cv2.threshold

函数原型：threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)获取二值化图像；一般用于灰度图图像的二值化

函数返回值：ret，dst；该函数有两个返回值，ret是用type为THRESH_OTSU或者THRESH_TRIANGLE方法计算出的阈值；dst是阈值化后的图像
src：输入的待二值化图像
thresh：阈值，可由参数指定；或者由type参数确定计算方法
maxval：像素最大取值
type：THRESH_BINARY、THRESH_BINARY_INV、THRESH_TOZERO、THRESH_TOZERO_INV、THRESH_TRUNC；另外THRESH_OTSU、THRESH_TRIANGLE为阈值计算方法，可与前5个进行|运算后赋值给type参数
THRESH_BINARY：像素值 < thresh，像素值取为0；像素值 > thresh，像素值取为maxval
THRESH_BINARY_INV：像素值 < thresh，像素值取为maxval；像素值 > thresh，像素值取为0
THRESH_TOZERO：像素值 < thresh，像素值取为0；像素值 > thresh，像素值保持不变
THRESH_TOZERO_INV：像素值 < thresh，像素值保持不变；像素值 > thresh，像素值取为0
THRESH_TRUNC：像素值 < thresh，像素值保持不变；像素值 > thresh，像素值取为maxval
THRESH_OTSU：用于具有（图像的像素直方图）双波峰的灰度图像的二值化
THRESH_TRIANGLE：用于具有（图像的像素直方图）单波峰的灰度图像的二值化

cv2.bitwise_and

函数原型：bitwise_and(src1, src2, dst=None, mask=None)

函数返回值：调用时若无mask参数则返回src1 & src2，若存在mask参数，则返回src1 & src2 & mask
src1：输入原图1
src2：输入原图2，src1与src2可以相同也可以不相同，可以是灰度图像也可以是彩色图像
dst：若存在参数时：src1 & src2 或者 src1 & src2 & mask
mask：可以是单通道8bit灰度图像，也可以是矩阵，一般为二值化后的图像

cv2.bitwise_or

函数原型：bitwise_or(src1, src2, dst=None, mask=None)

函数返回值：调用时若无mask参数则返回src1 | src2，若存在mask参数，则返回src1 | src2 | mask
src1：输入原图1
src2：输入原图2，src1与src2可以相同也可以不相同，可以是灰度图像也可以是彩色图像
dst：若存在参数时：src1 | src2 或者 src1 | src2 | mask
mask：可以是单通道8bit灰度图像，也可以是矩阵，一般为二值化后的图像

cv2.bitwise_not

函数原型：bitwise_not(src, dst=None, mask=None)

函数返回值：调用时若无mask参数则返回按位取反回：~src1，若存在mask参数，则先做src1先做按位取反，然后按mask中bit=1的位取反
src1：输入原图1
dst：若存在参数时：与返回值相同
mask：可以是单通道8bit灰度图像，也可以是矩阵，一般为二值化后的图像

cv2.inRange

函数原型：inRange(src, lowerb, upperb, dst=None)

函数返回值：二值图像
src：输入原图，可以为单通道灰度图像，也可以为3通道彩色图像
lowerb：像素值区间下限
upperb：像素值区间上限
dst：若存在参数，则与返回值相同
说明：单通道灰度图像，像素值低于lowerb和高于upperb的部分变成0，lower_red～upper_red之间的值变成255；三通道彩色图像，则每个通道分别与lowerb、upperb比较，然后按照相同办法修改像素值

cv2.resize

函数原型：cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)

函数返回值：变换大小后的图像
src：待变换输入原图，可以为单通道灰度图像，也可以为3通道彩色图像
dsize：变换后的图像尺寸，格式：宽高通道；当dsize为0时，它可以通过以下公式计算得出：dsize = Size(round(fxsrc.cols), round(fysrc.rows))
fx - 水平轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：(double)(dsize.width/src.cols)
fy - 垂直轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：(double)(dsize.heifht/src.rows)
interpolation - 插值方法
interpolation取值：INTER_NEAREST - 最近邻插值法
interpolation取值：INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）
interpolation取值：INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。
interpolation取值：INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法
interpolation取值：INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值
注意：参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0

cv2.adaptiveThreshold

函数原型：cv2.adaptiveThreshold(src, maxval, thresh_type, type, blocksize, C)，自适应阈值二值化

函数返回：二值化后的图像
src：输入图像，只能是单通道灰度图像
maxval：当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值，与函数cv2.threshold相同
thresh_type：阈值的计算方法，包含以下2种类型：cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C； cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
type：二值化操作的类型，与固定阈值函数相同，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV
blocksize：图片中分块的大小
C：阈值计算方法中的常数项

cv2.warpAffine仿射

函数原型：cv2.warpAffine(src, M, dsize, dst, flags, borderMode, borderValue)

函数返回：仿射变换后的图像
src：输入图像，可以为单通道或彩色图像
M：2*3仿射变换矩阵，矩阵格式[[1, 0, tx], [0, 1, ty]]，也可由其它函数获取
dsize：输出图像的大小
dst：仿射变换后的输出图像
flags：插值方法，默认为 flags=cv2.INTER_LINEAR，表示线性插值，此外还有：cv2.INTER_NEAREST（最近邻插值） cv2.INTER_AREA （区域插值） cv2.INTER_CUBIC（三次样条插值） cv2.INTER_LANCZOS4（Lanczos插值）
borderMode：边界模式，可参照OpenCV第二篇的中的各种border模式
borderValue：边界像素大小
一般在使用前三个参数

cv2.getRotationMatrix2D

函数原型：cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

返回值：返回一个2*3矩阵，主要用于cv2.warpAffine仿射变换
center：旋转中心坐标，是一个元组参数(col, row)
angle：旋转角度，旋转方向，逆时针
scale：方向比例
此函数主要用于获得一个旋转矩阵

cv2.warpPerspective投射

函数原型：cv2.warpPerspective(src, M, dsize, dst, flags, borderMode, borderValue)

函数返回：投射变换后的图像
src：输入图像，可以为单通道或彩色图像
M：3*3投射变换矩阵，可由函数cv2.getPerspectiveTransform获取
dsize：输出图像的大小
dst：仿射变换后的输出图像
flags：插值方法，默认为 flags=cv2.INTER_LINEAR，表示线性插值，此外还有：cv2.INTER_NEAREST（最近邻插值） cv2.INTER_AREA （区域插值） cv2.INTER_CUBIC（三次样条插值） cv2.INTER_LANCZOS4（Lanczos插值）
borderMode：边界模式，可参照OpenCV第二篇的中的各种border模式
borderValue：边界像素大小
一般在使用前三个参数

cv2.getAffineTransform

函数原型：cv2.getAffineTransform(src, dst)

返回值：仿射变换2*3 矩阵
src：仿射变换原图三角形的三个顶点坐标
dst：仿射变换输出图像三角形的三个顶点坐标

cv2.getPerspectiveTransform

函数原型：cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)

返回值：仿射变换3*3 矩阵
src：投射变换原图矩形的4个顶点坐标
dst：投射变换输出图像矩形的4个顶点坐标

好了，就先记录这几个，由于本篇主要用于总结函数的用途，以及参数的含义，并不涉及具体的数学知识，所以数学上的解释需要参考其他博客。以后若发现一些我不太记得住的函数，再继续添加。

python进阶—OpenCV之常用图像操作函数说明

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