C语言OpenCV创建图片,c – Opencv使用cv :: Mat创建新图像

在 C 语言中使用 OpenCV 创建新图像可以使用以下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 创建一个大小为 512x512 的黑色图像
    cv::Mat img(512, 512, CV_8UC1, cv::Scalar(0));

    // 在图像上画一条红线
    cv::line(img, cv::Point(0, 0), cv::Point(511, 511), cv::Scalar(255), 5);

    // 显示图像
    cv::imshow("image", img);
    cv::waitKey();
    return 0;
}

这里使用 `cv::Mat` 类创建一个大小为 512x512 的黑色图像，并在图像上画了一条红色的线。`CV_8UC1` 表示每个像素有一个 8 位无符号整数，且图像只有一个通道（灰度图像）。`cv::Scalar(0)` 表示初始化为 0，即黑色。`cv::Point` 表示点的坐标，`cv::Scalar(255)` 表示颜色值，即白色，5 表示线条的宽度。最后使用 `cv::imshow` 函数显示图像。

相关问题

c语言opencv图片去噪

在C语言中利用OpenCV进行图片去噪通常涉及到数字图像处理技术，常见的方法有：

1. **均值滤波**：这是最简单的去噪方法之一，通过计算像素周围一小块区域的平均值替换当前像素，可以平滑图像并去除噪声。

cv::Mat imgBlur;
cv::blur(src, imgBlur, cv::Size(ksize, ksize)); // ksize是卷积核大小

2. **高斯滤波**：相比于均值滤波，高斯滤波更倾向于保留边缘信息，因为它对近似的高斯分布采样，有助于减少高频噪声。

cv::Mat imgGaussian;
cv::GaussianBlur(src, imgGaussian, cv::Size(kernel_size, kernel_size), 0);

3. **双边滤波**：它既考虑了空间邻域又考虑了灰度差异，能在保持边缘的同时去噪，适合于保留细节的场景。

cv::Mat imgBilateral;
cv::bilateralFilter(src, imgBilateral, d, sigmaColor, sigmaSpace);

4. **中值滤波**：适用于去除椒盐噪声，特别适合于二值图像或含有椒盐噪声的图像。

cv::Mat imgMedian;
cv::medianBlur(src, imgMedian, ksize);

以上代码中，`src`是输入的原始图像，`imgBlur`, `imgGaussian`, 等是处理后的结果，`ksize`、`kernel_size`是滤波器的窗口大小，`d`和`sigma`是控制滤波效果的参数。

c语言opencv图片腐蚀膨胀操作

在C语言中使用OpenCV库进行图像腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）操作，主要是为了消除图像噪声、细化边缘或者增强特定区域。以下是这两个操作的基本步骤：

1. **腐蚀** (Erosion)：
- Erosion通常用于缩小物体边界，去除小的噪声点。OpenCV提供`erode()`函数来实现，它会用一个被称为“结构元素”（kernel）的小矩阵对图像进行迭代处理。
- 语法示例：

     Mat img_eroded; // 输出腐蚀后的图像
     structuring_element se;
     int kernel_size = 3; // 可调整的结构元素大小，例如3x3
     int iterations = 1; // 迭代次数，一次腐蚀操作
     cv::erode(src, img_eroded, se, cv::Point(-1,-1), iterations);

- 结构元素通常是圆形、矩形或其他形状，可以自定义。

2. **膨胀** (Dilation)：
- Dilation则相反，它是扩大物体边界，填充空隙。同样有`dilate()`函数，原理类似腐蚀，只是结构元素向内移动而不是向外。
- 例子：

     Mat img_dilated;
     cv::dilate(src, img_dilated, se, cv::Point(-1,-1), iterations);