Basics

OpenCV4 Basics Skill

OpenCV 基础操作完整指南

何时使用

当需要以下帮助时使用此技能：

• 读取、显示、保存图像
• 在图像上绘制形状和文字
• 色彩空间转换（BGR、RGB、HSV、Gray）
• 图像属性获取
• 像素操作

快速参考

基础架构

Image (Mat) → Processing → Display/Save
     │
     ├── imread()      # 读取图像
     ├── imshow()      # 显示图像
     ├── imwrite()     # 保存图像
     ├── cvtColor()    # 色彩空间转换
     └── line()/rectangle()/circle()/putText()  # 绘制

Python 基础操作

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示图像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 保存图像
cv2.imwrite('output.jpg', img)

# 绘制
cv2.line(img, (0,0), (100,100), (0,255,0), 2)
cv2.rectangle(img, (50,50), (150,150), (255,0,0), 2)
cv2.circle(img, (100,100), 30, (0,0,255), -1)
cv2.putText(img, 'Hello', (10,30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,255,255), 2)

C++ 基础操作

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    Mat img = imread("image.jpg");
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    
    imshow("Image", img);
    waitKey(0);
    imwrite("output.jpg", img);
    
    line(img, Point(0,0), Point(100,100), Scalar(0,255,0), 2);
    rectangle(img, Point(50,50), Point(150,150), Scalar(255,0,0), 2);
    circle(img, Point(100,100), 30, Scalar(0,0,255), -1);
    putText(img, "Hello", Point(10,30), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(255,255,255), 2);
    
    return 0;
}

色彩空间转换

最佳实践

1. 图像加载后检查：确保图像不为空

   if img is None:
       raise ValueError("Failed to load image")
   

2. NumPy 与 OpenCV 转换：

   • OpenCV BGR → NumPy RGB： img[:,:,::-1]
   • NumPy → OpenCV：直接使用

3. 数据类型：

   • 默认 uint8 (0-255)
   • 运算时注意防止溢出，使用 np.clip()

4. ROS2 集成：

   # ROS2 Image 消息转 OpenCV
   def image_callback(msg: Image):
       img = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8")
       # 处理...
       # OpenCV 转 ROS2 Image
       out_msg = bridge.cv2_to_imgmsg(processed_img, "bgr8")
   

常见问题

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