VS2019环境下C++使用OpenCV实现数字媒体技术作业指南

资源摘要信息:"VS2019+Opencv，C++写数字媒体技术课程作业含配置方法" 本课程作业旨在指导学生如何使用Visual Studio 2019 (VS2019)结合OpenCV库在C++环境下开发数字媒体技术相关的应用程序。以下详细知识点涵盖了作业所需的所有关键点，包括OpenCV的安装与配置、图像处理基础操作、高级图像处理技术和人像识别。 1. 安装与配置VS2019和OpenCV - VS2019安装：学生需要安装Visual Studio 2019，这是编写C++程序的主要集成开发环境（IDE）。确保在安装过程中选择C++开发工具，并且安装所有必要的C++库和工具集。 - OpenCV安装：下载opencv-4.5.4-vc14_vc15.exe，这是一个针对Visual Studio 2015/2017的OpenCV预构建二进制文件。学生应该根据自己的Visual Studio版本选择合适的OpenCV版本进行安装。 - OpenCV配置：安装完成后，需要在VS2019中配置OpenCV的路径。根据提供的配置路径.txt文件，正确设置包含目录、库目录、附加库目录以及附加依赖项。这通常在项目属性中进行设置，确保编译器可以找到OpenCV的头文件和库文件。 - 项目创建：在VS2019中创建一个新的C++项目，并将配置好的OpenCV库链接到项目中。 2. 图像处理基础操作 - 图像色调、对比度、亮度调整：使用OpenCV的函数如cv::Mat::convertTo()或cv::createTrackbar()来实现对图像的色调、对比度和亮度进行调整。 - 缝合（Seam Carving）：学习和实现图像缩放技术，保持重要内容不被裁剪。 - 图像人物裁剪：利用OpenCV的背景减除或颜色空间分割方法来识别和裁剪图像中的人物。 - 去雾（Dehazing）：探索基于图像处理的去雾技术，如暗通道先验方法，使用OpenCV实现去雾效果。 3. 高级图像处理技术 - 多种滤波技术：介绍并实现如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等常用图像滤波技术，以达到去噪、平滑等效果。 - 图像恢复和增强：使用OpenCV进行图像锐化、直方图均衡化等操作，提升图像视觉质量。 4. 人像识别 - 人脸检测：使用OpenCV的人脸检测功能，如Haar级联分类器或深度学习方法来识别人脸。 - 人脸识别：在检测到人脸的基础上，通过特征点匹配或其他算法实现人脸识别。 - 人脸识别库使用：学习如何使用OpenCV提供的face模块，以及可能需要的其他辅助库如Dlib来实现更高级的人像识别功能。 通过完成这项课程作业，学生不仅能够掌握VS2019和OpenCV的配置和使用，还能深入理解数字媒体技术中的图像处理和人像识别的关键技术和原理。这将有助于学生在未来的多媒体开发、图像处理和人工智能领域的工作中更好地应用这些技术。