OpenCV图像处理代码大全

"OpenCV代码集结，包含各种图像处理方法，如视频采集、图像翻转、格式转换、边缘检测、角点检测等。提供了一系列基于OpenCV的C++代码示例，适合学习和实践计算机视觉技术。" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台库，用于图像和视频处理。这个资源集合主要关注使用OpenCV进行实际编程的实例，涵盖了多个关键的计算机视觉任务。以下是一些核心知识点的详细解释： 1. **视频采集**： - 使用`cv::VideoCapture`类可以从摄像头或AVI文件捕获视频流。 - 示例代码通常会设置设备ID（例如，0表示第一个摄像头），并调用`cap.read()`来获取每一帧。 2. **图像处理**： - **图像反转**：使用`cv::bitwise_not()`函数可以实现黑白反转。 - **格式转换**：`cv::imread()`和`cv::imwrite()`函数用于读取和保存不同格式的图像，而`cv::convertTo()`可以改变图像的类型和调整亮度/对比度。 3. **边缘检测**： - **Canny算子**：通过`cv::Canny()`函数，可以找到图像中的边缘，它是基于强度梯度和噪声抑制的算法。 4. **角点检测**： - OpenCV提供了几种角点检测算法，如Harris角点检测（`cv::cornerHarris()`）和Shi-Tomasi角点检测（`cv::goodFeaturesToTrack()`）。 5. **几何变换**： - **图像旋转与缩放**：`cv::getRotationMatrix2D()`创建旋转矩阵，`cv::warpAffine()`执行变换。 - **Log-Polar变换**：通过`cv::warpPolar()`可以实现，常用于视图匹配和图像去噪。 6. **形态学操作**： - 包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，这些操作使用`cv::erode()`, `cv::dilate()`, `cv::morphologyEx()`等函数，可以去除噪声，连接断开的线条，填充孔洞等。 7. **滤波**： - `cv::filter2D()`函数可以应用自定义核进行二维滤波，例如高斯滤波和中值滤波。 8. **图像填充**： - `cv::floodFill()`用于填充特定区域。 9. **目标检测**： - **运动目标检测**：结合背景建模（如`cv::createBackgroundSubtractor`）和轮廓检测（`cv::findContours()`）可以识别视频中的移动对象。 10. **图像分割**： - **金字塔方法**：`cv::pyrDown()`和`cv::pyrUp()`用于构建和恢复图像金字塔，有助于多尺度分析。 11. **色彩处理**： - 可以使用`cv::equalizeHist()`进行直方图均衡化，改善图像的对比度。 - 计算和显示彩色图像的HSI表示（色调-饱和度-强度）。 12. **Hough变换**： - 检测直线、圆和椭圆，例如`cv::HoughLinesP()`和`cv::HoughCircles()`。 13. **距离变换**： - `cv::distanceTransform()`可以计算像素到最近零像素的距离，常用于寻找图像中的最大区域。 14. **拟合模型**： - 如椭圆拟合，可以使用最小二乘法或其他优化算法。 15. **凸包与划分**： - `cv::convexHull()`用于创建点集的凸包，`cv::DelaunayTriangulation`用于Delaunay三角化。 16. **目标跟踪**： - `cv::CamShift`算法（`cv::calcOpticalFlowCamShift()`）用于颜色目标的跟踪。 这些代码示例为学习和实现OpenCV提供了坚实的基础，可以帮助开发者快速掌握计算机视觉的基本概念和技术。对于初学者来说，理解并实践这些例子是深入OpenCV的关键步骤。