OpenCV图像处理实例大全

"OpenCV例程汇总包含了OpenCV在图像处理和视频分析中的多个实例，包括摄像头视频采集、图像操作、边缘检测、角点检测、形态学操作、滤波、图像填充、目标检测、图像分割、直方图处理、线和圆的检测、距离变换、椭圆拟合、凸外形创建、Delaunay三角形和Voronoi划分以及运动物体检测和跟踪等。这些例程涵盖了OpenCV的基础和进阶应用，适合学习和实践OpenCV的开发者参考。" OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了丰富的功能来处理图像和视频。在这个例程汇总中，我们可以看到多种应用场景，首先是从摄像头捕获视频流，这通常涉及到设置摄像头参数并使用OpenCV的`cv::VideoCapture`类来读取帧。例如，`cvcamGetCamerasCount()`用于获取可用的摄像头数量，`cvcamSetProperty()`函数则用于配置摄像头的属性。 图像处理方面，有图像的反转、格式转换、边缘检测（如Canny算子）和角点检测（如Harris角点检测）。图像的旋转和缩放可以通过`cv::getRotationMatrix2D()`和`cv::warpAffine()`函数实现，而Log-Polar极坐标变换则可用于创建类似谷歌地球的效果。 形态学操作，如腐蚀、膨胀、开闭运算是图像处理中的重要部分，它们可以用于消除噪声、分离物体和填充孔洞。OpenCV的`cv::morphologyEx()`函数支持这些操作。 二维滤波通常涉及使用不同核的滤波器，如高斯滤波器，可以使用`cv::filter2D()`来实现。图像填充和轮廓检测有助于目标识别和分割，`cv::findContours()`可以找到图像中的轮廓，进而实现运动目标检测。 此外，例程还包括了Hough变换的应用，如检测直线和圆，以及距离变换，这对于定位物体边界和计算距离非常有用。椭圆曲线拟合和Delaunay三角形、Voronoi划分是几何分析的工具，而背景建模和运动模板检测则是运动物体检测的重要方法。 最后，颜色追踪如Camshift算法可以用来持续跟踪彩色目标，这在视频分析和智能监控中具有广泛应用。所有这些例程都是OpenCV库强大功能的体现，对于开发者来说，通过实践这些例子，可以深入理解和掌握OpenCV的各个功能。