OpenCV函数库查询手册（python）
cv2.Canny
原型：Canny(image, threshold1, threshold2, edges=None, apertureSize=None, L2gradient=None)
作用：边缘检测
参数：image： 8-bit input image；threshold：双阈值；apertureSize ：aperture size for the Sobel operator；
L2gradient：参数是一个布尔值，如果为真，则使用更精确的L2范数进行计算（即两个方向的倒数的平方和再开放），否则使用L1范数（直接将两个方向导数的绝对值相加）。
返回值：边缘后图像
Canny描述
Canny百度简介
cv2.GaussianBlur
原型：GaussianBlur(src, ksize, sigmaX)
作用：高斯滤波
参数：图像，核尺寸，
(σx)表示高斯核函数在X方向的的标准偏差：
σ较小，那么生成的模板中心系数越大，而周围的系数越小，这样对图像的平滑效果就不是很明显；
σ较大时，则生成的模板的各个系数相差就不是很大，比较类似于均值模板，对图像的平滑效果就比较明显。
返回值：滤波后图像
| 种类 | 基本原理 | 特点 |
|---|---|---|
| 均值滤波 | 使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值 | 易收到噪声的干扰，不能完全消除噪声，只能相对减弱噪声 |
| 中值滤波 | 计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值 | 对噪声不是那么敏感，能够较好的消除椒盐噪声，但是容易导致图像的不连续性 |
| 高斯滤波 | 对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值 | 对图像进行平滑的同时，同时能够更多的保留图像的总体灰度分布特征 |
OpenCV高斯滤波GaussianBlur
cv2.Sobel
原型：Sobel(src,ddepth, dx, dy, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None)
作用：图像边缘检测
参数：
| ddepth | 深度类型，通常用cv2.CV_64F表示64位浮点数即64 float。 |
|---|---|
| dx | x方向的导数，1表示取导，0表示不取导。 |
| dy | y方向的导数，1表示取导，0表示不取导。 |
| ksize | 卷积核的大小。 |
返回值：边缘灰度图
cv2.contourArea
原型：contourArea(contour)
作用：计算轮廓的面积
参数：输入的单个轮廓值
返回值：计算面积
cv2.boundingRect
原型：boundingRect(array)
作用：提取矩阵形状
参数：array：图片参数
返回值：x,y,w,h,四个值（x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高）
cv2.rectangle
原型：rectangle(img, pt1, pt2, color)
作用：绘制矩形框
参数：img：绘制图，pt1：矩阵的左上点坐标，pt2：矩阵的右下点坐标，color：画线对应的rgb颜色。
cv2.getStructuringElement
原型：getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None)
作用：获取结构元素（定义矩阵内容）
参数：shape：内核的形状，ksize：内核的大小
返回值：指定形状和尺寸的结构元素kernel
内核的三种定义形状：
| 矩形 | MORPH_RECT |
|---|---|
| 交叉形 | MORPH_CROSS |
| 椭圆形 | MORPH_ELLIPSE |
cv2.morphologyEx
原型：morphologyEx(src, op, kernel）
作用：形态学图像处理
参数：scr：图片，op：变化方式，kernel：结构元素（getStructuringElement获取）
返回值：处理后的图像
op变化方式：
| MORPH_OPEN | 先腐蚀后膨胀的过程。用来消除小黑点，在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的 同时并不明显改变其面积 |
|---|---|
| MORPH_CLOSE | 先膨胀后腐蚀的过程。闭运算可以用来排除小黑洞 |
| MORPH_GRADIENT | 可以突出团块(blob)的边缘，保留物体的边缘轮廓 |
| MORPH_TOPHAT | 将突出比原轮廓亮的部分 |
| MORPH_BLACKHAT | 将突出比原轮廓暗的部分 |
cv2.findContours
原型：findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None)
作用：查找图像轮廓
参数：image：二值图像(会修改原图像)，mode：轮廓检索方式，method：轮廓近似办法
返回值：图像（仅cv3中有此返回值），contours（轮廓），hierarchy（轮廓的层析结构）
1.轮廓检索方式
| cv2.RETR_EXTERNAL | 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，上面一层为外边界，里面一层为内孔的边界信息 |
| cv2.RETR_TREE | 建立一个等级树结构的轮廓 |
2.轮廓近似办法
| cv2.CHAIN_APPROX_NONE | 存储所有边界点 |
|---|---|
| cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE | 压缩垂直、水平、对角方向，只保留端点 |
| cv2.CHAIN_APPROX_TX89_L1 | 使用teh-Chini近似算法 |
| cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS | 使用teh-Chini近似算法 |
二.绘制轮廓
cv2.drawContours()
五个输入参数：原始图像，轮廓（python列表），轮廓的索引（当设置为-1时，绘制所有轮廓），画笔颜色，画笔大小
一个返回值：返回绘制了轮廓的图像
cv2.imread
原型：imread(filename,flags=None)
作用：读取图像
参数：filename，读取的图片文件名。flags，读取标志位。
imread第二个参数Flags的含义
| flag=-1时 | 8位深度，原通道 |
|---|---|
| flag=0 | 8位深度，1通道 |
| flag=1 | 8位深度 ，3通道 |
| flag=2 | 原深度，1通道 |
| flag=3 | 原深度，3通道 |
| flag=4 | 8位深度 ，3通道 |
| 参数名称 | 作用 |
|---|---|
| IMREAD_ANYCOLOR | 按原图像颜色格式读取 |
| IMREAD_ANYDEPTH | 按原图像深度信息读取，非16位或32位的则转化为8位 |
| IMREAD_COLOR | 转化为三通道图像 |
| IMREAD_UNCHAGED | 原样读取，不改变图像信息 |
| IMREAD_GRAYSCALE | 转化为灰度图（8位）,dtype=CV_8UC1 |
cv2.imwrite
原型：imwrite(filename,img,params=None)
作用：写入图像
参数：filename，写入的文件名。img，待写入的图像。params，特定格式下保存的参数编码，一般情况下为None。
cv2.imshow
原型：imshow(winname,mat)
作用：创建一个图像窗口
参数：winname，窗口名称。mat，图像矩阵。
cv2.waitKey
原型：waitKey(delay=None)
作用；接受一个按键事件并返回按键的ASCII码。
参数：delay为按下后返回的延迟时间。
cv2.destroyWindow
原型： destroyWindow(winname)
作用：关闭一个由imshow产生的图像窗口
参数：winname，关闭的窗口名字
cv2.destroyAllWindows
原型：destroyAllWindows()
作用：关闭所有由imshow产生的窗口
cv2.blur
原型：blur(src,ksize,dst=None,anchor=None,borderType=None)
作用：对图像进行算术平均值模糊
参数：ksize，卷积核的大小。dst，若填入dst，则将图像写入到dst矩阵。
cv2.medianBlur
原型：mediaBlur(src,ksize,dst=None)
作用：对图像进行中值模糊
cv2.GaussianBlur
原型：GaussianBlur(src,ksize,sigmaX,dst=None,sigmaY=None,borderType=None)
作用：对图像进行高斯模糊
参数：sigmaX，X方向上的方差，一般设为0让系统自动计算。
cv2.cvtColor
原型：cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None)
作用：将一幅图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间
参数：code，转换的色彩空间，取值如下：
cv2.Laplacian
原型:Laplacian(src,ddepth,dst=None,ksize=None,scale=None,
delta=None,borderType=None)
作用：检测图像边缘。
参数：ddepth，图像位深度，对于灰度图来说，其值为：cv2.CV_8U。ksize，希望使用的卷积核的大小。scale，是缩放导数的比例常数。
cv2.Sobel
原型： Sobel(src,ddepth,dx,dy,dst=None,ksize=None,scale=None,delta=None,borderType=None)
作用：对图像进行Sobel算子计算。检测出其边缘。
参数：dx，x方向上的导数阶数；dy，y方向上的导数阶数。
cv2.threshold
原型：threshold(src,thresh,maxval,type,dst=None)
作用：将图像的每个像素点进行二值化
参数：thresh，阈值值。maxval，二值化的最大取值。type，二值化类型，一般设为0。
也可以取以下的值：
返回值：计算过后的阈值值和二值化后的图像（如果dst是None）
VideoCapture 类
cv2.VideoCapture
原型：VideoCapture(*args,**kwargs)
作用：初始化VideoCapture类并利用构造函数读入该视频的当前帧。
参数：一般仅填入一个，即文件名。如果填入整数，则打开对应的捕获设备ID。若为0，则打开默认摄像头。
VideoCapture.get
原型：VideoCapture.get(self,propld)
作用：返回该视频的propld所指定的属性
参数：propld，为需要读取的视频属性参数位，一般以cv2.CAP_PROP_ 开头
参数名称 作用
CV_CAP_PROP_POS_MSEC 当前视频文件的时间位置（返回毫秒）或视频捕获时间戳
CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 从0开始的解码/捕获时间帧
CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO 返回视频文件的相关位置：0，视频开始。1，视频结束
CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH 视频流中的帧宽
CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 视频流中的帧高
CV_CAP_PROP_FPS 帧率
CV_CAP_PROP_FOURCC 返回解码方式中的四字符
CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT 视频文件的总帧数
CV_CAP_PROP_FORMAT 由retrieve()函数返回的矩阵对象的格式
CV_CAP_PROP_MODE 用于预测当前捕获模式的后端专用值
CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS 图像的亮度（仅用于摄像头）
CV_CAP_PROP_CONTRAST 图像的对比度（仅用于摄像头）
CV_CAP_PROP_SATURATION 图像的饱和度（仅用于摄像头）
CV_CAP_PROP_HUE 图像的色调（仅用于摄像头）
CV_CAP_PROP_GAIN 图像增益（仅用于摄像头）
CV_CAP_PROP_EXPOSURE 曝光度（仅用于摄像头）
CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB 用于预测图像是否应该被转换为RGB的布尔位
CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE 白平衡（当前不支持）
CV_CAP_PROP_RECTIFICATION 立体相机的纠正位
VideoCapture.isOpened
参数：无
作用：判断设备/文件是否读取成功，若成功，返回True
VideoCapture.release
参数：无
作用：关闭文件/摄像头
VideoCapture.read
参数：无
返回值：bool，numpy.array
作用：读取该文件/摄像头的下一帧，成功与否由bool返回值决定，返回的帧矩阵为第二个参数
VideoWriter类
cv2.VideoWriter
原型：cv2.VideoWriter(*args,**kwargs)
参数：第一个，写入的视频文件名。第二个，由cv2.VideoWriter_fourcc返回的视频制式特定代码，通常有XVID，MPEG等。第三个，该视频的fps。第四个，一个tuple，为该视频的宽、高。
参数名称 解释
CV_FOURCC(‘P’, ‘I’, ‘M’, ‘1’) MPEG-1 codec
CV_FOURCC(‘M’, ‘J’, ‘P’, ‘G’) motion-jpeg codec
CV_FOURCC(‘M’, ‘P’, ‘4’, ‘2’) MPEG-4.2 codec
CV_FOURCC(‘D’, ‘I’, ‘V’, ‘3’) MPEG-4.3 codec
CV_FOURCC(‘D’, ‘I’, ‘V’, ‘X’) MPEG-4 codec
CV_FOURCC(‘U’, ‘2’, ‘6’, ‘3’) H263 codec
CV_FOURCC(‘I’, ‘2’, ‘6’, ‘3’) H263I codec
CV_FOURCC(‘F’, ‘L’, ‘V’, ‘1’) FLV1 codec
CV_FOURCC(‘X’, ‘V’, ‘I’, ‘D’) MPEG-4 decode
VideoWriter.write
原型：VideoCapture.write(image)
作用：将当前帧内容写入视频文件
参数：image，写入的当前帧
opencv帮助库
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