opencv示例的圖片和視頻：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data
1：模板匹配
opencv裡的模板匹配就不說了，也就是從當前圖像提取模板圖像匹配還好，換一個不同圖片的模板就不行了，而且對縮放的模板匹配效果也很差，就說下基本流程如下：
圖像灰度化→cv2.matchTemplate→cv2.minMaxLoc
2：霍夫變換
這裡有兩個：霍夫線性變換、霍夫圓形變換，可以用來檢測直線和圓。
霍夫線性變換：
霍夫線性概率變換：
霍夫圓形變換：
3：圖像分割之分水嶺算法
這裡使用的是分水嶺算法，基本流程如下：
圖像灰度化→圖像二值化→圖像去噪→圖像腐蝕膨脹→圖像距離計算（前景到背景的距離）→基於距離的閾值化（變瘦，得到前景的中心、骨架）→背景減已確定前景得到可能的邊界區域→通過已確定前景得到連通區域markers→設置markers中可能的邊界區域為0→調用分水嶺算法→-1的即為邊界線。
5：圖像分割之GrabCut算法
這裡的mask有兩種方式獲取，一種就是在圖中劃定rect區域，自動計算mask（這種方式可能背景會在rect內）；另一種就是手動設置mask，比如在原圖中選擇前景設置為255，背景設置為0，然後轉換為mask就是把255部分設置為1，0的部分設置為0。
感興趣的可以關注weixin gongzhonghao(*^_^*)：桔子的算法之路