OpenCV基础教程与示例代码集合

"这是一个关于OpenCV例程的汇总，包含了OpenCV基础示例代码，适合学习和参考。内容涉及视频采集、图像处理、边缘检测、角点检测、图像变换、形态学操作、滤波、填充、目标检测、图像分割、直方图、Hough变换、距离变换、曲线拟合、三角形划分、背景建模、运动物体检测以及目标跟踪等多个方面。" OpenCV是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像和视频处理。这个例程汇总为初学者提供了丰富的实践材料，涵盖了OpenCV的基本功能。 1. 视频采集：使用OpenCV可以从摄像头捕获视频流，例如基于`cv::VideoCapture`类实现视频捕获，同时可以进行实时处理。 2. 图像处理：包括图像的翻转、格式转换等，这些可以通过`cv::flip`和`imread/imwrite`函数实现。 3. 边缘检测：如Canny算子，是常用的边缘检测算法，通过`cv::Canny`函数应用到图像上，用于识别图像中的边界。 4. 角点检测：如Harris角点检测，能够找到图像中的显著特征点，`cv::goodFeaturesToTrack`可用于此目的。 5. 图像变换：包括旋转、缩放和极坐标变换，如`cv::warpAffine`和`cv::logPolar`函数。 6. 形态学操作：如腐蚀、膨胀、开闭等，这些是图像处理中常见的操作，通过`cv::erode`, `cv::dilate`和`cv::morphologyEx`实现。 7. 滤波：OpenCV提供了多种滤波器，如高斯滤波、均值滤波等，使用`cv::filter2D`或`cv::GaussianBlur`等函数。 8. 目标检测与运动分析：包括轮廓检测、金字塔方法分割、背景建模和运动模板检测，这些对于视频监控和运动目标追踪非常有用。 9. 直方图：OpenCV可以计算图像的直方图，用于分析图像色彩分布，如`cv::calcHist`函数。 10. Hough变换：用于检测直线和圆，如`cv::HoughLines`和`cv::HoughCircles`。 11. 距离变换：可以用于找到图像中的局部最小值，常用于连通组件分析，通过`cv::distanceTransform`实现。 12. 曲线拟合：如椭圆拟合，可以使用数值优化方法找到最佳拟合。 13. Delaunay三角化和Voronoi划分：这些几何构造在几何处理和空间分割中有应用，如`cv::delaunayTriangulation`和`cv::voronoiDiagram`。 14. 追踪技术：如CamShift算法，用于连续帧中的目标追踪，`cv::CamShift`函数可以帮助实现。 以上所有示例代码都提供了实践经验，帮助开发者理解和掌握OpenCV的核心功能。学习这些例子有助于提升在计算机视觉领域的技能。在实际开发中，确保正确安装OpenCV库并配置好编译环境，然后就可以根据提供的源代码进行学习和实验了。