opencv膨胀例程c++函数

OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一个用于图像处理的丰富功能集，其中包括形态学操作，如膨胀。在C++中，可以使用`cv::morphologyEx()`函数来进行膨胀操作。这个函数的基本语法如下：

cv::Mat result;
cv::Mat kernel; // 滤波器核，通常是3x3的矩形结构元素
cv::morphismEx(src, cv::MORPH_DILATE, kernel, result);

这里，`src`是你想要进行膨胀操作的原始图像矩阵，`cv::MORPH_DILATE`是一个枚举值，表示我们要进行的是膨胀操作，`kernel`是结构元素，定义了膨胀的方向和大小，`result`则是结果图像。

如果你想自定义结构元素，可以用`cv::getStructuringElement()`函数生成。完整的例子可能会包括创建结构元素、准备源图像，然后执行膨胀操作：

cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5)); // 创建5x5的矩形结构元素
cv::Mat src = ...; // 加载或创建源图像
cv::Mat dilated;
cv::dilate(src, dilated, kernel); // 膨胀操作

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opencv加速运算warpAffine例程C++

下面是一个使用OpenCV的函数warpAffine进行图像仿射变换的例程，代码中使用了OpenCV的Mat数据结构和warpAffine函数进行图像变换，以实现旋转、平移、缩放等效果，并且使用了OpenCV的计时函数，以衡量运算速度。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg"); // 读取原始图像
    if (src.empty())
    {
        cout << "could not load image..." << endl;
        return -1;
    }
    imshow("input", src);

    int h = src.rows;
    int w = src.cols;

    // 旋转
    Point2f center(w / 2, h / 2); // 旋转中心
    Mat M = getRotationMatrix2D(center, 45, 1); // 旋转矩阵
    Mat dst;
    warpAffine(src, dst, M, Size(w, h)); // 仿射变换
    imshow("rotate", dst);

    // 平移
    M = Mat::zeros(2, 3, CV_32FC1);
    M.at<float>(0, 0) = 1;
    M.at<float>(1, 1) = 1;
    M.at<float>(0, 2) = 50; // 水平平移
    M.at<float>(1, 2) = 100; // 垂直平移
    warpAffine(src, dst, M, Size(w, h)); // 仿射变换
    imshow("translate", dst);

    // 缩放
    M = Mat::zeros(2, 3, CV_32FC1);
    M.at<float>(0, 0) = 0.5; // 水平缩放
    M.at<float>(1, 1) = 0.5; // 垂直缩放
    warpAffine(src, dst, M, Size(w, h)); // 仿射变换
    imshow("scale", dst);

    waitKey(0);

    return 0;
}

注意：在代码中，使用了Mat::zeros函数生成了一个2行3列的矩阵，并将其转化为CV_32FC1类型，这个矩阵是仿射变换矩阵M的初始值，其中仿射矩阵M的第一行表示水平缩放、水平旋转和水平平移，第二行表示垂直缩放、垂直旋转和垂直平移。

opencv加速warpAffine算子C++例程

以下是使用OpenCV加速warpAffine算子的C++示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("input.jpg"); //读入图片
    if (src.empty()) return -1;

    Point2f src_pts[3] = { Point2f(0,0), Point2f(src.cols - 1, 0), Point2f(0, src.rows - 1) };//原图三个点
    Point2f dst_pts[3] = { Point2f(50,50), Point2f(src.cols - 100, 100), Point2f(80, src.rows - 150) };//目标图三个点

    Mat warp_mat = getAffineTransform(src_pts, dst_pts);//计算仿射变换矩阵

    Mat dst;
    warpAffine(src, dst, warp_mat, src.size());//应用仿射变换矩阵

    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先使用`imread`函数读入输入图像。然后定义了一个原图三个点和一个目标图三个点，并使用`getAffineTransform`函数计算仿射变换矩阵。最后，我们使用`warpAffine`函数应用仿射变换矩阵将原图转换为目标图，并使用`imshow`函数显示原图和目标图。

值得注意的是，`warpAffine`函数是使用OpenCV加速的，因此在处理大型图像时可以提高性能。