Opencv（Open Source Computer Vision Library）是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，已成为计算机视觉领域最有力的研究工具。
在深度学习中，我们会经常接触到两个名称，图像处理和计算机视觉，它们之间有什么区别呢？
图像处理 (Image Processing)
- 目的：图像处理主要集中在改善或转换图像的质量，使得图像更适合人类观察或者为后续的分析做准备。
- 方法：通常涉及像素级别的操作，比如调整亮度、对比度、颜色校正、滤波（如高斯模糊、中值滤波去噪）、边缘检测、形态学变换（膨胀、腐蚀）等。
计算机视觉 (Computer Vision)
- 目的：计算机视觉的目标是使计算机能够理解和解释图像或视频的内容，实现类似于人类视觉系统的感知能力。
- 方法：使用高级算法来解析图像中的内容，包括但不限于特征提取、物体识别、分类、跟踪、场景重建等。这可能涉及到机器学习和深度学习模型的应用。
简而言之，图像处理是计算机视觉的基础，提供了必要的工具和技术来预处理和优化图像数据；而计算机视觉则是在此基础之上，通过更加复杂的算法和模型来解析图像的意义。
在实际应用中，这两者往往是紧密结合的，共同作用于解决复杂的问题。例如，在一个自动驾驶系统中，图像处理可能会用于清理传感器输入的数据，而计算机视觉则负责识别道路上的行人、车辆和其他重要元素。
OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛用于图像处理、视频捕捉、物体检测等领域。一些常用操作及其目的：
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读取图片
- 使用 函数加载图像。
- 目的：为后续处理和分析准备图像数据。
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转换色彩空间
- 使用 进行色彩空间转换。
- 目的：适应不同算法的需求，例如灰度图用于简化计算，HSV用于颜色分割等。
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滤波
- 高斯模糊 ()、均值滤波 () 和双边滤波 () 等。
- 目的：降噪和平滑图像，或在保持边缘的同时模糊细节。
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绘制图形
- 使用 、、 和 来绘制直线、矩形、圆形或多边形。
- 目的：可视化结果，标注图像中的特征或者创建掩码。
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边缘检测
- Canny 边缘检测 () 或 Sobel 操作符 ()。
- 目的：检测图像中物体的边界，是很多高级计算机视觉任务的基础步骤。
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阈值操作
- 用于二值化图像。
- 目的：突出显示感兴趣区域，简化图像以利于进一步分析。
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Sobel 滤波
- 使用 计算图像梯度。
- 目的：增强边缘，通常与边缘检测相关联。
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文件保存
- 将图像保存到磁盘。
- 目的：保存处理后的图像以便将来使用或分享。
此外，还有其他重要的OpenCV功能，如：
- 直方图均衡化 () 提升图像对比度。
- 模板匹配 () 用于查找一个图像中的另一个小图像的位置。
- 特征点检测和描述子计算，如 SIFT, ORB 等，用于图像配准、拼接等任务。
这些基础操作和高级特性共同构成了强大的工具集，可以用来开发从简单的图像编辑应用到复杂的计算机视觉系统。 这些操作是构建复杂图像处理流水线的基础，可以单独使用，也可以组合起来解决更复杂的视觉问题。例如，预处理阶段可能会包括去噪、边缘检测和形态学操作；而在后处理阶段，则可能会涉及阈值操作和绘制几何图形来标注或解释结果。以上这些算子仅仅是OpenCV库的一小部分的内容，但是它们是支持我们进行复杂操作的基础。
在学习OpenCV的初期，可能会觉得每个算子或函数就像是独立的知识点，虽然能够理解它们各自的功能和用法，但当面对实际问题时，却难以将这些知识点有效地组合起来解决问题。这是因为从理论到实践的应用需要一个过渡的过程，在这个过程中，不仅需要掌握单个算子的操作，还需要学会如何根据具体的需求选择合适的算子，并且合理地调整参数以达到预期的效果。
OpenCV的强大之处在于它提供了丰富的图像处理功能，但这也意味着使用它的难点在于：
- 理解和记忆大量的算子：OpenCV库中包含了大量的算子，每个算子都有其特定的应用场景和参数设置。对于初学者来说，理解和记住这么多的内容可能是一个挑战。
- 算子之间的组合应用：很多情况下，单独使用一个算子并不能完成复杂的任务，而是需要多个算子相互配合。这就要求学习者不仅要了解各个算子的工作原理，还要懂得如何将它们有机地结合起来，以实现更复杂的功能。
- 参数调优：每个算子通常都带有一系列可调节的参数，这些参数的选择直接影响到最终的结果。找到一组最优化的参数值往往需要通过不断的实验和尝试，这既考验耐心也考验经验。
- 解决实际问题的能力：将理论知识应用于实践，解决真实世界中的问题是学习任何技术的关键。对于OpenCV而言，这意味着要能够分析给定的任务需求，确定所需的操作步骤，并正确地执行这些步骤。
为了克服上述困难，建议多做练习，特别是针对不同类型的图像处理任务进行实战演练。同时，可以参考官方文档、在线教程以及社区讨论来加深对算子的理解，学习他人是如何解决问题的。此外，不断积累经验和案例研究也会有助于提高解决新问题的能力。
接下来我们通过几个例子来介绍如何在边缘端设备使用OpenCV进行形状检测。
- : 只检索最外层的轮廓。
- : 检索所有的轮廓，但不建立它们之间的等级关系。
- : 检索所有的轮廓，并将它们组织为两级层次结构：顶层是外部边界，次级是孔洞。
- : 检索所有轮廓，并重建完整的包含关系。
method: 轮廓近似方法，决定了轮廓的精度。有以下几种选择：
- : 存储所有的轮廓点，即没有近似。
- : 压缩水平、垂直和对角方向上的元素，只保留端点。
- : 使用一种称为 Teh-Chin 链逼近算法的更复杂的压缩方式。
- : 同样使用 Teh-Chin 链逼近算法，但与 L1 不同，它是基于 KCOS 的。
OpenCV 提供了 函数来检测圆形。Hough变换是一种用于从图像中提取几何形状（如直线、圆等）的技术，它通过参数空间的投票机制来实现。对于圆形检测，Hough变换可以识别出满足特定条件的圆形结构。下面是使用 OpenCV 进行圆形检测的基本步骤：
首先加载需要检测圆的图像，并将其转换为灰度图，因为颜色信息对于圆形检测不是必要的。
调用 函数进行圆形检测。该函数接受几个重要参数：
- ：定义了检测方法，通常使用 。
- ：累加器分辨率与图像分辨率的反比。dp=1 表示累加器具有与输入图像相同的分辨率。
- ：检测到的圆心之间的最小距离。如果设置得太小，可能会检测到多个相邻的圆；如果太大，可能会漏检一些圆。
- ：Canny边缘检测的高阈值，低阈值是高阈值的一半。
- ：累加器阈值。该阈值越小，检测到的圆越多（包括不完美的圆）。越大则只检测到更明显的圆。
- 和 ：分别为检测到的圆的最小和最大半径。
请注意，上述参数 (, , , , , ) 需要根据具体应用场景调整，以获得最佳检测效果。例如，不同的光照条件、背景复杂度或者目标圆的大小都会影响这些参数的选择。
实例代码