OpenCV3.1库总结
图像简单处理
- 图像的加减乘除以及基本的数学运算
- 基本绘图
- 基本的矩阵运算
- 图像的颜色空间转换
- 图像的傅里叶变换DFT即反变换
- 对IPP库的支持
数据的编解码
- 图像的编解码(imgcodecs module)
- 视频的编解码(videoio module)
图像滤波
- 高斯滤波
- 均值滤波
- 方框滤波
- 中值滤波
- cv::filter2D利用核函数进行
- 双边滤波
- Adaptive Manifolds滤波器(一种新型的而且性能非常优越的保持边缘平滑滤波器 contrib)
- 基于WLS的视差图滤波器DisparityWLSFilter(contrib)
- 基于Domain transform的快速回溯边缘保留滤波器(contrib)
- 基于最小二乘法的图像平滑滤波器FastGlobalSmootherFilter(contrib)
- 导向滤波(contrib)
- 改进的双边滤波器bilateralTextureFilter(contrib)
- 基于L0 gradient minimization方法的图像平滑滤波器l0Smooth(contrib)
图像的形态学处理
- 膨胀、腐蚀
- 开、闭操作
- 顶帽、黑帽操作
图像金字塔生成
- 高斯金字塔
- 拉普拉斯金字塔
- 图像的向上和向下采样
图像的阈值处理
- 二值化
- 一定范围的阈值化inRange
- Otsu二值化
- Niblack二值化cv::ximgproc::niBlackThreshold(contrib)
数据降维
- LDA
- PCA
- SVD
图像边缘检测
- Sobel
- Scharr
- Laplacian
- Canny
- 基于随机森林的快速边缘检测StructuredEdgeDetection(contrib)
几何图像检测
- 直线检测(Hough变换)
- 圆形检测
图像的几何变换
- 图像重映射remap
- 图像的仿射变换warpAffine
图像增强
- 直方图均衡化
搜索特定目标
- 反向投影calcBackProject
- 模板匹配matchTemplate
连通域分析
- 提取目标的轮廓findContours
- 计算目标的凸包convexHull
- 提取目标的外接矩形、圆形、椭圆形、多边形等
- 计算图像的矩
图像分割
- 分水岭图像分割算法watershed
- 基于图的图像分割算法grabCut
- 基于meashift的图像分割算法pyrMeanShiftFiltering
- 超像素分割(contrib)
- LSC
- SEEDS
- SLIC
- contrib中的图像分割
- 基于图表示的图像分割cv::ximgproc::segmentation::GraphSegmentation
- 基于Selective Search的图像分割SelectiveSearchSegmentation
三维重建
- 摄像机标定
- calibrateCamera
- 全景摄像机标定omnidirectional camera calibration(contrib)
- cv::omnidir::calibrate
- cv::omnidir::stereoCalibrate
- 目标的姿态估计
- 立体匹配(StereoMatcher)
- BM
- SGBM
- BP
- 固定空间的BP算法
- 从运动信息中恢复三维场景结构SMF(contrib Linux)
- 摄像机运动估计(reconstruct)
- 稀疏3D重建
- 基于结构光原理的三维重建structured light(contrib)
- 基于格雷码(Gray-code)的方法
2D特征点检测
- Harris角点检测
- Shi-Tomasi角点检测cv::goodFeaturesToTrack
- 基于AGAST方法的特征点检测
- 基于FAST方法的特征点检测
- 基于AKAZE方法的特征点检测与描述子生成
- 基于BRISK方法的特征点检测与描述子生成
- 基于ORB方法的特征点检测与描述子生成
- 基于MSER方法的特征点检测
- 特征点的匹配(BF、Flann)
- 基于BOW描述子计算
- 基于SIFT方法的特征点检测与描述子生成(contrib)
- 基于SURF方法的特征点检测与描述子生成(contrib)
- 基于BRIEF方法的描述子计算(contrib)
- 基于DAISY方法的描述子计算(contrib)
- 基于FREAK方法的特征点检测与匹配(contrib)
- 基于LATCH方法的描述子计算(contrib)
- 基于LUCID方法的描述子计算(contrib)
- 基于MSD方法的特征点检测(contrib)
- 基于Star方法的特征点检测(contrib)
2D特征线检测(contrib)
- 基于LSD方法的特征线提取(LSDDetector)
- BinaryDescriptor计算描述符
- BinaryDescriptorMatcher
前景检测
- BackgroundSubtractorMOG2(2004年)
- BackgroundSubtractorKNN(2006年)
- BackgroundSubtractorMOG(2002年、速度较慢)(contrib)
- 基于贝叶斯(概率)的前景和背景分割BackgroundSubtractorGMG(2012年)(contrib)
运动跟踪
- kalman
- CamShift
- meanShift
- DenseOpticalFlow(稠密光流计算)
- Dual TV L1方法计算光流
- Gunnar Farneback’s方法计算光流
- DIS方法计算光流(contrib)
- PCA方法计算光流(contrib)
- Variational方法计算光流(contrib)
- SimpleFlow方法计算光流(contrib)
- DeepFlow方法计算光流(contrib):
解决大尺度光流计算的新方法,其核心思想是采用多达6层的卷积网络和稠密采样获得快速运动场景的光流信息
- SparseOpticalFlow(稀疏光流计算)
- Lucas-Kanade方法(calcOpticalFlowPyrLK/SparsePyrLKOpticalFlow)计算光流
- 单目标跟踪(contrib)
- KCF
- on-line boosting
- TLD
- Median Flow
- MIL
- 多目标跟踪(contrib)
- MultiTracker
- MultiTrackerTLD
分类器
- CascadeClassifier(AdaBoost,使用的特征Haar、Hog和LBP)
- SVM
- HOGDescriptor(提取HOG特征)
- ANN
- 决策树
- 期望最大化EM
- KNN
- 逻辑回归
- WaldBoost(contrib)
聚类
- k-means
- 多层k-means(FLANN)
照片处理
- 图像漂白(decolor)、Fast Marching方法修复图像(inpaint)
- 去噪
- TVL1去噪模型
- Non-local Mean(非局部化均值)算法
- 基于稀疏三维变换域协同滤波的图像降噪cv::xphoto::bm3dDenoising(contrib)
- 编辑图像颜色、亮度、纹理等
- HDR(高动态光照渲染)
- 非真实感渲染
- 提高图像细节detailEnhance
- edgePreservingFilter
- pencilSketch
- stylization
- 自动白平衡处理(contrib)
- cv::xphoto::SimpleWB
- cv::xphoto::GrayworldWB
- 基于学习型的自动白平衡算法cv::xphoto::LearningBasedWB
计算超分辨率图像
- cv::superres::SuperResolution
视频稳像(videostab)
- 运动估计
AR(contrib)
- 标记检测
- ArUco标记
- ArUco Boards标记
- ChArUco board标记
- ChArUco Diamond标记
- 摄像机姿态估计
- estimatePoseSingleMarkers
- estimatePoseBoard
- estimatePoseCharucoBoard
- 摄像机标定
- calibrateCameraCharuco
- calibrateCameraAruco
人工视网膜模型bioinspired(contrib)
- 有趣图像处理和增强(cv::Retina)
- 视网膜用于图像细节增强
- 使用视网膜执行高动态范围(HDR)亮度压缩
- 处理图像造成的错觉
深度神经网络DNN(contrib)
- 图像分类
- cv::dnn::createCaffeImporter
- cv::dnn::createTorchImporter
人脸识别(contrib)
- 基于特征脸(Eigenfaces)方法的人脸识别
- 基于Fisherfaces(Fisher Linear Discriminating analysis 和 PCA相结合)方法的人脸识别
- 基于局部二值模式直方图(Local Binary Patterns Histograms)方法的人脸识别
模糊数学以及应用Fuzzy(contrib)
- 模糊变换
- 基于模糊变换理论的图像处理方法
图像显著性检测Saliency(contrib)
- 运动显著性检测
- MotionSaliencyBinWangApr2014
- 静态显著性检测
- 谱残差法StaticSaliencySpectralResidual
- 一般目标的检测Objectness
- ObjectnessBING
曲面匹配Surface Matching(contrib)
* ICP算法
场景文字检测与识别Text(contrib)
- 检测
- ERFilter
- 识别
- OCRHMMDecoder
- OCRBeamSearchDecoder
- OCRTesseract
图像配准Image Registration(contrib)
- 仿射变换算法
- 投影变换算法
- 位移变换算法