同，但略有不同。Numpy以(行，列)格式给出坐标，而OpenCV以(x，y)格式给出坐标。因此，基本上答案是可以互换的。注意，row = x，column = y
最大值、最小值及其位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(imgray,mask = mask)平均颜色
mean_val = cv.mean(im,mask = mask)极点是指对象的最顶部，最底部，最右侧和最左侧的点
leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])rightmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])topmost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])bottommost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])凸包缺陷
凸包缺陷就是凸包与轮廓间的部分
img = cv2.imread("图片名")gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary= cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)contours,h= cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,/ cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#获取凸包hull= cv2.convexHull(contours[0],returnPoints= False)#一定要写returnPoints= Falsedf= cv2.convexityDefects(contours[0],hull)点多边形测试（点与轮廓位置）
查找图像中的点与轮廓之间的最短距离。它返回的距离为：当点在轮廓外时为负；当点在轮廓内时为正；如果点在轮廓上，则返回零。
dist = cv.pointPolygonTest(cnt,(50,50)
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