opencv c++ 滤镜

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。你可以使用C++编程语言来使用OpenCV进行图像处理、特征提取、目标检测、运动跟踪等任务。

下面是一个简单的使用OpenCV进行图像读取和显示的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("path/to/image.jpg");

    if (image.empty()) {
        std::cout << "Failed to load image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建窗口并显示图像
    cv::namedWindow("Image");
    cv::imshow("Image", image);

    // 等待按键
    cv::waitKey(0);

    // 关闭窗口
    cv::destroyAllWindows();

    return 

相关问题

opencv c++ 复古滤镜

要在OpenCV中实现复古滤镜效果，可以使用以下步骤：

1. 读取图像：使用OpenCV的函数读取图像。

2. 转换为灰度图像：将彩色图像转换为灰度图像，可以使用OpenCV的cvtColor函数。

3. 应用色调映射：通过调整灰度图像的色调映射来实现复古效果。可以使用OpenCV的LUT函数来进行色调映射，将原始灰度图像映射到复古调色板上。

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

   // 创建复古调色板
   cv::Mat vintagePalette(1, 256, CV_8UC1);
   for (int i = 0; i < 256; i++) {
       vintagePalette.at<uchar>(i) = // 根据复古效果调整像素值
   }

   // 应用色调映射
   cv::Mat result;
   cv::LUT(grayImage, vintagePalette, result);

4. 调整对比度和亮度：可以使用OpenCV的convertScaleAbs函数来调整图像的对比度和亮度。

   double alpha = // 对比度调整参数
   int beta = // 亮度调整参数

   cv::Mat adjustedImage;
   cv::convertScaleAbs(result, adjustedImage, alpha, beta);

5. 将调整后的灰度图像转换回彩色图像：可以使用OpenCV的cvtColor函数将调整后的灰度图像转换回彩色图像。

   cv::Mat finalImage;
   cv::cvtColor(adjustedImage, finalImage, cv::COLOR_GRAY2BGR);

这样就可以得到一个应用复古滤镜效果的图像。请注意，具体的调整参数和复古效果可以根据需求进行调整。

opencv美颜滤镜c++

引用的内容讨论了使用OpenCV实现美颜滤镜的功能。根据引用，实现美颜滤镜的方法包括调整对比度、明度、高光、锐化、饱和度和色温等参数。通过使用这些功能函数，可以对图像进行处理，达到美颜的效果。

以下是一个使用OpenCV实现美颜滤镜的示例代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "function.h"

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    Mat src = imread("F:\\picture\\1.jpg");
    cv::Mat con = Contrast(src, 25);
    cv::Mat lig = Lightness(con, -30);
    cv::Mat hig = HighLight(lig, 25);
    cv::Mat sha = Sharpen(hig, 35, 0);
    cv::Mat sat = Saturation(sha, 20);
    cv::Mat col = ColorTemperature(sat, -30);

    imshow("原图", src);
    imshow("处理后", col);

    waitKey(0);
    return 0;
}

这段代码读取了一张名为"1.jpg"的图片，并依次调用了对比度、明度、高光、锐化、饱和度和色温的功能函数进行图像处理。最后，原图和处理后的图像同时显示出来。