OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库。在OpenCV中，size()函数是一个非常常用的函数，用于获取图像、矩阵或数组的尺寸信息。这个函数返回的是一个包含宽度和高度的元组，因此可以用来获取图像的宽度和高度。

size()函数的功能非常灵活，它可以用于各种图像处理和计算机视觉任务中。以下是size()函数的一些常见用途：

1. 图像处理：在图像处理中，我们经常需要获取图像的尺寸信息。使用size()函数可以轻松地获得图像的宽度和高度，从而可以在其他处理步骤中使用这些尺寸信息。

2. 缩放和调整：在一些图像处理任务中，我们需要将图像进行缩放或调整大小。size()函数提供了方便的方法来获取图像的尺寸信息，以便进行相应的缩放或调整操作。

3. 矩阵操作：在计算机视觉任务中，矩阵操作是必不可少的。size()函数可以用于获取矩阵的尺寸信息，从而可以在矩阵运算中使用这些尺寸信息。

4. 边界检测：在一些边界检测算法中，我们需要获取图像的尺寸信息来设置合适的边界条件。使用size()函数可以快速获取图像的尺寸信息，以便进行边界检测算法的实现。

要使用size()函数，首先需要导入OpenCV库，并加载图像或创建矩阵。然后，通过调用size()函数并传递图像或矩阵作为参数，即可获得相应的尺寸信息。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用size()函数获取图像的尺寸信息：

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
image_size = image.size()
print("Image size: ", image_size)

在这个例子中，我们首先使用`cv2.imread()`函数加载了一张图像，并将其存储在`image`变量中。然后，我们调用size()函数，并将图像作为参数传递给它。最后，我们打印出图像的尺寸信息。

总结起来，OpenCV中的size()函数提供了一个方便的方法来获取图像、矩阵或数组的尺寸信息。它在许多计算机视觉任务中都是必不可少的，如图像处理、缩放和调整、矩阵操作以及边界检测。通过理解和使用size()函数，我们可以更有效地处理图像和进行计算机视觉任务。

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