OpenCV实战：例程集合与关键功能解析

"这是一个关于OpenCV库的实例集合，包含了从基础的视频采集、图像处理到高级的运动目标检测和跟踪等各种操作。" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个功能强大的库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。这个例程汇总包含了一系列已经调试成功的程序，覆盖了OpenCV的基本和进阶功能。 1. **摄像头视频采集**： - 基于OpenCV的程序可以从摄像头捕获视频流，这通常涉及使用`cvCaptureFromCAM`函数获取视频源，并使用`cvQueryFrame`提取每一帧。 2. **图像处理操作**： - 图像反转：通过将像素值取反实现黑白反转，可以用`cvNot`函数实现。 - 图像格式转换：OpenCV支持多种图像格式，如BMP、JPEG、PNG等，可以使用`imread`和`imwrite`函数进行读写和格式转换。 - 边缘检测：Canny算子是一种经典的边缘检测算法，`cvCanny`函数用于实现。 - 角点检测：如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测，OpenCV提供了`cvGoodFeaturesToTrack`函数。 - 图像旋转与缩放：可以使用`cvGetQuadrangleSubPix`和`cvResize`函数来实现。 - 极坐标变换（Log-Polar）：`cvLogPolar`函数用于实现，常用于去除图像中的旋转和平移。 3. **形态学操作**： - 包括腐蚀、膨胀、开闭运算，可以使用`cvErode`, `cvDilate`, `cvMorphologyEx`等函数来处理图像，常用于去除噪声和连接断开的边缘。 4. **滤波**： - 使用不同核的二维滤波，如高斯滤波、均值滤波，OpenCV提供`cvFilter2D`函数。 5. **图像填充**： - 可以使用`cvFloodFill`函数进行区域填充。 6. **目标检测与跟踪**： - 运动目标检测通常涉及背景建模和运动模板，如`cvCreateBackgroundSubtractor`和`cvCalcOpticalFlowPyrlk`等。 - 轨迹跟踪，如CamShift算法，用于追踪彩色目标，`cvCamShift`函数实现。 7. **图像分析**： - 直方图统计：`cvCalcHist`用于计算图像直方图，`cvEqualizeHist`用于直方图均衡化，改善对比度。 - Hough变换：检测直线和圆，`cvHoughLines`和`cvHoughCircles`函数实现。 - 距离变换：`cvDistanceTransform`计算每个像素到最近零像素的距离。 8. **图像分割与拟合**： - 采用金字塔方法进行图像分割，可以使用多尺度分析。 - 椭圆拟合：`cvFitEllipse2`函数用于从点集中拟合椭圆。 9. **几何变换**： - 如Delaunay三角形和Voronoi图的构建，OpenCV提供了相应的算法。 这些例程对于学习和理解OpenCV的各种功能非常有用，同时也为实际项目开发提供了基础。在实际应用中，开发者需要根据具体需求选择合适的方法，并结合OpenCV提供的API进行编程。