OpenCV实现图像加载与轮廓检测

"该资源是关于使用OpenCV库在C++环境中实现图像加载及轮廓检测的一个简单示例。" 在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的库，它提供了丰富的函数和工具，用于处理图像和视频数据。这个示例代码主要展示了如何用OpenCV来实现以下两个功能： 1. 图像加载： 首先，通过`cvLoadImage`函数加载一张RGB图像。在这个例子中，图像路径是"D:\\test.jpg"。`cvLoadImage`函数返回一个IplImage结构体指针，该结构体包含了图像的所有信息，如宽度、高度、通道数等。参数`-1`表示保持原始颜色空间，通常RGB。 2. 转换为灰度图像： 在进行边缘检测或轮廓提取之前，通常会将彩色图像转换为灰度图像，因为这些算法通常对单通道图像（灰度图像）更有效。这里使用`cvCvtColor`函数完成这个转换，参数依次是源图像（img_rgb）、目标图像（img_gry）和转换代码（CV_BGR2GRAY），这表示从BGR颜色空间转换到灰度。 3. Canny边缘检测： Canny算法是一种常用的边缘检测方法，它可以有效地找出图像中的边缘。在代码中定义了一个名为`doCanny`的函数，它接收灰度图像、低阈值、高阈值和孔径大小作为参数，然后调用`cvCanny`函数执行Canny边缘检测。函数返回一个包含检测结果的新图像。 4. 显示图像： 使用`cvNamedWindow`创建两个窗口，分别显示原灰度图像和经过Canny处理后的图像。然后使用`cvShowImage`在对应窗口中显示图像。`CV_WINDOW_AUTOSIZE`使得窗口大小自动适应图像尺寸。 5. 轮廓抓取： 虽然示例代码中没有直接涉及轮廓抓取，但通常在Canny边缘检测后，可以使用`cvFindContours`函数来找到图像中的轮廓。这一步骤可以帮助识别和分离出图像中的各个对象。 6. 释放内存： 最后，使用`cvReleaseImage`释放所有创建的图像资源，并通过`cvDestroyWindow`关闭创建的窗口，防止内存泄漏。 这个简单的程序演示了OpenCV的基本用法，包括读取、转换、处理图像以及显示结果。对于初学者来说，这是一个很好的起点，可以进一步扩展到更复杂的图像处理任务，例如轮廓跟踪、物体识别等。