在 OpenCV 中，算子（Operators）可以根据功能分类为不同的类别，主要包括图像处理、特征检测、几何变换等。以下是 OpenCV 算子的主要分类：

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1️⃣ 图像处理算子（Image Processing Operators）

用于对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作。

📌 滤波与去噪

• cv2.blur() —— 均值滤波
• cv2.GaussianBlur() —— 高斯滤波
• cv2.medianBlur() —— 中值滤波
• cv2.bilateralFilter() —— 双边滤波（保留边缘）
• cv2.fastNlMeansDenoising() —— 非局部均值去噪

📌 边缘检测

• cv2.Sobel() —— Sobel 算子
• cv2.Scharr() —— Scharr 算子（更精确的 Sobel 变种）
• cv2.Laplacian() —— 拉普拉斯算子
• cv2.Canny() —— Canny 边缘检测

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2️⃣ 形态学算子（Morphological Operators）

用于处理二值图像（如去噪、骨架化、填充等）。

• cv2.erode() —— 腐蚀
• cv2.dilate() —— 膨胀
• cv2.morphologyEx() —— 形态学变换（包括开运算、闭运算、梯度、顶帽、黑帽）
  • cv2.MORPH_OPEN —— 开运算（去除小噪点）
  • cv2.MORPH_CLOSE —— 闭运算（填充小孔洞）
  • cv2.MORPH_GRADIENT —— 形态梯度
  • cv2.MORPH_TOPHAT —— 顶帽
  • cv2.MORPH_BLACKHAT —— 黑帽

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3️⃣ 颜色空间转换算子（Color Space Operators）

用于颜色空间变换。

• cv2.cvtColor() —— 颜色空间转换（RGB ↔ 灰度、HSV、YCrCb、Lab 等）
• cv2.split() —— 拆分通道
• cv2.merge() —— 合并通道

常见的转换模式：

• cv2.COLOR_BGR2GRAY —— BGR → 灰度
• cv2.COLOR_BGR2HSV —— BGR → HSV
• cv2.COLOR_BGR2LAB —— BGR → LAB
• cv2.COLOR_BGR2YCrCb —— BGR → YCrCb

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4️⃣ 几何变换算子（Geometric Transform Operators）

用于图像的缩放、旋转、平移、透视变换等。

• cv2.resize() —— 图像缩放
• cv2.warpAffine() —— 线性变换（平移、旋转、仿射变换）
• cv2.warpPerspective() —— 透视变换
• cv2.getRotationMatrix2D() —— 生成旋转矩阵
• cv2.getAffineTransform() —— 生成仿射变换矩阵
• cv2.getPerspectiveTransform() —— 生成透视变换矩阵

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5️⃣ 特征检测与匹配（Feature Detection & Matching）

用于检测关键点、描述子、匹配特征点等。

📌 角点检测

• cv2.cornerHarris() —— Harris 角点检测
• cv2.goodFeaturesToTrack() —— Shi-Tomasi 角点检测

📌 关键点检测

• cv2.SIFT_create() —— SIFT（尺度不变特征变换）
• cv2.SURF_create() —— SURF（加速鲁棒特征，OpenCV 3.4 以上需手动编译）
• cv2.ORB_create() —— ORB（快速、免专利）
• cv2.BRISK_create() —— BRISK
• cv2.AKAZE_create() —— AKAZE

📌 特征匹配

• cv2.BFMatcher() —— 暴力匹配
• cv2.FlannBasedMatcher() —— FLANN（快速最近邻搜索）

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6️⃣ 轮廓检测（Contour Detection）

用于检测图像中的闭合轮廓。

• cv2.findContours() —— 轮廓检测
• cv2.drawContours() —— 画出轮廓
• cv2.approxPolyDP() —— 轮廓近似
• cv2.convexHull() —— 计算凸包
• cv2.boundingRect() —— 计算最小外接矩形
• cv2.minEnclosingCircle() —— 计算最小外接圆

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7️⃣ 直线和形状检测（Line & Shape Detection）

用于检测图像中的直线、圆等几何形状。

• cv2.HoughLines() —— 经典霍夫变换检测直线
• cv2.HoughLinesP() —— 概率霍夫变换（更快）
• cv2.HoughCircles() —— 霍夫圆检测
• cv2.fitEllipse() —— 拟合椭圆
• cv2.fitLine() —— 拟合直线

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8️⃣ 直方图处理（Histogram Processing）

用于图像对比度增强、均衡化等。

• cv2.calcHist() —— 计算直方图
• cv2.equalizeHist() —— 直方图均衡化
• cv2.createCLAHE() —— 自适应直方图均衡化（CLAHE）

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9️⃣ 机器学习相关（ML & DNN）

📌 传统机器学习

• cv2.ml.KNearest_create() —— kNN
• cv2.ml.SVM_create() —— SVM
• cv2.ml.DTrees_create() —— 决策树
• cv2.ml.ANN_MLP_create() —— 多层感知机（神经网络）

📌 深度学习（DNN 模块）

• cv2.dnn.readNet() —— 读取预训练神经网络
• cv2.dnn.blobFromImage() —— 预处理图像以输入神经网络

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🔟 视频处理（Video Processing）

用于视频的帧处理、背景建模等。

• cv2.VideoCapture() —— 读取视频/摄像头
• cv2.VideoWriter() —— 保存视频
• cv2.calcOpticalFlowPyrLK() —— Lucas-Kanade 光流
• cv2.calcOpticalFlowFarneback() —— Farneback 光流
• cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() —— 背景建模

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📝 总结

类别	主要算子
图像处理	滤波、边缘检测（Sobel、Canny）
形态学处理	腐蚀、膨胀、开闭运算
颜色空间转换	cvtColor()（RGB ↔ HSV）
几何变换	resize()、warpAffine()
特征检测	Harris、SIFT、ORB
轮廓检测	findContours()、drawContours()
形状检测	霍夫变换、椭圆拟合
直方图处理	直方图均衡化（CLAHE）
机器学习	SVM、kNN、DNN
视频处理	VideoCapture()、光流

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