OpenCV：图像相减操作详解与示例

本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV库在C/C++环境中实现两个图像的相减操作。OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的开源库，它提供了一系列强大的图像处理和计算机视觉功能。在这里，作者通过包含必要的头文件`cv.h`, `highgui.h`，展示了如何加载、处理和显示图像，并利用OpenCV的内建函数进行像素级别的操作。 首先，文章定义了三个IplImage类型的指针变量：img0, img1, 和 img2，分别用于存储待处理的两幅图像以及结果图像。`cvLoadImage()`函数用于加载图像数据，其中第一个参数是图片的路径，第二个参数表示是否以灰度模式读取（0表示默认自动识别）。`cvCreateImage()`函数则创建一个新的IplImage对象，其大小与输入图像相同，但通道数为1（表示单通道的黑白图像）。 接下来，`onTrackerSlid`函数是关键部分，它对两幅图像的每个像素进行比较。函数参数`pos`是一个阈值，用来决定像素值的差异是否超过允许范围。对于每个像素，如果`img1`的R、G或B通道（尽管这里是单通道，但一般情况下会处理彩色图像）的值与`img0`的差大于阈值`pos`，则将`img2`相应位置的值设为0；否则，设为255，表示像素保持不变。`cvGet2D()`函数用于获取图像中的像素值，而`cvSet2D()`用于设置像素值。 最后，在`main`函数中，程序初始化了窗口以显示输入的两幅图像（img0和img1），以及结果图像（img2）。`cvNamedWindow`函数用于创建窗口，而`cvShowImage`用于显示图像。`cvCreateTrackbar`函数创建了一个滑动条，可以通过调整滑动条的位置来改变阈值，从而实时观察图像相减的效果。 这篇文章的核心知识点是利用OpenCV的图像处理API来执行像素级的图像减法操作，并通过滑动条动态调整阈值，以展示不同差异下的图像变化。这对于图像分析、边缘检测、图像处理等领域具有实际应用价值。