OpenCV入门经典例程集合

"这个资源是一个OpenCV的学习集合，包含了多个经典的例程，适合初学者入门。这些例程涵盖了视频采集、图像处理、边缘检测、角点检测、图像变换、形态学操作、滤波、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、曲线拟合以及运动物体检测和跟踪等多个方面。" OpenCV是一个强大的计算机视觉库，广泛用于图像和视频处理。以下是对给定例程的详细说明： 1. **视频采集**：使用OpenCV的`cvcam`模块，可以访问和捕获来自摄像头的视频流。`cvcamGetCamerasCount()`函数用于获取可用摄像头的数量，`cvcamSetProperty()`函数配置摄像头参数。 2. **图像处理**：例程包括图像反转，这可以通过调整像素值实现；图像格式转换，如BMP、JPEG、PNG之间的转换。 3. **边缘检测**：OpenCV提供了多种边缘检测算法，例如Canny算子，它通过高斯滤波、梯度计算和非极大值抑制来检测边缘。 4. **角点检测**：如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测，它们在图像中寻找稳定性较高的点。 5. **图像变换**：包括旋转和缩放，以及Log-Polar极坐标变换，后者常用于图像去卷积和增强细节。 6. **形态学操作**：如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，常用于消除噪声、连接断开的线条或填充孔洞。 7. **滤波**：使用不同核进行二维滤波，如高斯滤波、中值滤波，用于平滑图像或去除噪声。 8. **图像填充**：例如使用floodFill()函数，可以填充图像中的特定区域。 9. **目标检测**：通过寻找轮廓和金字塔方法实现运动目标检测，可以用于监控场景中的物体追踪。 10. **直方图处理**：包括单通道直方图计算，直方图均衡化用于改善图像对比度。 11. **线和圆检测**：使用Hough变换检测直线和圆，这对于识别图像中的几何形状非常有用。 12. **距离变换**：计算像素到最近零像素的距离，常用于膨胀和收缩操作。 13. **曲线拟合**：例如椭圆曲线拟合，可以分析图像中的形状。 14. **Delaunay三角形和Voronoi划分**：在点集上构建这些图形结构，有助于理解和分析空间分布。 15. **背景建模和运动物体检测**：通过比较连续帧间的差异，可以检测出运动物体，例如使用混合高斯模型。 16. **运动模板检测**：在摄像头视频流中，通过比较连续帧的相似性来检测运动。 17. **跟踪**：如Camshift算法，用于彩色目标的实时跟踪。 这些例程覆盖了OpenCV的核心功能，是学习和理解计算机视觉概念的理想起点。通过实践这些例程，开发者可以深入理解OpenCV的工作原理，并能灵活应用到自己的项目中。