opencv2/opencv.hpp 是 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）的核心头文件，它包含了 OpenCV 的大部分功能模块的声明。OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、视频分析、目标检测和识别等领域。

以下是一些在 opencv2/opencv.hpp 中声明的常用函数和类，按功能模块分类介绍：

1. 图像读取与显示

• cv::imread：读取图像文件

  cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

• cv::imshow：显示图像

  cv::imshow("Window Name", img);

• cv::imwrite：保存图像到文件

  cv::imwrite("output.jpg", img);

• cv::waitKey：等待键盘输入

  cv::waitKey(0); // 等待用户按键

2. 图像处理

• cv::cvtColor：颜色空间转换

  cv::Mat gray;
  cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

• cv::GaussianBlur：高斯模糊

  cv::Mat blurred;
  cv::GaussianBlur(img, blurred, cv::Size(5, 5), 0);

• cv::Canny：Canny边缘检测

  cv::Mat edges;
  cv::Canny(gray, edges, 50, 150);

• cv::threshold：阈值操作

  cv::Mat binary;
  cv::threshold(gray, binary, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

3. 几何变换

• cv::resize：调整图像大小

  cv::Mat resized;
  cv::resize(img, resized, cv::Size(300, 300));

• cv::flip：图像翻转

  cv::Mat flipped;
  cv::flip(img, flipped, 1); // 水平翻转

• cv::warpAffine：仿射变换

  cv::Mat rotated;
  cv::Mat rotMat = cv::getRotationMatrix2D(cv::Point2f(img.cols / 2, img.rows / 2), 45, 1.0);
  cv::warpAffine(img, rotated, rotMat, img.size());

• cv::warpPerspective：透视变换

  cv::Mat warped;
  cv::Mat perspMat = cv::getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);
  cv::warpPerspective(img, warped, perspMat, img.size());

4. 特征检测与描述

• cv::SIFT：尺度不变特征变换（SIFT）

  cv::Ptr<cv::SIFT> sift = cv::SIFT::create();
  std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
  cv::Mat descriptors;
  sift->detectAndCompute(img, cv::Mat(), keypoints, descriptors);

• cv::ORB：定向快速和旋转不变特征（ORB）

  cv::Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();
  orb->detectAndCompute(img, cv::Mat(), keypoints, descriptors);

• cv::drawKeypoints：绘制关键点。

  cpp

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  cv::Mat imgWithKeypoints;
  cv::drawKeypoints(img, keypoints, imgWithKeypoints, cv::Scalar::all(-1), cv::DrawMatchesFlags::DEFAULT);

5. 视频处理

• cv::VideoCapture：读取视频文件或摄像头。

  cpp

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  cv::VideoCapture cap("video.mp4");

• cv::VideoWriter：保存视频文件。

  cpp

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  cv::VideoWriter writer;
  writer.open("output.mp4", cv::VideoWriter::fourcc('m', 'p', '4', 'v'), 30, cv::Size(640, 480));

• cv::Mat：用于存储视频帧。

  cpp

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  cv::Mat frame;
  while (cap.read(frame)) {
      cv::imshow("Frame", frame);
      writer.write(frame);
  }

6. 数学运算

• cv::add：图像加法。

  cpp

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  cv::Mat result;
  cv::add(img1, img2, result);

• cv::subtract：图像减法。

  cpp

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  cv::subtract(img1, img2, result);

• cv::multiply：图像乘法。

  cpp

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  cv::multiply(img1, img2, result, 1.0, CV_32F);

7. 绘图功能

• cv::rectangle：绘制矩形。

  cpp

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  cv::rectangle(img, cv::Point(10, 10), cv::Point(100, 100), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

• cv::circle：绘制圆形。

  cpp

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  cv::circle(img, cv::Point(50, 50), 30, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);

• cv::line：绘制直线。

  cpp

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  cv::line(img, cv::Point(0, 0), cv::Point(100, 100), cv::Scalar(255, 0, 0), 2);

• cv::putText：在图像上绘制文本。

  cpp

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  cv::putText(img, "Hello, OpenCV!", cv::Point(10, 30), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, cv::Scalar(255, 255, 255), 2);

8. 机器学习

• cv::ml::SVM：支持向量机（SVM）。

  cpp

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  cv::Ptr<cv::ml::SVM> svm = cv::ml::SVM::create();
  svm->setType(cv::ml::SVM::C_SVC);
  svm->setKernel(cv::ml::SVM::LINEAR);
  svm->train(trainingData, cv::ml::ROW_SAMPLE, labels);

• cv::ml::KNearest：K-近邻算法（KNN）。

  cpp

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  cv::Ptr<cv::ml::KNearest> knn = cv::ml::KNearest::create();
  knn->train(trainingData, cv::ml::ROW_SAMPLE, labels);

9. 深度学习

• cv::dnn::readNetFromCaffe：从Caffe模型加载深度学习网络。

  cpp

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  cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "weights.caffemodel");

• cv::dnn::readNetFromTensorflow：从TensorFlow模型加载深度学习网络。

  cpp

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  cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("model.pb");

• cv::dnn::Net::setInput：设置输入数据。

  cpp

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  cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(img, 1.0, cv::Size(300, 300), cv::Scalar(104, 117, 123));
  net.setInput(blob);

• cv::dnn::Net::forward：执行前向传播。

  cpp

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  cv::Mat detections = net.forward();

10. 其他常用功能

• cv::findContours：查找轮廓。

  cpp

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  std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
  cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

• cv::drawContours：绘制轮廓。

  cpp

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  cv::drawContours(img, contours, -1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

• cv::inRange：颜色阈值分割。

  cpp

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  cv::Mat mask;
  cv::inRange(hsv, cv::Scalar(35, 43, 46), cv::Scalar(77, 255, 255), mask);

总结

opencv2/opencv.hpp 是 OpenCV 的核心头文件，包含了大量用于图像处理、视频处理、特征检测、机器学习和深度学习的函数和类。以上列出的是一些常用的函数，但 OpenCV 的功能远不止这些。通过阅读官方文档和参考示例代码，可以更深入地了解和使用 OpenCV 的强大功能。