C++ opencv 黑白图像识别

以下是使用C++和OpenCV进行黑白图像识别的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

#include <opencv2/opencv.hpp>

2. 读取图像：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

3. 将图像转换为灰度图像：

cv::Mat grayImage;
cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);

4. 对灰度图像进行二值化处理：

cv::Mat binaryImage;
cv::threshold(grayImage, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

5. 查找图像中的轮廓：

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(binaryImage, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

6. 找到最大轮廓：

int maxContourIndex = 0;
double maxContourArea = 0.0;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
    double contourArea = cv::contourArea(contours[i]);
    if (contourArea > maxContourArea) {
        maxContourArea = contourArea;
        maxContourIndex = i;
    }
}

7. 绘制最大轮廓的边界框：

cv::Rect boundingRect = cv::boundingRect(contours[maxContourIndex]);
cv::rectangle(image, boundingRect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

8. 显示结果图像：

cv::imshow("Result", image);
cv::waitKey(0);

这些步骤将读取一张彩色图像，将其转换为灰度图像，然后进行二值化处理。接下来，找到图像中的轮廓，并找到最大轮廓。最后，绘制最大轮廓的边界框并显示结果图像。