常用opencv函数：
1、cv2.line()：画线——参数依次为：图片路径，起点和终点坐标值，颜色（rgb），线条宽度（像素）

2、dst = cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None)：颜色空间转换函数——参数依次为(原图像，color转化代码，输出图像，输出通道), 返回转换后的图像

3、ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)：固定阈值二值化——
src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图
dst： 输出图
thresh： 阈值
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
type：二值化操作的类型，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

4、cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])  ：查找检测物体的轮廓
opencv2返回两个值：contours：hierarchy。注:opencv3会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy
参数：
第一个参数是寻找轮廓的图像；
第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种（本文介绍的都是新的cv2接口）：
    cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓
    cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系
    cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。
    cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构的轮廓。
第三个参数method为轮廓的近似办法
    cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
    cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使用teh-Chinl chain 近似算法
返回值
cv2.findContours()函数返回两个值，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性。

5、x，y，w，h = cv2.boundingRect(img)：用一个最小的矩形，把找到的形状包起来
参数img是一个二值图；
返回四个值，分别是x，y，w，h；
x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高

6、edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]]) ： 边缘检测
必要参数：
第一个参数是需要处理的原图像，该图像必须为单通道的灰度图；
第二个参数是阈值1；
第三个参数是阈值2。
其中较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘，但一般情况下检测的效果不会那么完美，边缘检测出来是断断续续的。所以这时候用较小的第一个阈值用于将这些间断的边缘连接起来。
可选参数中apertureSize就是Sobel算子的大小。而L2gradient参数是一个布尔值，如果为真，则使用更精确的L2范数进行计算（即两个方向的倒数的平方和再开放），否则使用L1范数（直接将两个方向导数的绝对值相加）。
由于Canny只能处理灰度图，所以将读取的图像转成灰度图

7、cv2.getStructuringElement( ) ：返回指定形状和尺寸的结构元素。
这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。
矩形：MORPH_RECT;
交叉形：MORPH_CROSS;
椭圆形：MORPH_ELLIPSE;
第二和第三个参数分别是内核的尺寸以及锚点的位置。一般在调用erode以及dilate函数之前，先定义一个Mat类型的变量来获得
getStructuringElement函数的返回值: 对于锚点的位置，有默认值Point（-1,-1），表示锚点位于中心点。element形状唯一依赖锚点位置，其他情况下，锚点只是影响了形态学运算结果的偏移。

8、cv2.morphologyEx(src, op, kernel) ：进行各类形态学的变化
参数说明:
src传入的图片
op进行变化的方式
kernel表示方框的大小
op =  cv2.MORPH_OPEN 进行开运算，指的是先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作
op = cv2.MORPH_CLOSE 进行闭运算， 指的是先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作
开运算：表示的是先进行腐蚀，再进行膨胀操作
闭运算：表示先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作

9、cv2.contourArea(contour,oriented = False)：此函数利用格林公式计算轮廓的面积。对于具有自交点的轮廓，该函数几乎肯定会给出错误的结果。
参数：
contour:输入二维的向量，存储为vector(C++)或Mat。
oriented:有方向的区域标志：
true:此函数依赖轮廓的方向（顺时针或逆时针）返回一个已标记区域的值。
false:默认值。意味着返回不带方向的绝对值。

10、cv2.fillPoly(img,ppt,npt,1,Scalar(255,255,255),lineType)：绘制多边形并对其填充
函数参数：
img：多边形将被画到img上
ppt：多边形的顶点集为ppt
npt：绘制的多边形顶点数目为npt
要绘制的多边形数量为1
Scalar：多边形的颜色定义为Scarlar(255,255,255)，即RGB的值为白色
lineType：线型

11、cv2.polylines()：用于绘制任何图像上的多边形。
用法： cv2.polylines(image, [pts], isClosed, color, thickness)
参数：
image: 这是上圆要绘制的图像。
pts: 多边形曲行数组。
npts: 多边形顶点计数器阵列。
ncontours: 曲行数量。
isClosed: 指示绘制的折线是否闭合的标志。如果它们是闭合的，则该函数从每条曲线的最后一个顶点到其第一个顶点绘制一条线
color: 这是折线的颜色来绘制。对于BGR，我们传递一个元组。
thickness: 它是折线边的厚度。
返回值：它返回一个图像。

12、cv2.imwrite(file，img，num)：保存一个图像。
参数：第一个参数是要保存的文件名，第二个参数是要保存的图像。可选的第三个参数，它针对特定的格式：对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别，默认为3。
注意:
cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为 long ,必须转换成 int
cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 从0到9 压缩级别越高图像越小

13、cv2.imread(filepath,flags) ：读入图像。
参数：这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径，第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片，可省略。
filepath：要读入图片的完整路径
flags：读入图片的标志 
cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片
cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道

14、cv2.imshow(wname,img)：显示图像
参数：第一个参数是显示图像的窗口的名字，第二个参数是要显示的图像（imread读入的图像），窗口大小自动调整为图片大小。
cv2.waitKey顾名思义等待键盘输入，单位为毫秒，即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入，若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码，程序继续运行。若没有按下任何键，超时后返回-1。参数为0表示无限等待。不调用waitKey的话，窗口会一闪而逝，看不到显示的图片。
cv2.destroyAllWindow()销毁所有窗口
cv2.destroyWindow(wname)销毁指定窗口