数字图像/计算机视觉-基本知识点

1、OpenCV中的数据类型和常用的数据类型对应关系如下

Mat_<uchar>---------CV_8U

Mat<char>-----------CV_8S

Mat<short>---------CV_16S

Mat_<ushort>--------CV_16U

Mat_<int>-----------CV_32S

Mat_<float>----------CV_32F

Mat_<double>--------CV_64F

2. cv2.line函数--在opencv中用于划线的函数

cv2.line(plot,(0,y),(int(h * mul),y),(255,0,0),w)

　    第一个参数 img：要划的线所在的图像;

　　第二个参数 pt1：直线起点

　　第三个参数 pt2：直线终点

　　第四个参数 color：直线的颜色

　　第五个参数 thickness=1：线条粗细

3. cv2.threshold()函数 --选取一个全局阈值，把整幅图像分成了非黑即白的二值图像

Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst

　　src：表示的是图片源

　　thresh：表示的是阈值（起始值）

　　maxval：表示的是最大值

　　type：表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法，常用值为0（cv2.THRESH_BINARY）

4. cv2.findContours()函数 --查找物体的轮廓

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]) 

　　第一个参数是寻找轮廓的图像；

　　第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种（本文介绍的都是新的cv2接口）：
   　　 cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
   　　 cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
   　　 cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。
   　　 cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。

　　第三个参数method为轮廓的近似办法
   　　 cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
    　　cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
    　　cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法