opencv常用函数参数说明

用了一段时间opencv了，目前觉得比较有用的，应该就是这些了

opencv_functions_notes

 1. # 用来转化图像格式的img = cv2.cvtColor(src,     COLOR_BGR2HSV # BGR---->HSV    COLOR_HSV2BGR # HSV---->BGR    ...)    # For HSV, Hue range is [0,179], Saturation range is [0,255] and Value range is [0,255] 2. # 返回一个阈值，和二值化图像，第一个阈值是用来otsu方法时候用的    # 不过现在不用了，因为可以通过mahotas直接实现    T = ret = mahotas.threshold(blurred)    ret, thresh_img = cv2.threshold(src, # 一般是灰度图像    num1, # 图像阈值    num2, # 如果大于或者num1, 像素值将会变成 num2    # 最后一个二值化参数    cv2.THRESH_BINARY      # 将大于阈值的灰度值设为最大灰度值，小于阈值的值设为0    cv2.THRESH_BINARY_INV  # 将大于阈值的灰度值设为0，大于阈值的值设为最大灰度值    cv2.THRESH_TRUNC       # 将大于阈值的灰度值设为阈值，小于阈值的值保持不变    cv2.THRESH_TOZERO      # 将小于阈值的灰度值设为0，大于阈值的值保持不变    cv2.THRESH_TOZERO_INV  # 将大于阈值的灰度值设为0，小于阈值的值保持不变)3.thresh = cv2.AdaptiveThreshold(src,     dst,     maxValue,     # adaptive_method     ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,          ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,          # thresholdType    THRESH_BINARY,     THRESH_BINARY_INV,     blockSize=3,    param1=5)4.# 一般是在黑色背景中找白色物体，所以原始图像背景最好是黑色    # 在执行找边缘的时候，一般是threshold 或者是canny 边缘检测后进行的。    # warning:此函数会修改原始图像、    # 返回：坐标位置（x,y）, (_, cnts, _) = cv2.findContours(mask.copy(),     # cv2.RETR_EXTERNAL,             #表示只检测外轮廓    # cv2.RETR_CCOMP,                #建立两个等级的轮廓,上一层是边界    cv2.RETR_LIST,                   #检测的轮廓不建立等级关系    # cv2.RETR_TREE,                 #建立一个等级树结构的轮廓    # cv2.CHAIN_APPROX_NONE,         #存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE,         #例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息    # cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1,    # cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS   )5.画出对应的区域    img = cv2.drawContours(src, cnts, whichToDraw(-1), color, line)6.保存图像img = cv2.imwrite(filename, dst,  # 文件路径，和目标图像文件矩阵    # 对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0-100的整数表示，默认为95    # 注意，cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为Long，必须转换成int    [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 5]     [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95]    # 从0到9,压缩级别越高，图像尺寸越小。默认级别为3    [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 5])    [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])7.# 如果你不知道用哪个flags，毕竟太多了哪能全记住，直接找找。    寻找某个函数或者变量    events = [i for i in dir(cv2) if 'PNG' in i]    print( events )    寻找某个变量开头的flags    flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]    print （flags）    批量读取文件名字    import os    filename_rgb = r'C:\Users\aixin\Desktop\all_my_learning\colony\20170629'        for filename in os.listdir(filename_rgb):     #listdir的参数是文件夹的路径    print (filename)