OpenCV（开源计算机视觉库）是一个基于开源许可协议的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它提供了许多函数和算法，用于处理图像和视频数据。在本文中，我们将介绍一些常用的OpenCV函数列表。

1. imread：此函数用于从文件加载图像。它接受文件路径作为输入，并返回一个包含图像数据的矩阵。例如，以下代码将加载名为'image.jpg'的图像：

img = cv2.imread('image.jpg')

2. imshow：此函数用于显示图像。它接受一个窗口名称和一个图像矩阵作为输入，并在一个窗口中显示图像。例如，以下代码将显示名为'Image'的窗口，并在其中显示图像：

cv2.imshow('Image', img)

3. resize：此函数用于调整图像的大小。它接受一个输入图像矩阵和目标图像大小作为输入，并返回一个调整大小后的图像矩阵。例如，以下代码将调整图像的大小为300x200像素：

resized_img = cv2.resize(img, (300, 200))

4. cvtColor：此函数用于改变图像的颜色空间。它接受输入图像矩阵和目标颜色空间作为输入，并返回一个具有目标颜色空间的图像矩阵。例如，以下代码将将图像转换为灰度图像：

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

5. threshold：此函数用于将图像转换为二值图像。它接受输入图像矩阵、阈值和最大值作为输入，并返回一个二值图像矩阵。例如，以下代码将图像转换为二值图像，其中像素值大于阈值120的像素被设置为最大值255：

ret, thresh_img = cv2.threshold(img, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)

6. findContours：此函数用于查找图像中的轮廓。它接受一个输入图像矩阵和一些轮廓检测参数作为输入，并返回图像中的轮廓列表。例如，以下代码将找到图像中的所有轮廓：

contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

7. drawContours：此函数用于在图像上绘制轮廓。它接受一个输入图像矩阵、轮廓列表和一些绘制参数作为输入，并在图像上绘制轮廓。例如，以下代码将在图像上绘制所有的轮廓：

cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

除了上述函数，OpenCV还提供了许多其他函数，用于图像处理和计算机视觉任务，如图像平滑、边缘检测、特征提取和匹配等。通过熟练使用这些函数，可以轻松实现各种计算机视觉应用。因此，对于计算机视觉开发人员来说，了解OpenCV函数列表是非常重要的。

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