OpenCV实例:图像转灰度及操作演示
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更新于2024-08-14
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这段代码是用OpenCV(Open Source Computer Vision Library)编写的,主要功能是演示如何从图像文件中读取图像,将其转换为灰度图像,并进行一些基本的图像处理操作。首先,我们来看一下关键知识点:
1. **图像加载与转换**:
- `cvLoadImage()`函数用于从指定路径读取图像,参数`0`表示以默认模式(彩色或灰度,根据原图决定)读取。
- 创建一个新的图像对象`pImg2`,其大小与`pImg`相同,但深度设置为灰度,nChannels设为1,以匹配灰度图像。
- 使用`cvCopy()`函数将原图`pImg`的内容复制到新创建的灰度图像`pImg2`中。
2. **图像保存与显示**:
- `cvSaveImage()`函数用于保存图像到文件,这里将处理后的灰度图像保存为指定的输出文件路径`argv[2]`。
- `cvNamedWindow()`创建一个名为"Image"的窗口,以便在屏幕上显示图像。
- `cvShowImage()`函数用于在创建的窗口中显示图像。
- `cvWaitKey(0)`暂停程序执行,直到用户按下键盘上的任意键,然后关闭窗口。
- `cvDestroyWindow()`和`cvReleaseImage()`分别用于销毁窗口并释放内存中的图像资源。
3. **其他OpenCV功能示例**:
- 文件中提到的其他OpenCV功能,如边缘检测(Canny)、轮廓检测、图像旋转与缩放、视频处理、Hough变换、鼠标绘图、蛇型滤波器(snake)、离散傅立叶变换(DFT)、人脸检测、QR分解、Bezier曲线绘制等,都是OpenCV库中的常见图像处理和计算机视觉算法,展示了OpenCV的强大功能。
4. **常用标准图集**:
- 提供了几个常见的图像文件,如Lena.jpg、Fruits.jpg、Baboon.jpg、Airplane.jpg,这些是计算机视觉领域常用的测试图像,用于演示各种算法的效果。
5. **教程结构**:
- 示例代码包含在一个OpenCV教程项目中,由Shiqi Yu创建,按照有序的步骤展示了图像处理的基本流程,包括文件读取、显示以及一些高级应用的介绍。
总结来说,这段代码提供了一个实用的OpenCV入门案例,通过实际操作展示了如何使用OpenCV对图像进行基础操作和预处理,为学习和理解OpenCV的图像处理能力提供了很好的实践平台。同时,它也指明了OpenCV在实际项目中的应用场景,如边缘检测、物体识别和计算机视觉分析等。
2020-09-21 上传
2020-09-19 上传
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小婉青青
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