CV參考手冊

hunnish 注：

本翻譯是直接根據 opencv beta 4.0 版本的使用者手冊翻譯的，原檔案是：/doc/ref/opencvref_ 可以從 sourceforg 上面的 opencv 專案**，也可以直接從阿須數碼中**：

翻譯中肯定有不少錯誤，另外也有些術語和原文語義理解不透導致翻譯不準確或者錯誤，也請有心人賜教。

影象處理、結構分析、運動分析和物件跟蹤部分由翻譯，模式識別、照相機定標與三維重建部分由翻譯，全文由統一修改校正。

影象處理

梯度, 邊緣和角點

取樣差值和幾何變換

形態學操作

濾波和彩色變換

金字塔及其應用

連線元件

影象和輪廓矩

特殊影象變換

直方圖匹配結構分析

輪廓處理

計算幾何

平面劃分

運動分析和物件跟蹤

背景統計量的累積

運動模板

物件跟蹤

光流預估器

模式識別

目標檢測

照相機定標和三維重建

照相機定標

姿態估計

極線幾何

函式列表

參考影象處理

注意:本章描述影象處理和分析的一些函式。其中大多數函式都是針對兩維象素數組的，這裡，我們稱這些陣列為「影象」，但是它們不一定非得是iplimage 結構，也可以是cvmat或者cvma***結構。

梯度、邊緣和角點

sobel

使用擴充套件 sobel 運算元計算一階、二階、三階或混合影象差分

void cvsobel( const cvarr* src, cvarr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );

src輸入影象.

dst輸出影象.

xorder

x 方向上的差分階數

yorder

y 方向上的差分階數

aperture_size

擴充套件 sobel 核的大小，必須是 1, 3, 5 或 7。除了尺寸為 1，其它情況下， aperture_size ×aperture_size 可分離核心將用來計算差分。對 aperture_size=1的情況，使用 3x1 或 1x3 核心（不進行高斯平滑操作）。

這裡有乙個特殊變數 cv_scharr (=-1)，對應 3x3 scharr 濾波器，可以給出比 3x3 sobel 濾波更精確的結果。scharr 濾波器係數是：

| -3 0 3|

|-10 0 10|

| -3 0 3|

對 x-方向以及轉置矩陣對 y-方向。

函式 cvsobel 通過對影象用相應的核心進行卷積操作來計算影象差分：

dst(x,y) = dxorder+yodersrc/dxxorderdyyorder |(x,y)

由於sobel 運算元結合了 gaussian 平滑和微分，所以，其結果或多或少對雜訊有一定的魯棒性。通常情況，函式呼叫採用如下引數 (xorder=1, yorder=0, aperture_size=3) 或 (xorder=0, yorder=1, aperture_size=3) 來計算一階 x- 或 y- 方向的影象差分。第一種情況對應：

|-1 0 1|

|-2 0 2|

|-1 0 1|

核。第二種對應

|-1 -2 -1|

| 0 0 0|

| 1 2 1|

or | 1 2 1|

| 0 0 0|

|-1 -2 -1|

核的選則依賴於影象原點的定義 (origin 來自 iplimage 結構的定義)。由於該函式不進行影象尺度變換，所以和輸入影象(陣列)相比，輸出影象(陣列)的元素通常具有更大的絕對數值（譯者注：即象素的深度）。

為防止溢位，當輸入影象是 8 位的，要求輸出影象是 16 位的。當然可以用函式函式 cvconvertscale 或 cvconvertscaleabs 轉換為 8 位的。除了 8-位元影象，函式也接受 32-位浮點數影象。

所有輸入和輸出影象都必須是單通道的，並且具有相同的影象尺寸或者roi尺寸。

laplace

計算影象的 laplacian變換

void cvlaplace( const cvarr* src, cvarr* dst, int aperture_size=3 );

src輸入影象.

dst輸出影象.

aperture_size

核大小 (與 cvsobel 中定義一樣).

函式 cvlaplace 計算輸入影象的 laplacian變換，方法是先用 sobel 運算元計算二階 x- 和 y- 差分，再求和:

dst(x,y) = d2src/dx2 + d2src/dy2

對 aperture_size=1 則給出最快計算結果，相當於對影象採用如下核心做卷積：

|0 1 0|

|1 -4 1|

|0 1 0|

類似於 cvsobel 函式，該函式也不作影象的尺度變換，所支援的輸入、輸出影象型別的組合和cvsobel一致。

canny

採用 canny 演算法做邊緣檢測

void cvcanny( const cvarr* image, cvarr* edges, double threshold1,

double threshold2, int aperture_size=3 );

image

輸入影象.

edges

輸出的邊緣影象

threshold1

第乙個閾值

threshold2

第二個閾值

aperture_size

sobel 運算元核心大小 (見 cvsobel).

函式 cvcanny 採用 canny 演算法發現輸入影象的邊緣而且在輸出影象中標識這些邊緣。threshold1和threshold2 當中的小閾值用來控制邊緣連線，大的閾值用來控制強邊緣的初始分割。

precornerdetect

計算用於角點檢測的特徵圖，

void cvprecornerdetect( const cvarr* image, cvarr* corners, int aperture_size=3 );

image

輸入影象.

corners

儲存候選角點的特徵圖

aperture_size

sobel 運算元的核大小(見cvsobel).

函式 cvprecornerdetect 計算函式 dx2dyy+dy2dxx - 2dxdydxy 其中 d? 表示一階影象差分，d?? 表示二階影象差分。

角點被認為是函式的區域性最大值：

// 假設影象格式為浮點數

iplimage* corners = cvcloneimage(image);

iplimage* dilated_corners = cvcloneimage(image);

iplimage* corner_mask = cvcreateimage( cvgetsize(image), 8, 1 );

cvprecornerdetect( image, corners, 3 );

cvdilate( corners, dilated_corners, 0, 1 );

cvsubs( corners, dilated_corners, corners );

cvcmps( corners, 0, corner_mask, cv_cmp_ge );

cvreleaseimage( &corners );

cvreleaseimage( &dilated_corners );

cornereigenvalsandvecs

計算影象塊的特徵值和特徵向量，用於角點檢測

void cvcornereigenvalsandvecs( const cvarr* image, cvarr* eigenvv,

int block_size, int aperture_size=3 );

image

輸入影象.

eigenvv

儲存結果的陣列。必須比輸入影象寬 6 倍。

block_size

鄰域大小 (見討論).

aperture_size

sobel 運算元的核尺寸(見 cvsobel).

對每個象素，函式 cvcornereigenvalsandvecs 考慮 block_size × block_size 大小的鄰域 s(p)，然後在鄰域上計算影象差分的相關矩陣：

| sums(p)(di/dx)2 sums(p)(di/dxdi/dy)|

m | sums(p)(di/dxdi/dy) sums(p)(di/dy)2 |

然後它計算矩陣的特徵值和特徵向量，並且按如下方式(λ1, λ2, x1, y1, x2, y2)儲存這些值到輸出影象中，其中

λ1, λ2 - m 的特徵值，沒有排序

(x1, y1) - 特徵向量，對 λ1

(x2, y2) - 特徵向量，對 λ2

cornermineigenval

計算梯度矩陣的最小特徵值，用於角點檢測

void cvcornermineigenval( const cvarr* image, cvarr* eigenval, int block_size, int aperture_size=3 );

image

輸入影象.

eigenval

儲存最小特徵值的影象. 與輸入影象大小一致

block_size

鄰域大小 (見討論 cvcornereigenvalsandvecs).

aperture_size

sobel 運算元的核尺寸(見 cvsobel). 當輸入影象是浮點數格式時，該引數表示用來計算差分固定的浮點濾波器的個數.

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