OpenCV 相机相关函数

一、变换参数矩阵的求解

1. 计算三个二维点对之间的仿射变换矩阵：getAffineTransform()

2. 计算多个二维点对之间的最优放射变换矩阵（误差最小准则）：estimateRigidTransform();或者findHomography();

3. 计算四个二维点对之间的透射变换：getPerspectiveTransform();

4. 计算多个三维点对之间的仿射变换：estimateAffine3D();

5. 计算多个点对之间的基矩阵：findFundamentalMat();

二、进行矩阵变换

1. 对输入图像进行仿射变换：warpAffine();

2. 对输入图像进行透射变换：perspectiveTransform();和warpPerspective();

3. 对输入二维点对进行仿射变换：transform(); 该函数还可用于色彩变换

4. 对输入三维点对进行透射变换：perspectiveTransform();

三、来自相机标定工具箱的函数

1. 估算物体位置和姿态：cvPOSIT();

2. 根据对应三维点恢复位置姿态，实现物体位置的二维坐标三维坐标之间的变换：solvePnP()和solvePnPRansac()

3. 合并两个旋转平移变换：composeRT()

4. 把点从欧式空间转换到齐次坐标：convertPointsToHomogeneous()

5. 把点从其次空间转换到欧式空间：convertPointsFromHomogeneous()

以上两个函数合并为：convertPointsHomogeneous()

6. 将矩阵分解：decomposeProjectionMatrix()

7. 检测棋盘格内角点的位置：findChessboardCorners()

8. 绘制检测出的棋盘格内的角点位置：drawChessboardCorners()

9. 得到圆圈光栅中圆斑的中心：findCirclesGrid()

10. 计算两幅图像关联点的基础矩阵：findFundamentalMat()

11. 计算其它图像对应的外极线：computeCorrespondEpilines()

cv2.absdiff()
cv2.accumulate()
cv2.accumulateProduct()
cv2.accumulateSquare()
cv2.accumulateWeighted()
cv2.adaptiveThreshold()  # 图像自适应局部二值化
cv2.add()   # 两个图像相加
cv2.addText()  # 添加文字
cv2.addWeighted()  # 调整图像亮度与对比度
cv2.applyColorMap()
cv2.approxPolyDP()  # 多边形逼近轮廓
cv2.arcLength()  # 轮廓周长,弧长
cv2.arrowedLine() # 带箭头的线
cv2.ACCESS_FAST  #todo

cv2.batchDistance()
cv2.bilateralFilter()  # 高斯双边滤波。保留图像的边缘，边缘保留滤波，用于美颜，滤镜
cv2.bitwise_and()   # 两个图像的逻辑与运算
cv2.bitwise_not()   # 一个图像的像素取反
cv2.bitwise_or()    # 两个图像的逻辑或运算
cv2.bitwise_xor()   # 异或
cv2.blur()   # 图像均值模糊
cv2.borderInterpolate()
cv2.boundingRect()  # 轮廓的外接矩形
cv2.boxFilter()
cv2.boxPoints()
cv2.buildOpticalFlowPyramid()  # 构建光流金字塔
cv2.BackgroundSubtractor    # 类，视频背景检测
cv2.BackgroundSubtractor.apply()
cv2.BackgroundSubtractor.clear
cv2.BackgroundSubtractor.empty()
cv2.BackgroundSubtractor.getBackgroundImage()
cv2.BackgroundSubtractor.getDefaultName()
cv2.BackgroundSubtractor.mro()
cv2.BackgroundSubtractor.read()
cv2.BackgroundSubtractor.save()
cv2.BackgroundSubtractor.write()
cv2.BackgroundSubtractorKNN  #类
cv2.BackgroundSubtractorKNN.apply()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.clear()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.empty()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.getBackgroundImage()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.getDefaultName()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.getDetectShadows()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.getDist2Threshold()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.getHistory()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.getkNNSamples()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.getShadowThreshold()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.getShadowValue()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.mro()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.read()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.save()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.setDetectShadows()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.setDist2Threshold()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.setHistory()
cv2.BackgroundSubtractorKNN.se