OpenCV实战教程：例程集合

"OpenCV例程汇总，包含多种OpenCV功能的示例代码，包括视频采集、图像处理、特征检测、滤波、形态学操作、目标检测与跟踪等。" 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类用于图像处理、计算机视觉以及机器学习任务。本例程汇总涵盖了多个OpenCV的基本和高级应用，适合初学者和有一定经验的开发者参考学习。 1. **视频采集**： - 基于OpenCV的摄像头视频采集程序，通过`cv::VideoCapture`类获取实时视频流，可以读取摄像头或AVI文件。 - 双摄像头数据采集，展示如何同时处理多个视频源。 2. **图像处理**： - 图像反转，使用`cv::bitwise_not()`实现颜色反转。 - 图像格式转换，如BGR到灰度或JPEG等，使用`cv::cvtColor()`函数。 - 边缘检测，Canny算子（`cv::Canny()`）用于检测图像边缘，提高图像处理效率。 - 角点检测，如Harris角点检测（`cv::cornerHarris()`）和Shi-Tomasi角点检测（`cv::goodFeaturesToTrack()`）。 3. **几何变换**： - 图像旋转和缩放，使用`cv::getRotationMatrix2D()`和`cv::warpAffine()`实现。 - Log-Polar极坐标变换，通过`cv::logPolar()`进行图像坐标变换，适用于增强图像细节。 4. **形态学操作**： - 包括腐蚀、膨胀、开闭运算，使用`cv::erode()`, `cv::dilate()`, 和 `cv::morphologyEx()`进行图像形态学操作。 5. **滤波**： - 二维滤波，如高斯滤波（`cv::GaussianBlur()`），可以自定义核大小。 6. **目标检测与分割**： - 运动目标检测，通过寻找轮廓实现，例如使用`cv::findContours()`和`cv::drawContours()`。 - 金字塔方法进行图像分割，使用`cv::pyrDown()`和`cv::pyrUp()`进行多尺度分析。 - 利用Hough变换检测线段和圆，`cv::HoughLines()`和`cv::HoughCircles()`实现直线和圆的检测。 7. **其他变换**： - 距离变换（`cv::distanceTransform()`），用于测量图像像素点到最近零像素的距离。 - 椭圆曲线拟合，可能涉及到最小二乘法或其他拟合算法。 8. **图像分析**： - 直方图计算与显示，如单通道图像直方图和彩色图像的色调-饱和度图。 - 直方图均衡化，使用`cv::equalizeHist()`提升图像对比度。 9. **目标跟踪**： - 背景建模检测运动物体，例如使用`cv::createBackgroundSubtractorMOG2()`进行背景减除。 - Camshift算法跟踪，通过`cv::CamShift()`实现色彩目标的连续跟踪。 这些例程可以帮助开发者了解OpenCV的各种功能，并快速上手实践，是学习和研究OpenCV的强大资源。在使用时，确保安装了正确的OpenCV库，并正确配置了编译环境。对于每个例程，理解代码逻辑并尝试调整参数以适应不同应用场景是提高技能的关键。