OpenCV视频处理：Canny边缘检测与阈值调节应用

本资源主要介绍了OpenCV库在视频处理中的应用，特别是Canny边缘检测算法和阈值处理。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉和机器学习库，它提供了丰富的图像和视频处理功能。在这个示例代码中，我们看到以下几个关键知识点： 1. **视频处理框架**： 通过`#include <opencv/cv.h>`、`#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>` 和 `#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>` 引入了OpenCV的基本库，用于图像处理和用户界面操作。 2. **变量声明**： 变量如`value`用于设置二值化阈值，`thresh`是Canny边缘检测中的阈值范围，`pGrayImg`、`pCanny_frame`、`ori_frame`和`res_frame`分别用于存储灰度图像、边缘检测后的图像、原始图像和处理后的结果。 3. **Canny边缘检测函数**： `void on_Canny(int, void*)` 是一个回调函数，当TrackBar（滑动条）发生变化时被调用。这个函数接收两个参数，首先对输入的灰度图像`pGrayImg`进行高斯模糊，然后调用`cvCanny()`函数执行Canny边缘检测，输入参数包括低阈值、高阈值和卷积核大小（这里是3x3）。 4. **RGB空间转换与阈值处理函数**： `void sum_rgb(int, void*)` 函数用于将原始图像分解为RGB三个通道，然后计算加权平均，形成新的图像`s`。最后，通过`cvThreshold()`函数进行二值化，设定阈值为`value`，大于该值的像素设置为255（白色），其余设为0（黑色），生成`res_frame`。 5. **主函数**： `int main()` 是程序的入口，首先创建了一个名为“hxq”的窗口，并设置了自动调整大小。然后定义了两个TrackBar，一个是用于Canny边缘检测的阈值调整，另一个可能用于其他目的。当滑动条移动时，对应的回调函数会被调用，实时更新图像处理结果。 总结来说，这段代码展示了如何使用OpenCV进行视频处理，包括Canny边缘检测和阈值处理，以及如何通过TrackBar实现用户交互式调整参数。这对于理解和实践计算机视觉中的图像分析非常有帮助。通过这个实例，开发者可以掌握如何在实际项目中利用OpenCV对视频数据进行预处理和特征提取。