c++ opencv 十字中心点

OpenCV 是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库。在 OpenCV 中，可以通过一些函数来识别并标记图像中的十字中心点。

首先，可以使用 HoughLines 函数来识别直线，其包含两个参数：输入图像和霍夫变换所需的两个参数。这样，会得到所有检测到的直线相交的点，这些点就是图像中的十字中心点。

接下来使用 drawMarker 函数标记这些中心点，该函数包含四个参数：输入图像、中心点坐标、标记颜色和标记标识符。在这个例子中，标记可以是一个圆点或者一个十字。

最后，可以将标记后的图像保存下来并展示给用户。

总之，使用 OpenCV 的 HoughLines 和 drawMarker 函数可以轻松识别和标记图像中的十字中心点，这个功能可以在许多需要图像处理的应用中有用。

相关问题

c++ opencv去斑点

在C++中使用OpenCV处理图像去斑点通常涉及到图像处理算法，特别是针对噪声的去除。最常见的去斑点方法包括：

1. **高斯滤波**：通过应用高斯核对图像进行平滑处理，可以有效减少斑点的影响。OpenCV的`cv::GaussianBlur()`函数就是用于这个目的。

Mat src, dst;
cv::GaussianBlur(src, dst, Size(5, 5), 0); // 5x5的高斯核，sigma设置为0自动计算

2. **中值滤波**：适用于椒盐噪声，它保留像素周围的中间值作为新像素值，可以很好地抵抗椒盐噪声，OpenCV有`cv::medianBlur()`函数。

cv::medianBlur(src, dst, 3); // 对3x3窗口内的像素取中值

3. **非局部均值滤波**：这是一种高级技术，利用像素间的空间相关性进行降噪，OpenCV提供`cv::fastNlMeansDenoisingColored()`函数。

cv::FastNlMeansDenoisingColored(src, dst, None, 10, 7, 21); // 参数解释见官方文档

4. **自适应阈值分割**：如果斑点表现为明显的黑白二值化噪声，可以先进行阈值处理，然后使用`cv::adaptiveThreshold()`。

Mat thresh;
cv:: adaptiveThreshold(src, thresh, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY_INV, 11, 2);

完成上述步骤后，你可以查看`dst`矩阵，其中斑点应该已经被显著减少或移除。

c++ OpenCV查找角点

好的，下面是使用 C++ 和 OpenCV 查找角点的代码示例：

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

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("your_image_path");

    // 转换为灰度图像
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 设置角点检测参数
    cv::Size patternSize(7, 7);  // 棋盘格内角点数量
    float squareSize = 1.0f;     // 棋盘格方格尺寸（单位：毫米）
    std::vector<cv::Point2f> corners;

    // 查找角点
    bool patternFound = cv::findChessboardCorners(gray, patternSize, corners,
                                                  cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);

    // 如果角点被找到，则绘制它们
    if (patternFound)
    {
        cv::cornerSubPix(gray, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),
                         cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
        cv::drawChessboardCorners(image, patternSize, cv::Mat(corners), patternFound);
        cv::imshow("Chessboard Corners", image);
    }
    else
    {
        std::cout << "未能找到角点！" << std::endl;
    }

    // 等待用户按下任意按键
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先读取一张图像并将其转换为灰度图像。然后，我们通过 `cv::findChessboardCorners` 函数查找棋盘格内的角点。这个函数需要传入灰度图像、棋盘格内角点的数量和一个 `std::vector<cv::Point2f>` 类型的向量，用于存储检测到的角点。我们还可以为这个函数传入一些可选参数，例如 `cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH` 和 `cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE`，用于控制角点检测的精度和鲁棒性。

如果角点被成功检测到，则我们可以通过 `cv::cornerSubPix` 函数对它们进行亚像素级别的精细化处理，然后使用 `cv::drawChessboardCorners` 函数将它们绘制到图像上。最后，我们使用 `cv::waitKey` 函数等待用户按下任意按键，以便观察检测到的角点。如果角点未被检测到，则输出一个错误信息。