函数	功能解释	示例
cv2.imread()	读取图像	`img = cv2.imread('image.jpg')`
cv2.imshow()	在窗口中显示图像	`cv2.imshow('Window Name', img)`
cv2.split()	多通道的图像数组拆分成若干个单通道的数组	b, g, r = cv2.split(img)
cv2.merge()	多个单通道数组合并为一个多通道的数组	img = cv2.merge((b, g, r))
cv2.waitKey()	等待键盘输入	`key = cv2.waitKey(0)`
cv2.cvtColor()	转换图像颜色空间	`gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`
cv2.rectangle()	在图像中绘制矩形	`cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)`
cv2.circle()	在图像中绘制圆形	`cv2.circle(img, (x, y), radius, (255, 0, 0), -1)`
cv2.line()	在图像中绘制线条	`cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 3)`
cv2.putText()	在图像中加入文本	`cv2.putText(img, 'Hello, OpenCV!', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2)`
cv2.threshold()	图像阈值处理	`ret, thresh = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)`
cv2.Canny()	边缘检测	`edges = cv2.Canny(img, threshold1=100, threshold2=200)`
cv2.GaussianBlur()	图像高斯模糊	`blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)`
cv2.findContours()	查找图像轮廓	`contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`

2. 以字母“a”开头的函数

函数	功能解释	示例
accumulate()	累加数组元素	`dst = cv2.accumulate(src)`
accumulateProduct()	累加相乘运算后的结果	`dst = cv2.accumulateProduct(src1, src2)`
accumulateSquare()	累加每个数组元素的平方	`dst = cv2.accumulateSquare(src)`
add()	将两个数组逐元素相加	`dst = cv2.add(src1, src2)`
addWeighted()	按权重添加两个数组	`dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma)`
adaptiveThreshold()	二值化图像	`thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)`
alignedROI()	计算两个矩形相交区域	`roi = cv2.alignedROI(rect1, rect2, size, center)`

3. 以字母“b”开头的函数

函数	功能解释	示例
cv2.blur()	对图像进行均值滤波操作	`r = cv2.blur(o, (5,5))` - 对o图像进行5x5的均值滤波，存储结果到r中。
bitwise_and()	逐位与运算	`dst = cv2.bitwise_and(src1, src2, mask=mask)`
bitwise_not()	逐位非运算	`dst = cv2.bitwise_not(src, dst=None, mask=None)`
bitwise_or()	逐位或运算	`dst = cv2.bitwise_or(src1, src2, mask=mask)`
bitwise_xor()	逐位异或运算	`dst = cv2.bitwise_xor(src1, src2, mask=mask)`
borderInterpolate()	插值像素边界模式	`value = cv2.borderInterpolate(p, len, borderType)`
boundingRect()	计算轮廓的边界矩形	`x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)`
boxFilter()	方框滤波器	`dst = cv2.boxFilter(src, ddepth, ksize, anchor=None, normalize=None, borderType=None)`

4. 以字母“c”开头的函数

函数	功能解释	示例
calcBackProject()	计算反向投影图像	`backproj = cv2.calcBackProject([hsv], [0,1], roi_hist, [0,180,0,256], 1)`
calcHist()	计算图像的直方图	`hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])`
Canny()	使用Canny算法进行边缘检测	`edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]])`
circle()	在图像中绘制圆形	`cv2.circle(img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]])`
compare()	对两个数组元素逐个比较，并根据比较结果对输出数组分配0或255	`diff = cv2.compare(src1, src2, cmpop)`
contourArea()	计算轮廓区域面积	`area = cv2.contourArea(cnt)`
convexHull()	查找一组点的凸包	`hull = cv2.convexHull(points[, hull[, clockwise[, returnPoints]]])`
cornerHarris()	检测图像中的角点	`dst = cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]])`
cvtColor()	将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间	`dst = cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])`
createBackgroundSubtractorKNN()	创建适用于动态背景下的前景/背景分割器	`fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()`
createCLAHE()	创建自适应直方图均衡化器	`clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit, tileGridSize)`
createTrackbar()	创建滑动条	`cv2.createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange)`

5. 以字母“d”开头的函数

函数	功能解释	示例
demosaicing()	彩色图像插值算法	`dst = cv2.demosaicing(src, code, dst=None)`
dilate()	膨胀操作	`dst = cv2.dilate(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])`
distanceTransform()	距离变换	`dst = cv2.distanceTransform(src, distanceType, maskSize, dstType)`
drawContours()	绘制轮廓	`img = cv2.drawContours(img, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)`

6. 以字母“e”开头的函数

函数	功能解释	示例
ellipse()	在图像中绘制椭圆形	`img = cv2.ellipse(img, center, axes, angle, startAngle, endAngle, color, thickness=None, lineType=None)`
ellipse2Poly()	椭圆边界转换为多边形	`pts = cv2.ellipse2Poly(center, axes, angle, arcStart, arcEnd, delta)`
equalizeHist()	直方图均衡化	`dst = cv2.equalizeHist(src)`
erode()	腐蚀操作	`dst = cv2.erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])`

7. 以字母“f”开头的函数

函数	功能解释	示例
cv2.flip()	对图像进行翻转	`b = cv2.flip(a, 0)` 0:x 1:y
FastFeatureDetector()	快速特征检测器	`fd = cv2.FastFeatureDetector_create(threshold=50)`
filter2D()	卷积操作	`dst = cv2.filter2D(src, ddepth, kernel, anchor=None, delta=None, borderType=None)`
findContours()	查找图像中的轮廓	`contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])`

8. 以字母“g”开头的函数

函数	功能解释	示例
GaussianBlur()	高斯模糊处理	`dst = cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None)`
getAffineTransform()	计算仿射变换矩阵	`M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)`
getGaborKernel()	创建Gabor滤波器核函数	`kernel = cv2.getGaborKernel(ksize, sigma, theta, lambd, gamma, psi=None, ktype=None)`
getOptimalNewCameraMatrix()	扭曲校正并调整相机矩阵	`newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, alpha, newImgSize=(-1, -1), centerPrincipalPoint=None)`

9. 以字母“i”开头的函数

函数	功能解释	示例
cv2.imread()	加载一个图像文件并返回一个 NumPy 数组	`img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)`
imdecode()	将编码图像数据解码为图像	`img = cv2.imdecode(buf, flag[, dst])`
imencode()	将图像数据编码为指定格式	`result, encimg = cv2.imencode(ext, img[, params])`
imshow()	在窗口中显示图像	`cv2.imshow(winname, mat)`
inRange()	使用特定阈值范围进行图像阈值处理	`mask = cv2.inRange(src, lowerb, upperb[, dst])`
insertChannel()	将数组插入通道	`dst = cv2.insertChannel(src, dst, coi)`
integral()	计算一幅图像的积分图像	`sum = cv2.integral(img[, sum[, sdepth]])`
idct()	反离散余弦变换	`dst = cv2.idct(src[, dst[, flags]])`
idft()	反傅里叶变换	`result = cv2.idft(src, flags=none, nonzeroRows=None)`

10. 以字母“j”开头的函数

函数	功能解释	示例
JPEGDecoder()	解码JPEG格式图像	`jpeg_decoder = cv2.jpeg_decoder.JPEGDecoder()`

11. 以字母“k”开头的函数

函数	功能解释	示例
KalmanFilter()	Kalman滤波器	`kalman = cv2.KalmanFilter(states, meas, type, control=None, dynamics=None, measurement=None)`

12. 以字母“l”开头的函数

函数	功能解释	示例
Laplacian()	拉普拉斯算子运算	`dst = cv2.Laplacian(src, ddepth, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None)`
line()	在图像中绘制直线	`img = cv2.line(img, pt1, pt2, color, thickness=None, lineType=None, shift=None)`
load()	从文件读取数据到numpy数组	`ary = cv2.load(filename, flags=None)`
log()	计算元素的自然对数	`dst = cv2.log(src[, dst])`

13. 以字母“m”开头的函数

函数	功能解释	示例
matchShapes()	计算两个图像或轮廓之间的形状相似性	`ret = cv2.matchShapes(contour1, contour2, method, parameter=0.0)`
medianBlur()	中值滤波器	`dst = cv2.medianBlur(src, ksize)`
merge()	合并多个通道的数组	`merged = cv2.merge(channels)`
minEnclosingCircle()	获得包含一组点的最小圆的半径和中心	`center, radius = cv2.minEnclosingCircle(points)`
minMaxLoc()	查找数组中的最小值和最大值	`minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(src[, mask])`
moments()	图像的几何矩计算	`M = cv2.moments(img[, binaryImage])`
morphologyEx()	形态学变换	`dst = cv2.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])`

14. 以字母“n”开头的函数

函数	功能解释	示例
namedWindow()	创建用于调试目的的窗口	`cv2.namedWindow(winname[, flags])`
normalize()	将输入数组规范化到给定的范围内	`dst = cv2.normalize(src[, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]]]])`

15. 以字母“o”开头的函数

函数	功能解释	示例
OctaveBand()	第三倍频带滤波器	`band = cv2.OctaveBandFilter_create(freq1, freq2, fftsize=None, gap=None)`

16. 以字母“p”开头的函数

函数	功能解释	示例
PCACompute()	计算主成分分析	`mean, eigenvectors, eigenvalues = cv2.PCACompute(data, mean=None, maxComponents=None)`
perspectiveTransform()	透视变换	`dst = cv2.perspectiveTransform(src, M)`
phaseCorrelate()	相位相关法进行图像对齐	`retval, response = cv2.phaseCorrelate(src1, src2[, window])`
pointPolygonTest()	测试点是否在轮廓内	`distance = cv2.pointPolygonTest(contour, pt, measureDist)`
polarToCart()	从极坐标转换为笛卡尔坐标	`x, y = cv2.polarToCart(magnitude, angle[, angleInDegrees[, thetaClockwise]])`

17. 以字母“q”开头的函数

函数	功能解释	示例
quickshift()	图像的颜色分割和超像素分割算法	`labels = cv2.ximgproc.segmentation.createQuickShiftImageFilter(img, kernelSize, maxDist, ratio)`

18. 以字母“r”开头的函数

函数	功能解释	示例
randn()	产生随机数	`dst = cv2.randn(dst, mean, stddev)`
randu()	产生随机数	`dst = cv2.randu(dst, low, high)`
rectangle()	在图像中绘制矩形	`img = cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness=None, lineType=None, shift=None)`
reduce()	沿着指定轴降采样数组	`dst = cv2.reduce(src, dim[, rtype[, dtype]])`
remap()	地图转换	`dst = cv2.remap(src, map1, map2, interpolation[, dst[, borderMode[, borderValue]]])`
repeat()	复制单通道或多通道数组	`dst = cv2.repeat(src, ny, nx[, dst])`
resize()	缩放图像大小	`dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])`
Rodrigues()	将旋转矩阵转换为旋转向量或将旋转向量转换为旋转矩阵	`dst, jacobian = cv2.Rodrigues(src[, dst[, jacobian]])`
rotate()	旋转图像	`M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)`<br>`rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w,h))`

19. 以字母“s”开头的函数

函数	功能解释	示例
Scharr()	计算Sobel x或y方向上的导数运算	`dst = cv2.Scharr(src, ddepth, dx, dy[, dst[, scale[, delta[, borderType]]]])`
seamFinder.find()	图像拼接时寻找水平缝线	`seam_finder.find(images_warped, corners, masks=None)`
SEMILAGRANGIAN()	向后图像曲线变形	`dst = cv2.ximgproc.SEMILAGRANGIAN(src, velocityField, dest=None, deltaTime=0.25, deltaWeight=0.1, omega=0.1, method=cv2.ximgproc.MOTION_AMPLITUDE_COMPENSATION_LK, nlss=True, fixMissing=False, kernelSize=3)`
SimpleBlobDetector()	简单的圆形斑点检测器	`blob_detector = cv2.SimpleBlobDetector_create([params])`
Sobel()	Sobel边缘检测算子	`dx = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])`

20. 以字母“t”开头的函数

函数	功能解释	示例
threshold()	按阈值分类	`retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])`
triangulatePoints()	三角化给定的二维点集和相关的二维投影	`retval, points4D = cv2.triangulatePoints(projMatr1, projMatr2, projPoints1, projPoints2)`

21. 以字母“u”开头的函数

函数	功能解释	示例
undistort()	去除图像中的扭曲	`dst = cv2.undistort(src, cameraMatrix, distCoeffs[, dst[, newCameraMatrix]])`
UndistortResult()	相机标定所得到的像素、世界距离转换结果	`UndistortResult()`
unsharpMask()	针对输入图像进行锐化增强处理	`filt = cv2.ximgproc.createUnsharpMask(img, smth, unsharpStrength)`

22. 以字母“v”开头的函数

函数	功能解释	示例
VideoCapture()	从摄像头或视频文件读取帧	`cap = cv2.VideoCapture(index / filename[, APIPreference])`
VideoWriter()	视频编码	`output_video = cv2.VideoWriter(filename, fourcc, fps, frame_size[, isColor])`
ViterbiInvoker()	估计有噪声的序列	`ViterbiInvoker = cv2.text.ViterbiInvoker()`

23. 以字母“w”开头的函数

函数	功能解释	示例
watershed()	分割有明显边界的图像	`markers = cv2.watershed(img, markers)`

24. 以字母“x”开头的函数

函数	功能解释	示例
XiaoYingBeauty()	魔法棒、美颜特效等视频处理	`beauty = cv2.xfeatures2d.XiaoYingBeauty()`
XiaoYingSticker()	视频拍摄中给定特定区域打标签的预处理	`stickers = cv2.xfeatures2d.XiaoYingSticker()`

25. 以字母“y”开头的函数

函数	功能解释	示例
YoloObjectDetector()	图像物体检测	`yolo_object_detector = cv2.dnn_YoloObjectDetector(weights, config)`

26. 以字母“z”开头的函数

函数	功能解释	示例
zip()	对每个元素依次取出，再把所有对应的元素打包成一个tuple。	`z = zip([1, 2, 3], [4, 5, 6])`

二. Numpy的常用函数：

函数	功能	示例
`np.array`	创建一个 `ndarray` 数组	`a = np.array([1, 2, 3])`
`np.zeros`	创建一个全零的 `ndarray` 数组	`a = np.zeros((2, 3))`
`np.ones`	创建一个全一的 `ndarray` 数组	`a = np.ones((2, 3))`
`np.full`	创建一个指定值的 `ndarray` 数组	`a = np.full((2, 3), 5)`
`np.arange`	创建一个等差数列	`a = np.arange(1, 6, 2)`
`np.linspace`	创建一个等差数列	`a = np.linspace(1, 2, 5)`
`np.random.rand`	创建一个随机数组	`a = np.random.rand(3, 2)`
`np.random.randn`	创建一个符合标准正态分布的随机数组	`a = np.random.randn(3, 2)`
`ndarray.shape`	返回 `ndarray` 数组的维度	`a.shape`
`ndarray.ndim`	返回 `ndarray` 数组的秩	`a.ndim`
`ndarray.size`	返回 `ndarray` 数组中的元素数量	`a.size`
`ndarray.reshape`	按指定的形状重构 `ndarray` 数组	`b = a.reshape((3,2))`
`ndarray.flatten`	将 `ndarray` 数组变为一维数组	`b = a.flatten()`
`ndarray.min`	返回 `ndarray` 数组中的最小值	`a.min()`
`ndarray.max`	返回 `ndarray` 数组中的最大值	`a.max()`
`ndarray.sum`	返回 `ndarray` 数组中的所有元素的和	`a.sum()`
`ndarray.mean`	返回 `ndarray` 数组中的所有元素的平均值	`a.mean()`
`ndarray.std`	返回 `ndarray` 数组中的所有元素的标准偏差	`a.std()`
`ndarray.dot`	计算两个数组的点积	`a.dot(b)`
`np.concatenate`	沿着指定的轴将两个或多个数组拼接在一起	`c = np.concatenate((a, b), axis=0)`

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