Cheat sheet OpenCV-Python: các hàm dùng nhiều nhất

Trang tra cứu nhanh các hàm OpenCV-Python dùng nhiều nhất trong xử lý ảnh và Machine Vision. Lưu lại để dùng khi viết code. Mọi ví dụ giả định đã có import cv2 và import numpy as np.

Đọc, ghi, hiển thị

Việc cần làm	Code
Đọc ảnh màu / xám	cv2.imread(p) / cv2.imread(p, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
Đọc đường dẫn có dấu (Windows)	cv2.imdecode(np.fromfile(p, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
Ghi ảnh	cv2.imwrite("out.png", img)
Hiển thị	cv2.imshow("win", img); cv2.waitKey(0)
Mở camera / video	cap = cv2.VideoCapture(0); ok, frame = cap.read()

Màu sắc và kích thước

Việc cần làm	Code
BGR → xám / HSV / RGB	cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) (…2HSV, …2RGB)
Lọc dải màu	cv2.inRange(hsv, lower, upper)
Đổi kích thước	cv2.resize(img, (w, h), interpolation=cv2.INTER_AREA)
Cắt ROI	roi = img[y:y+h, x:x+w]
Xoay 90°	cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
Lật	cv2.flip(img, 1) (1 ngang, 0 dọc)

Lọc và làm mờ

Việc cần làm	Code
Gaussian blur	cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
Median (nhiễu muối tiêu)	cv2.medianBlur(img, 5)
Giữ biên khi làm mịn	cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75)
Cân bằng histogram cục bộ	cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)).apply(gray)

Phân ngưỡng và hình thái học

Việc cần làm	Code
Ngưỡng cố định	_, th = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
Otsu	t, th = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
Thích nghi	cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 31, 5)
Kernel	k = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
Co / giãn	cv2.erode(th, k) / cv2.dilate(th, k)
Mở (xóa đốm) / đóng (lấp lỗ)	cv2.morphologyEx(th, cv2.MORPH_OPEN, k) / cv2.MORPH_CLOSE

Cạnh, contour và đo đạc

Việc cần làm	Code
Phát hiện cạnh Canny	cv2.Canny(gray, 50, 150)
Tìm contour	cnts, hier = cv2.findContours(th, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
Diện tích / chu vi	cv2.contourArea(c) / cv2.arcLength(c, True)
Khung bao thẳng / xoay	cv2.boundingRect(c) / cv2.minAreaRect(c)
Đường tròn bao nhỏ nhất	(x, y), r = cv2.minEnclosingCircle(c)
Tâm	M = cv2.moments(c); cx = M["m10"] / M["m00"]
Bao lồi	cv2.convexHull(c)
Xấp xỉ đa giác	cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * cv2.arcLength(c, True), True)
Đánh nhãn vùng liền khối	n, labels, stats, cents = cv2.connectedComponentsWithStats(th)
Tìm đường tròn	cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.2, 20, param1=100, param2=30)

So khớp mẫu và hình học

Việc cần làm	Code
Template matching	res = cv2.matchTemplate(gray, tpl, cv2.TM_CCOEFF_NORMED); _, score, _, loc = cv2.minMaxLoc(res)
Xoay/dịch ảnh	M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0); cv2.warpAffine(img, M, (w, h))
Biến đổi phối cảnh	H = cv2.getPerspectiveTransform(src4, dst4); cv2.warpPerspective(img, H, (w, h))
Khử méo ống kính	cv2.undistort(img, K, dist)
Đọc mã QR	text, pts, _ = cv2.QRCodeDetector().detectAndDecode(img)

Vẽ kết quả

Việc cần làm	Code
Hình chữ nhật / tròn / đường	cv2.rectangle(img, p1, p2, (0, 255, 0), 2), cv2.circle, cv2.line
Vẽ contour	cv2.drawContours(img, cnts, -1, (0, 0, 255), 2)
Chữ	cv2.putText(img, "OK", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

5 lỗi hay gặp

1. imread trả về None mà không báo lỗi: luôn kiểm tra.
2. Nhầm thứ tự BGR và RGB khi hiển thị bằng matplotlib.
3. Nhầm img[y, x] với (x, y) trong hàm vẽ.
4. Cộng trừ ảnh uint8 bị tràn số: dùng cv2.add/cv2.subtract hoặc đổi kiểu dữ liệu.
5. findContours cần ảnh nhị phân 8 bit một kênh, vật màu trắng trên nền đen.

Tài liệu đầy đủ: docs.opencv.org. Xem thêm bài cách tra cứu tài liệu hiệu quả.