本篇文章给大家谈谈opencv函数手册，以及opencv 手册对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、关于cvCreateImage函数,需要初始化吗?
- 2、OpenCV中的cvMulSpectrums函数是干什么用的?
- 3、图片处理-opencv-12.图像傅里叶变换
- 4、Opencv函数find4QuadCornerSubpix的参数region_size是什么意思?_百度...
关于cvCreateImage函数,需要初始化吗?
首先需要声明一个OpenCV的IplImage * 格式的变量并使用cvCreateImage申请空间，用于存储图像。然后将二维数组中每个像素值，赋给变量，最后直接cvSaveImage保存图像。最后cvRealease释放空间。
cvCloneImage函数：用cvCopy函数代替。（我测试后感觉没有什么改善）cvCopy(pSrcImg，pImg，NULL)；//代替 pImg = cvCloneImage(pSrcImg)；pImg初始化时必须分配空间，否则上述函数不能执行。
IplImage*frame = cvCreateImage()；cvZero(frame)；新建图像后紧接着加个cvZero（）函数，就是将图像中的每个像素都置为0，那么显示的frame自然就是全黑了。
OpenCV中的cvMulSpectrums函数是干什么用的?
1、函数 cvMulSpectrums 执行两个 CCS-packed 或者实数或复数傅立叶变换的结果复数矩阵的每个元素的乘法。
图片处理-opencv-12.图像傅里叶变换
傅里叶逆变换，是傅里叶变换的逆操作，将频谱图像转换为原始图像的过程。通过傅里叶变换将转换为频谱图，并对高频（边界）和低频（细节）部分进行处理，接着需要通过傅里叶逆变换恢复为原始效果图。频域上对图像的处理会反映在逆变换图像上，从而更好地进行图像处理。
掌握Python图像处理中的傅里叶变换：原理与实战想象一下，傅里叶变换就像是一座桥梁，将图像中的时间信息转化为频率世界，这在图像处理中起着至关重要的作用，比如噪声消除和细节强化。在Python的世界里，Numpy的fft模块，特别是np.fft.fft2()函数，就是我们探索这一奥秘的金钥匙。
图像f(x，y)和g(x，y)的卷积h(x，y)=f(x，y)*g(x，y)的傅里叶变换H(u，v)等于f(x，y)和g(x，y)各自的傅里叶变换的乘积。 图像中的每个点通过傅里叶变换都成了谐波函数的组合，也就有了频率，这个频率则是在这一点上所有产生这个灰度的频率之和，也就是说傅里叶变换可以将这些频率分开来。
傅里叶变换 DFT， FFT 是 高等数学范围 常用的算法。常用于 时序信号--波谱 分析，合成。正变换，时域到频域，反变换，频域到时域。声波，电磁波，水波，地震波，机械震动 等分析 都广泛应用。
傅里叶变换之后，频谱图有几个特点：① 中心点是原图整幅图像的平均灰度，频率为0，从图像中心向外，频率增高。即中心对应低频，外围对应高频。②如果原图中有明显的横纹（竖纹），那么频谱图中就会有鲜明的竖线（横线）。
Opencv函数find4QuadCornerSubpix的参数region_size是什么意思?_百度...
mask可以看成是一个图像数组（iplimage*)，一般是八位的灰度图，如果某个函数参数可以传一个mask的话，代表只对mask图片中非零（非黑 ）部分对应的像素作处理。
这个函数检测到地坐标只是一个大约地值，如果要精确地确定它们的位置，可以使用函数cvFindCornerSubPix。
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