基本函数

• cv2.line(img,(x_start,y_start),(x_end,y_end),'color',thickness,linetype)
  • 第1个参数:表示需要画线的图
  • 第2个参数:直线的起点，是一个元祖。
  • 第3个参数:重点，是一个元祖
  • 第4个参数：线的颜色,比如:(0,255,0)表示绿色。
  • 第5个参数:线宽，默认为1，如果是闭合图形设置为-1，将填充闭合区域
  • 第6个参数:线条类型，8连接，抗锯齿等。默认情况是8连接。cv2.LINE_AA为抗锯齿，这样看起来会很平滑。
• cv2.rectangle(img,(x_lefttop,y_lefttop),(x_rightbottom,y_rightbottem),'color',thickness,linetype) 和绘制直线的参数基本一致，绘制矩形的时候是给定左上角点和右下角点坐标。
• cv2.circle(img,(center_x,center_y),radius,'color','thickness') 其他参数一样，不同在于圆由圆心和半径组成。
• cv2.ellipse(img,(center_x,center_y),(longax,shortax),rotate_inv_degree,start_degree,end_degree,'color','thickness') 和绘制圆形一致，不同在于:
  • (center_x,center_y):表示椭圆中心
  • (longax,shortax)：表示长短轴的长度
  • rotate_inv_degree:表示椭圆逆时针旋转的角度（椭圆沿着圆心逆时针旋转的角度）
  • start_degree:顺时针方向的起始角度
  • end_degree顺时针方向的结束角度
• cv2.polylines(img,[point_list],'color','thickness') 可以被用来画很多条线。只需要把想要画的线放在一 个列表中,将这个列表传给函数就可以了。
  • [point_list]:是多点组成的二维列表，每一个元素表示一个坐标x,y,x,y的数据类型必须是np.int32。
  • cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]]):
  • img :需要绘制的图像
  • text:书写文字的内容(str)
  • org:书写文字的位置
  • fontFace:字体的类型
  • fontScale:字体的大小
  • color:文字的颜色
  • thickness:文字粗细
  • linetype:字体的类型。设置为linetype=cv2.LINE_AA

字体类型介绍

核心图像处理函数

cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist)

• image:8位单通道图像。如果传入彩色图像，首先应该转化成灰度图。
• method:定义检测圆的方法。当前，唯一实现的方法是cv2.HOUGH_GRADIENT,
• dp：用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数，且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的话，来看例子吧。例如，如果dp= 1时，累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2，累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。
• minDist:为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。这个参数如果太小的话，多个相邻的圆可能被错误地检测成了一个重合的圆。反之，这个参数设置太大的话，某些圆就不能被检测出来了。
• param1:默认值为100，它是第三个参数methond设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度方法。
• params2,默认值为100，它是第三个参数method设置的检测方法对应的参数。当前唯一的方法是霍夫梯度法
• minRadius:默认值为0，表示圆的最小半径。
• maxRadius:默认值为0，表示圆半径的最大值。
• cv2.resize(img,dim,iterpolation)
  • img:需要resize处理的图像
  • dim:二元组，resize的维度，只需要宽和高，不需要通道信息
  • iterpolation:插值方法，常用cv2.INTER_AREA，（注意img.shape显示的尺寸为高和宽）
• 图像的旋转
  • M = cv2.getRotationMatrix2D(point,degree,scale):生成旋转矩阵
  • point:围绕旋转的点
  • degree:围绕旋转的角度
  • scale:围绕缩放的比率
  • cv2.warpAffine(img,M,(w,h))
  • img:需要旋转的图片
  • M:旋转矩阵
  • (w,h):旋转后新图像的维度

    视频部分

• 使用摄像头捕获视频
  • 创建cv2.VideoCaptrue(index):index表示摄像头索引，为0表示摄像头为内置摄像头，为1或者其它表示外置摄像头。 此对象相关的函数
  • cap.read()返回一个bool值False/True。如果读取正确则为True，否则为False。最口能通过它检查视频文件是否已经到了结尾，不检查摄像头是否初始化。
  • cap.isOpened()检查是否初始化成功。如果返回为True则初始化成功。否则需要使用cap.open()打开摄像头。
  • cap.get(propId):获取视频的一些参数信息。这个propId可以是0-18之间的任何整数。每个数代表视频的一个属性。cap.get(3):视频的宽，cap.get(4)：视频的高。详细参数介绍见下表。
  • cap.set(propId,value):设置视频参数，value是新设置的值

• cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') 保存视频的时候需要创建cv2.VideoWriter对象，指定输出文件的名字，接下来指定编码。播放的频率和帧率都需要切丁。最后是isColor,如果是True，每一帧就是彩色图，否则为灰度图。FourCC是一个4字节码，用来切丁视频的编码格式。可用的编码列表可以从fourcc.org查到 在通常XVID比较合适，MJPG生成视频文件比较大,X264生成视频文件比较小。 这里的编码设置fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')也可多写成fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('X','V','I','D') 示例代码

• cv2.calcHist(img,channels,mask,histSize,ranges):

  • img：统计直方图信息的图像
  • channel:指定想要计算直方图的通道索引，计算灰度图的直方图这个列表为[0],计算rgb通道的直方图，值应该为[0,1,2]
  • mask：一个mask一个uint8图像，形状和原始形状一样大，像素值为0的被忽略，像素值大于0的包含在直方图的计算中。使用mask允许我们计算图像区域的直方图，不需要的话可以设置为None。
  • histSize:你想计算直方图的bin的个数。bin不是必须相同，比如[32,32,32]设置每个通道的bin数量为30
  • range:可能像素的范围，正常是[0,256],但是如果你使用想HSV空间，将有点不同。

  orb检测

import cv2

img = cv2.imread('box.png',0) # queryImage
orb = cv2.ORB_create()        # Initiate SIFT detector

# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img, None)