OpenCV实战：计算机视觉算法与应用

"OpenCV例程汇总包含多种计算机视觉算法的实现，如摄像头视频采集、图像处理、边缘检测、角点检测、形态学操作、滤波、目标检测、图像分割、直方图处理、Hough变换、距离变换、椭圆拟合、运动物体检测和跟踪等。这些例程旨在帮助开发者理解和应用OpenCV库在实际项目中。" OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了丰富的函数和模块来处理图像和视频数据。本例程汇总主要关注以下几个方面： 1. **视频采集**：通过OpenCV库，可以轻松地从摄像头或AVI文件中捕获视频流。这涉及到`cvCaptureFromCAM`函数用于打开摄像头，`cvQueryFrame`用于获取每一帧。 2. **图像处理**：例程包括图像反转、格式转换以及边缘检测。例如，可以使用Canny算子进行边缘检测，该算子结合了高斯滤波和强度梯度检测，以找到图像中的清晰边缘。 3. **几何变换**：图像旋转和缩放可以通过`cvWarpAffine`或`cvWarpPerspective`实现，而Log-Polar极坐标变换则用于将图像从笛卡尔坐标系转换到极坐标系，常用于图像的缩放和旋转。 4. **形态学操作**：包括腐蚀、膨胀、开闭运算，这些操作在消除噪声、连接断开的边缘或分离紧密相邻的对象时非常有用。 5. **滤波**：使用不同核的二维滤波器，如高斯滤波，可以平滑图像或减少噪声。 6. **目标检测与跟踪**：通过寻找轮廓、金字塔方法、背景建模（如`cvCreateBackgroundSubtractorMOG2`）和CamShift算法，可以实现运动目标的检测和跟踪。 7. **Hough变换**：用于检测直线和圆，这是一种参数空间投票的方法，可以找出即使在噪声环境中也存在的几何形状。 8. **直方图处理**：包括直方图计算、直方图均衡化，用于改善图像对比度和亮度。 9. **其他高级功能**：如距离变换用于寻找像素到最近零像素的距离，椭圆曲线拟合用于分析图像中的椭圆形状，Delaunay三角化和Voronoi划分用于理解图像的拓扑结构。 这些例程是学习和实践OpenCV的重要资源，对于希望深入理解和应用计算机视觉技术的开发者来说，它们提供了一个良好的起点。在实践中，开发者需要确保正确安装OpenCV库，并将其链接到项目中，以便能够编译和运行这些示例代码。