Python教程系列：http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415
与C++的不同之处：http://developer.51cto.com/art/201003/187863_all.htm
python接口功能的类似功能的介绍其中包括迭代访问、切片方式、如果你对python接口功能想有所了解的话，你可以浏览以下文章，会对你有所帮助。
在正常情况下, OpenCV的python接口和C语言接口基本一致. 但是, 对于python接口实现比较困难的地方, 一些函数和结构体可能会有不同. 下面的描述就是有关此内容的详细介绍。希望会对你有所帮助。
函数接口也尽量保持和C语言一致. 最大的差异是在函数通过参数来返回值的时候. 由于python中有些基本的参数都不可改变的, 因此代替的方法是一次返回多个值. 同样, 大部分的结构和C语言中也有相似的功能, 但是语法可能有些不同.
下面描述比较重要的差异, 具体的细节可以参考python接口的代码.
没有IplImage
最大的差异是python接口中没有IplImage! 这主要是为了避免SWIG 在处理IplImage中隐含共享的不足. 以下是具体的替代方法:
原来返回IplImage的函数, 现在返回CvMat 原来读IplImage改为读CvMat ，CvMat中没有的IplImage属性被添加以支持IplImage, 例如height, width, depth, imageDataSize等. ROI和COI相关函数被禁止使用. 不过用户可以用cvGetSubRect/cvSplit/cvMerge来实现类似的功能.
迭代访问
CvMat扩展了python中的2个基本方法__iter__ 和 __getitem__, 来支持元素的简单访问.
通过行的方式迭代
<python>x = cvCreateMat(m, n, type) for row in x:
# row is same as that returned by cvGetRowpython>
通过列的方式迭代
<python>for col in x.colrange():
# col is same as that returned by cvGetColpython>
切片方式
获取一行
<python>row = x[i]python>
获取一列
<python>col = x[:, i]python>
获取一个区域
<python>slice = x[0:10, 0:10]python>
获取一个元素
<python>elem = x[i, j] or elem = x[i][j] or if x is a vector elem = x[i]python>
同样的方法可以用来修改元素
<python># x and y are CvMat's x[0:10, 0:5] = y[10:20, 1:6] x[i, j] = 1; x[:, :] = 1; x[:, :] = cvScalar(1); x[0:10, i] = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]python>
CvMatND
暂时还不支持. 如果您有兴趣自己实现的话, 请联系RomanStanchak.
CvSeq
python中访问CvSeq的代码:
<python>num_contours, contours = cv.cvFindContours(...)
hrange iterates through h_next element
for contour in contours.hrange():
# contour is a CvSeq of points
for pt in contour:
print pt
# alternately
for pt in contour.vrange():
print pt
# alternately
for i in range(contour.total):
print contour[i]python>
交互命令行编程
python的最大优点是可以在交互命令行中开发程序. 交互shell编程和Matlab类似. 以下在命令行中显示一副图像的代码:
<python>
from opencv.cv import *
from opencv.highgui import *
cvStartWindowThread()
cvNamedWindow("win")
im= cvLoadImage("pics/airplane.jpg")
cvShowImage("win", im)python>
需要注意的是cvStartWindowThread函数, 它目前只支持linux系统. cvStartWindowThread 函数的目的是代替cvWaitKey()来实现窗口的自动刷新. 去掉cvWaitKey()函数之后, 程序的输入将不受cvWaitKey阻塞, 更便于shell交互.
Matlab语法
熟悉Matlab或SciPy的朋友, 可以更关注matlab_syntax模块. 该模块采用了和 Matlab/SciPy 类似的方法来创建数组. 很多情况下, 这比用OpenCV的标准函数更加便捷. 切换行号显示：
<python>from opencv.cv import *
from opencv.highgui import *
from opencv.matlab_syntax import *
cvStartWindowThread()
im = imread("pics/airplane.jpg")
imshow(im)
python>