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在OpenCV中，图像处理函数是实现图像处理和计算机视觉任务的基础。下面将详细介绍六个重要的图像处理函数：二值化函数、自适应二值化函数、腐蚀函数、膨胀函数、仿射变换函数和透视变换函数。

一、二值化函数

功能

二值化函数（cv2.threshold()）用于将灰度图像转换为二值图像。二值图像中，每个像素只有两种可能的值（通常是0和255），分别代表黑色和白色。

参数

• src：输入图像，应为灰度图像。
• thresh：阈值，用于将像素值分类。
• maxval：当像素值超过（或低于）阈值时赋予的新值。
• type：二值化类型，如cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV等。

返回值

• ret：实际使用的阈值（如果使用了cv2.THRESH_OTSU或cv2.THRESH_TRIANGLE，则返回计算得到的阈值）。
• dst：二值化后的图像。

应用

二值化函数广泛应用于图像分割、边缘检测、特征提取等领域。

import cv2
import numpy as np# 读取灰度图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 应用二值化函数
ret, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示结果
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

二、自适应二值化函数

功能

自适应二值化函数（cv2.adaptiveThreshold()）根据图像的局部特征自动确定阈值，适用于光照不均匀或有噪声的图像。

参数

• src：输入图像，应为灰度图像。
• maxValue：当像素值超过（或低于）阈值时赋予的新值。
• adaptiveMethod：自适应方法，如cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C（基于局部均值）或cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C（基于局部加权和）。
• thresholdType：二值化类型，如cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV等。
• blockSize：计算局部阈值时的邻域大小。
• C：从局部阈值中减去的常数。

返回值

• dst：二值化后的图像。

应用

自适应二值化函数在处理光照不均匀或有噪声的图像时表现优异，常用于文本识别、物体检测等场景。

import cv2# 读取灰度图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 应用自适应二值化函数
adaptive_binary_image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)# 显示结果
cv2.imshow('Adaptive Binary Image', adaptive_binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、腐蚀函数

功能

腐蚀函数（cv2.erode()）用于消除图像中的小噪声、断开连接的对象等。

参数

• src：输入图像，应为二值图像。
• kernel：腐蚀操作的结构元素，通常为矩形、椭圆等形状。
• anchor：结构元素的锚点位置（默认为中心）。
• iterations：腐蚀操作的次数（默认为1）。
• borderType：边界像素模式。
• borderValue：边界像素值。

返回值

• dst：腐蚀后的图像。

应用

腐蚀函数常用于去除图像中的孤立点、毛刺等细节特征，以及分割连接的对象。

import cv2
import numpy as np# 读取二值图像
image = cv2.imread('binary_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 定义结构元素
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)# 应用腐蚀函数
eroded_image = cv2.erode(image, kernel, iterations=1)# 显示结果
cv2.imshow('Eroded Image', eroded_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四、膨胀函数

功能

膨胀函数（cv2.dilate()）用于填充图像中的小黑洞或小黑点，使物体边界扩张。

参数

• src：输入图像，应为二值图像。
• kernel：膨胀操作的结构元素。
• anchor：结构元素的锚点位置（默认为中心）。
• iterations：膨胀操作的次数（默认为1）。
• borderType：边界像素模式。
• borderValue：边界像素值。

返回值

• dst：膨胀后的图像。

应用

膨胀函数常用于连接相邻的对象、填充图像中的小黑洞或小黑点等。

import cv2
import numpy as np# 读取二值图像
image = cv2.imread('binary_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 定义结构元素
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)# 应用膨胀函数
dilated_image = cv2.dilate(image, kernel, iterations=1)# 显示结果
cv2.imshow('Dilated Image', dilated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

五、仿射变换函数

功能

仿射变换函数（cv2.warpAffine()）用于对图像进行平移、旋转、缩放等变换。

参数

• src：输入图像。
• dst：输出图像，需要初始化一个空矩阵用来保存结果。
• M：仿射变换矩阵。
• dsize：输出图像的大小。
• flags：插值方式（默认为线性插值）。
• borderMode：边界像素模式。
• borderValue：边界像素值。

返回值

• dst：仿射变换后的图像。

应用

仿射变换函数常用于图像校正、图像拼接等领域。

import cv2
import numpy as np# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')# 获取图像尺寸
rows, cols, ch = image.shape# 定义仿射变换矩阵（例如：旋转45度）
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 45, 1)# 应用仿射变换函数
affine_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))# 显示结果
cv2.imshow('Affine Image', affine_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

六、透视变换函数

功能

透视变换函数（cv2.warpPerspective()）用于对图像进行透视变换，即从一个视角转换到另一个视角。

参数

• src：输入图像。
• dst：输出图像，需要初始化一个空矩阵用来保存结果。
• M：透视变换矩阵。
• dsize：输出图像的大小。
• flags：插值方式（默认为线性插值）。
• borderMode：边界像素模式。
• borderValue：边界像素值。

返回值

• dst：透视变换后的图像。

应用

透视变换函数常用于图像校正、图像拼接、虚拟现实等领域。

import cv2
import numpy as np# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')# 定义透视变换前后的四个点
pts1 = np.float32([[56, 65], [368, 52], [28, 387], [389, 390]])
pts2 = np.float32([[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]])# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)# 应用透视变换函数
perspective_image = cv2.warpPerspective(image, M, (300, 300))# 显示结果
cv2.imshow('Perspective Image', perspective_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()