OpenCV实战教程：例程集合

"OpenCV例程汇总，包括摄像头视频采集、图像处理、边缘检测、角点检测、形态学操作、滤波、图像填充、运动目标检测、Hough变换、背景建模、运动模板、Camshift追踪等" OpenCV是一个强大的计算机视觉库，包含了大量的例程和函数，用于图像和视频处理。这个例程汇总涵盖了OpenCV的基础功能和一些高级应用，对于学习和实践计算机视觉技术非常有帮助。 1. **摄像头视频采集**：OpenCV提供了方便的接口来访问和捕获摄像头的视频流。例如，通过`cvcamGetCamerasCount()`可以获取可用的摄像头数量，然后使用`cvcamSetProperty()`设置摄像头属性，如开启摄像头和渲染视频流。 2. **图像处理**：包括图像反转、格式转换、边缘检测等。例如，图像反转可以改变图像的黑白对比，`IplImage`结构体用于存储和处理图像；图像格式转换涉及不同颜色模型间的转换，如BGR到灰度。 3. **边缘检测**：Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它结合了高斯滤波和双阈值检测，可以在保持边缘清晰的同时减少噪声的影响。 4. **角点检测**：如Harris角点检测，用于识别图像中的显著特征点，常用于图像匹配和定位。 5. **图像旋转与缩放**：OpenCV提供函数实现图像的几何变换，如`getRotationMatrix2D()`和`warpAffine()`，可以实现图像的旋转和缩放。 6. **形态学操作**：包括腐蚀、膨胀、开闭运算，这些操作常用于去除噪声、连接断开的边缘或分离紧密相邻的物体。 7. **滤波**：OpenCV支持多种滤波器，如均值滤波、高斯滤波，可以平滑图像或突出特定频率的特征。 8. **图像填充**：`fillPoly()`和`findContours()`等函数可以用于填充图像中的特定区域，常用于目标检测和分割。 9. **运动目标检测**：通过背景建模（如混合高斯模型）和运动模板可以检测视频中的运动物体。 10. **Hough变换**：用于检测直线、圆等几何形状，例如检测图像中的线段和圆。 11. **距离变换**：用于计算图像中每个像素到最近非零像素的距离，常用于轮廓检测和填充。 12. **曲线拟合**：椭圆曲线拟合可以帮助识别和描述图像中的椭圆形状。 13. **凸外形创建**：Delaunay三角形和Voronoi划分是空间分割的方法，可用于分析图像中的点集分布。 14. **目标追踪**：Camshift算法是一种自适应追踪方法，能够跟踪目标的颜色变化。 以上例程不仅覆盖了基本的图像处理操作，还涉及到了计算机视觉中的关键算法，如目标检测和追踪，是学习和实践OpenCV功能的宝贵资源。通过这些示例，开发者可以深入理解OpenCV的工作原理，并将其应用到自己的项目中。