OpenCV实战：从摄像头采集到目标检测

"OpenCV例程集合，包括摄像头视频采集、图像处理、边缘检测、角点检测、形态学操作、滤波、图像填充、轮廓检测、图像分割、直方图处理、Hough变换检测线段和圆、距离变换、椭圆拟合、凸外形构建、Delaunay三角形和Voronoi划分、背景建模、运动模板检测以及Camshift目标跟踪等。适用于VC++6.0环境，需配置OpenCV1.0库和环境变量。" OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，它包含了大量的图像和视频处理功能。在这个例程中，我们看到OpenCV被用于多种应用场景，涵盖了从基础的视频采集到复杂的对象跟踪。 1. **摄像头视频采集**：通过`cvcamGetCamerasCount()`获取可用摄像头数量，然后使用`cvcamSetProperty()`设置摄像头参数，如开启和渲染视频流。 2. **图像处理**：包括图像反转，这可以通过简单的像素值取反实现；图像格式转换，例如从BMP转换为JPEG等；以及图像的旋转和缩放，这涉及到坐标变换。 3. **边缘检测**：应用Canny算子进行边缘检测，Canny算子是一种多级边缘检测算法，结合了高斯滤波和强度梯度计算。 4. **角点检测**：检测图像中的显著角点，如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测，这些对于对象识别和追踪很重要。 5. **形态学操作**：包括腐蚀、膨胀、开闭运算，常用于去除噪声、连接断开的线条或分离紧密相邻的对象。 6. **滤波**：使用不同核的二维滤波器，如高斯滤波，可以平滑图像并减少噪声。 7. **图像填充**和**轮廓检测**：用于识别和分离图像中的特定区域，例如运动目标检测。 8. **图像分割**：通过金字塔方法，可以将图像划分为多个区域，有助于识别图像的组成部分。 9. **直方图处理**：包括直方图均衡化，可以增强图像对比度；单通道图像直方图用于分析灰度图像的亮度分布。 10. **Hough变换**：检测直线和圆，是检测几何形状的有效方法。 11. **距离变换**：计算图像中每个像素到最近非零像素的距离，常用于填充孔洞或计算形状面积。 12. **椭圆曲线拟合**：用于识别和描绘图像中的椭圆形状。 13. **凸外形创建**：从点集序列或数组构建凸包，对于目标边界识别有用。 14. **Delaunay三角形和Voronoi划分**：用于空间分割和邻域分析。 15. **背景建模**和**运动模板检测**：用于视频监控中的运动目标检测，通过比较连续帧之间的差异来识别运动。 16. **Camshift目标跟踪**：颜色跟踪算法，能自动调整窗口以跟踪目标。 这些OpenCV例程为学习和实践计算机视觉提供了丰富的素材，无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中获益。在VC++6.0环境下，需要正确配置OpenCV库和环境变量，才能成功编译和运行这些示例程序。