Python 调用 OpenCV 基本函数的使用示例如下： ### 环境准备 所有操作一般基于以下三个库： ```python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt ``` 上述代码导入了 OpenCV、NumPy 和 Matplotlib 库，它们分别用于图像处理、数值计算和绘图，是进行 OpenCV 操作的基础[^1]。 ### 阈值分割函数 `cv2.threshold()` `cv2.threshold()` 函数可实现阈值分割，以下是具体示例： ```python import cv2 # 灰度图读入 img = cv2.imread("gradient.jpg", 0) # 阈值分割 # 参数 1：要处理的原图，一般是灰度图 # 参数 2：设定的阈值 # 参数 3：对于 THRESH_BINARY、THRESH_BINARY_INV 阈值方法所选用的最大阈值，一般为 255 # 参数 4：阈值的方式，主要有 5 种：THRESH_BINARY、THRESH_BINARY_INV、THRESH_TRUNC、THRESH_TOZERO、THRESH_TOZERO_INV ret, th = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("thresh", th) cv2.waitKey(0) ``` 此代码通过 `cv2.threshold()` 函数对灰度图像进行阈值分割，将图像中灰度值大于 127 的像素设为 255，小于等于 127 的像素设为 0，最后显示分割后的图像[^2]。 ### 重映射函数 `cv2.remap()` `cv2.remap()` 函数用于图像的重映射，示例代码如下： ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("OpenCV.png") rows, cols, ch = img.shape mapx = np.ones(img.shape[:2], np.float32) mapy = np.ones(img.shape[:2], np.float32) # 初始化映射矩阵 for i in range(rows): for j in range(cols): mapy.itemset((i, j), i) mapx.itemset((i, j), j) result_img = cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR) cv2.imshow("img", img) cv2.imshow("result_img", result_img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() # 沿着竖直方向翻转 for i in range(rows): for j in range(cols): mapx.itemset((i, j), j) mapy.itemset((i, j), rows - i) ``` 该代码首先读取一张图像，然后初始化映射矩阵 `mapx` 和 `mapy`，通过 `cv2.remap()` 函数将图像进行重映射，最后显示原图和重映射后的图像。代码还给出了沿着竖直方向翻转的映射矩阵设置方法[^3]。