vs中把照片变成黑白的c++代码

在Visual Studio中，将照片转换为黑白的C代码可以通过使用OpenCV库来实现。首先，需要在项目中包含OpenCV库并且引入相关头文件。然后，可以通过以下步骤编写C代码来实现照片的黑白转换：

1. 导入需要的头文件：

#include <opencv2/opencv.hpp>

2. 加载照片并转换为灰度图像：

cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", 1);
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

3. 显示黑白照片：

cv::imshow("Gray Image", gray);
cv::waitKey(0);

以上代码首先使用imread()函数加载输入照片，然后使用cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。最后使用imshow()函数显示黑白照片，并通过waitKey()函数暂停程序，直到用户按下任意键。

通过以上C代码，就可以实现将彩色照片转换为黑白照片的功能。在Visual Studio中编译和运行该代码，即可看到转换后的黑白照片。值得注意的是，需要正确配置OpenCV库，确保能够在Visual Studio中正常使用。

相关问题

c++、opencv筛选出纯黑背景中有白色前景的图像，保存图像名进行下一步操作

可以通过以下步骤筛选出纯黑背景中有白色前景的图像，并保存图像名进行下一步操作：

1. 读入图像并转换为灰度图像。
2. 对图像进行二值化处理，将背景变成纯黑色，将前景变成纯白色。
3. 对二值化后的图像进行形态学操作，例如膨胀和腐蚀，以去除噪声和填补空洞。
4. 找到图像中的轮廓，筛选出面积大于一定值的轮廓，这些轮廓表示有白色前景的部分。
5. 将筛选出的轮廓在原图上用矩形框标出，并保存图像名进行下一步操作。

以下是C++和OpenCV代码示例：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读入图像并转换为灰度图像
    Mat img = imread("input_image.jpg");
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 对图像进行二值化处理
    Mat binary;
    threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY_INV|THRESH_OTSU); // 反向二值化

    // 对二值化后的图像进行形态学操作
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3,3));
    morphologyEx(binary, binary, MORPH_OPEN, kernel); // 开运算去噪点
    morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, kernel); // 闭运算填补空洞

    // 找到图像中的轮廓并筛选
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        double area = contourArea(contours[i]);
        if (area > 1000) // 以面积1000为界限筛选轮廓
        {
            Rect rect = boundingRect(contours[i]);
            rectangle(img, rect, Scalar(0, 0, 255), 2); // 在原图中用矩形框标出轮廓
            string filename = "output_" + to_string(i) + ".jpg";
            imwrite(filename, img(rect)); // 保存图像名进行下一步操作
        }
    }

    // 显示结果
    imshow("Result", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

用c++ opencv给图像加椒盐噪声

以下是用C++和OpenCV给图像添加椒盐噪声的示例代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat image = imread("lena.jpg");  // 读取图像
    if (image.empty())
    {
        cout << "Could not open image" << endl;
        return -1;
    }

    srand((unsigned)time(NULL));    // 设置随机数生成器种子

    int rows = image.rows;
    int cols = image.cols;
    int channels = image.channels();

    for (int i = 0; i < rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < cols; j++)
        {
            if (rand() % 100 < 5)   // 5%的概率加入椒盐噪声
            {
                if (rand() % 2 == 0)    // 50%的概率变成黑色
                {
                    image.at<Vec3b>(i, j)[0] = 0;
                    image.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0;
                    image.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0;
                }
                else                    // 50%的概率变成白色
                {
                    image.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255;
                    image.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255;
                    image.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255;
                }
            }
        }
    }

    namedWindow("image", WINDOW_NORMAL);  // 创建窗口
    imshow("image", image);               // 显示图像
    waitKey(0);                           // 等待按键

    return 0;
}

代码中，我们使用了一个双重循环遍历图像的每个像素，通过生成随机数来决定是否将该像素变成椒盐噪声。在每个随机生成的椒盐噪声像素中，有50%的概率变成黑色，有50%的概率变成白色。

最后，我们将添加了椒盐噪声的图像显示在一个窗口中，并等待用户按下任意键来关闭窗口。