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图像处理算法 图像去噪包括均值去噪、高斯去噪、中值滤波等用于减少图像中的噪声。 直方图均衡化用于增强图像的对比度特别适用于低对比度图像。 边缘检测如Sobel、Scharr、Laplacian等用于检测图像中的边缘。 图像分割包括阈值分割、区域增长、分水岭分割等用于将图像分成不同的区域或对象。 形态学操作腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等用于图像处理和分割。
特征提取和描述符算法 角点检测如Shi-Tomasi角点检测、FAST角点检测等用于检测图像中的角点。 ORB、SIFT、SURF等特征描述符用于检测和描述图像中的关键特征常用于对象匹配和识别。
对象检测和跟踪 目标检测包括基于Haar级联分类器的物体检测、YOLOYou Only Look Once等深度学习模型。 目标跟踪使用卡尔曼滤波、均值漂移、光流等方法来跟踪对象的运动。
深度学习支持
DNN模块OpenCV的深度学习模块允许使用预训练的深度学习模型如Caffe、TensorFlow、PyTorch等进行对象检测、图像分类等任务。
计算机视觉任务 人脸检测和识别使用Haar级联分类器、Dlib库或深度学习模型进行人脸检测和识别。 光流估计估计图像中像素的运动用于分析视频中的动态。 立体视觉和深度估计使用立体摄像头或深度学习模型估计场景中物体的深度。 图像拼接将多个图像合并成全景图像。 图像标定用于矫正图像中的畸变常用于摄像头标定。
这些细分领域是OpenCV涵盖的一部分每个领域都有其特定的算法和技术。
