本教程计划把opencv源码中的python样例代码解析一遍。

因为经典就是经典，我接触opencv也10多年了，发现至今还是离不开它。

所以，这种经典而又基础的知识点，是值得花时间好好整理一份的。

源码中必然包含理论知识，对于这些理论知识，遇到就详细讲解，比如遇到卷积神经网络，比如遇到决策树模型等等，争取做到实践一理论结合。

下面是opencv中，所有的python样例代码：

1 _coverage.py2 _doc.py3 _run_winpack_demo.cmd4 asift.py5 browse.py6 calibrate.py7 camera_calibration_show_extrinsics.py8 camshift.py9 coherence.py10 color_histogram.py11 common.py12 common.pyc13 contours.py14 deconvolution.py15 demo.py16 dft.py17 digits.py18 digits_adjust.py19 digits_video.py20 dis_opt_flow.py21 distrans.py22 drawing.py23 edge.py24 essential_mat_reconstr.py25 facedetect.py26 feature_homography.py27 find_obj.py28 fitline.py29 floodfill.py30 gabor_threads.py31 gaussian_mix.py32 grabcut.py33 hist.py34 houghcircles.py35 houghlines.py36 inpaint.py37 kalman.py38 kmeans.py39 laplace.py40 lappyr.py41 letter_recog.py42 lk_homography.py43 lk_track.py44 logpolar.py45 morphology.py46 mosse.py47 mouse_and_match.py48 mser.py49 opencv_version.py50 opt_flow.py51 output52 peopledetect.py53 plane_ar.py54 plane_tracker.py55 python_sample.txt56 qrcode.py57 squares.py58 stereo_match.py59 stitching.py60 stitching_detailed.py61 text_skewness_correction.py62 texture_flow.py63 tracker.py64 tst_scene_render.py65 turing.py66 tutorial_code67 video.py68 video_threaded.py69 video_v4l2.py70 watershed.py

一共有70个代码，有的难，有的容易。

我们无论难易，全都过一遍。

注意：这70个代码，并不是opencv的全部内容，只是opencv被编译成python的部分。还有一部分例子是c++版本的。

本教程所有代码获取可以参考：

以下是一些粗略的介绍：

下面大概地过介绍一下每个代码的内容，以及涉及到的领域。

1 _coverage.py

检查python中给出了多少opencv的例子程序。

2 _doc.py

找到没有写__doc__文档的py文件，并显示出来

这个__doc__是程序运行时打印出的说明文件。

3 _run_winpack_demo.cmd

运行 windows上的python代码

4 asift.py：

基于随机一致性方法匹配的图像配准。

详细解析：

5 browse.py

将图像放大显示。

详细解析：

6 calibrate.py

相机校准，求出相机的内参。

7 camera_calibration_show_extrinsics.py

相机校准，显示相机的外参。

8 camshift.py

基于摄像头的meanshift跟踪算法。

9 coherence.py

图像分割转换，图像滤波

10 color_histogram.py

颜色直方图，彩色直方图

11 common.py

一些公用的代码

12 common.pyc

13 contours.py

图像上的联通区域检测，图像上的连通区域显示

14 deconvolution.py

反卷积

15 demo.py

小样

16 dft.py

离散傅里叶变换

17 digits.py

用SVM和Nearest 进行手写数字识别

18 digits_adjust.py

改进版，使用Grid search方法搜索拟合的刚刚好的参数。

19 digits_video.py

识别视频中的手写数字

20 dis_opt_flow.py

光流估计使用样例

21 distrans.py

22 drawing.py

23 edge.py

应该是边缘检测

24 essential_mat_reconstr.py

25 facedetect.py

应该是人脸检测

26 feature_homography.py

27 find_obj.py

应该是目标检测

28 fitline.py

直线拟合

29 floodfill.py

联通区域填充

30 gabor_threads.py

魔幻光影滤镜

31 gaussian_mix.py

高斯混合模型

详细解析：

32 grabcut.py

图割法实现图像分割

33 hist.py

直方图求取

34 houghcircles.py

霍夫变换圆检测

35 houghlines.py

霍夫变换直线检测

436 inpaint.py

图像修复

37 kalman.py

卡尔曼滤波

红色为做圆周运动的点

黄色为用卡尔曼滤波预测的红色点的位置。

38 kmeans.py

Kmeans聚类算法

39 laplace.py

拉普拉斯变换:拉普拉斯滤波

40 lappyr.py

在视频上使用拉普拉斯滤波

41 letter_recog.py

字符识别？文字识别？

42 lk_homography.py

Lk跟踪？

43 lk_track.py

44 logpolar.py

对数极坐标变换

45 morphology.py

形态学处理

46 mosse.py

最小化误差平方和的跟踪算法

47 mouse_and_match.py

48 mser.py

49 opencv_version.py

50 opt_flow.py

51 output

52 peopledetect.py

人体检测，这个people到底应该怎么翻译，到底是body,还是human,我得看了代码再翻译

53 plane_ar.py

54 plane_tracker.py

55 python_sample.txt

56 qrcode.py

二维码扫描

57 squares.py

58 stereo_match.py

立体匹配：这个跟前面的校准算法应该是一套，这个在自动驾驶中也叫 多传感器融合

59 stitching.py

60 stitching_detailed.py

61 text_skewness_correction.py

62 texture_flow.py

63 tracker.py

64 tst_scene_render.py

65 turing.py

66 tutorial_code

67 video.py

视频

68 video_threaded.py

69 video_v4l2.py

70 watershed.py

分水岭目标分割