数字图像处理-OpenCV用法
opencv基本使用方法
OpenCV基本使用方法一、介绍O p en CV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以用于图像处理、目标检测、人脸识别等各种应用。
本文档将介绍O pe nC V的基本使用方法，包括图像读取、显示、保存以及常用的图像处理操作。
二、图像读取与显示1.读取图像要读取图像，可以使用`cv2.im re ad()`函数。
该函数接受图像文件的路径作为参数，并返回一个表示图像的多维数组。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")2.显示图像要显示图像，可以使用`cv2.im sh ow()`函数。
该函数接受一个窗口名称和一个表示图像的多维数组作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im sh ow("Im age",i ma ge)c v2.wa it Ke y(0)c v2.de st ro yA ll Wind ow s()三、图像保存与格式转换1.保存图像要保存图像，可以使用`cv2.im wr it e()`函数。
该函数接受图像保存的路径和表示图像的多维数组作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im wr it e("n ew_i ma ge.j pg",im age)2.格式转换要将图像从一种格式转换为另一种格式，可以使用`c v2.c vt Co lo r()`函数。
该函数接受表示图像的多维数组和转换的标志作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")g r ay_i ma ge=c v2.cv t Co lo r(im ag e,cv2.CO LO R_BG R2GR AY)四、常用的图像处理操作1.转换为灰度图要将彩色图像转换为灰度图，可以使用`c v2.cv tC ol or()`函数，并指定转换标志为`cv2.CO LO R_BG R2GR AY`。
opencv 频域滤波速度 概述及解释说明
opencv 频域滤波速度概述及解释说明1. 引言1.1 概述在数字图像处理中，频域滤波是一种常用的技术，广泛应用于图像增强、噪声去除等领域。
通过将图像转换到频域进行处理，可以更好地捕捉和分析图像中的频率信息，从而实现对图像的改善。
本篇文章旨在介绍opencv中的频域滤波算法以及相关的优化技术，以加快处理速度，并提供了一个完整的概述和解释说明。
1.2 文章结构本文共分为五个主要部分：引言、频域滤波概述、opencv中的频域滤波算法、频域滤波速度提升技术和结论。
首先，在引言部分，我们将对本文内容进行简要介绍和概述。
然后，在第二部分中，我们将详细介绍频域滤波的基本原理、常见方法以及在图像处理中的应用。
接下来，在第三部分中，我们将着重介绍opencv 中的FFT算法及其实现方式，并探讨其他常用频域滤波算法在opencv中的应用情况。
随后，在第四部分中，我们将详细讨论一些有效提高频域滤波速度的技术，包括并行化计算、图像尺寸对速度的影响以及选取合适的滤波单元大小。
最后，在第五部分中，我们将总结全文，并对未来的研究方向进行展望。
1.3 目的本文的目的是为读者提供关于opencv中频域滤波速度优化方面的全面了解。
通过介绍基本原理和常见方法，读者将能够掌握频域滤波在图像处理中的应用场景和作用机制。
然后，我们会详细介绍opencv中FFT算法及其实现方式，并探讨其他常用频域滤波算法在opencv中的应用情况。
进一步地，我们将提供一些有效提高频域滤波速度的技术，如并行计算、图像尺寸对速度的影响和选取合适的滤波单元大小等。
通过阅读本文，读者将了解到如何使用opencv进行频域滤波，并能够利用相关技术提高处理速度。
2. 频域滤波概述:2.1 频域滤波基本原理频域滤波是一种在图像处理中广泛应用的技术，它通过将图像转换到频域进行处理，然后再将其转换回空间域。
频域滤波基于信号处理中的傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将一个函数表示为多个不同频率的正弦和余弦函数之和。
c++的opencv使用方法总结
C++的OpenCV使用方法总结在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源库，它提供了丰富的功能和工具，用于处理图像和视频。
作为C++程序员，了解并熟练使用OpenCV库是非常重要的。
本文将对C++中使用OpenCV的方法进行总结，并探讨一些常见的应用和技巧。
一、安装和配置OpenCV在开始使用OpenCV之前，首先需要安装和配置这个库。
在Windows评台上，可以通过下载预编译的二进制文件进行安装；在Linux评台上，可以通过包管理器进行安装。
安装完毕后，还需进行一些环境配置，确保编译器能够正确信息OpenCV库文件。
二、基本图像处理1. 读取和显示图像在C++中使用OpenCV读取和显示图像非常简单，只需几行代码即可完成。
首先需要使用imread函数读取图像文件，然后使用imshow 函数显示图像。
在进行图像显示后，需要使用waitKey函数等待用户按下某个键，以便关闭显示窗口。
2. 图像的基本操作OpenCV提供了丰富的图像处理函数，包括图像缩放、旋转、平移、通道拆分与合并等。
这些函数可以帮助我们对图像进行各种基本操作，从而满足不同的需求。
三、特征提取与描述1. Harris角点检测Harris角点检测是一种经典的特征点检测方法，它可以用来识别图像中的角点。
在OpenCV中，我们可以使用cornerHarris函数来实现Harris角点检测，然后对检测结果进行筛选和标记。
2. SIFT特征提取SIFT是一种广泛应用的特征提取算法，它具有旋转不变性和尺度不变性。
在OpenCV中，我们可以使用SIFT算法来提取图像的关键点和特征描述子，从而实现图像匹配和目标识别等功能。
四、图像分类与识别1. 使用支持向量机（SVM）进行图像分类OpenCV提供了对机器学习算法的支持，包括SVM分类器。
我们可以使用SVM对图像进行分类，从而实现图像识别和目标检测等功能。
2. 使用深度学习模型进行图像识别近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著的成就。
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。
课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。
二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。
具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。
opencv所有函数汇总
opencv所有函数汇总OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉和机器学习软件库。
它拥有多种函数和方法，可用于处理图像和视频、目标检测、特征提取、图像分割、图像配准、机器学习等多个领域。
以下是一些常用的OpenCV函数的汇总：1. cv2.imread该函数读取图像文件，并返回一个NumPy数组，该数组表示图像的像素值。
2. cv2.imshow用于在窗口中显示图像。
3. cv2.imwrite将图像保存到指定的文件路径。
4. cv2.cvtColor用于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。
5. cv2.resize可用于调整图像的大小。
6. cv2.flip用于翻转图像。
7. cv2.rectangle绘制矩形框。
8. cv2.circle绘制圆形。
9. cv2.line绘制线条。
10. cv2.putText在图像上绘制文本。
11. cv2.threshold将图像分割为黑白两个阈值。
12. cv2.adaptiveThreshold根据图像不同区域的光照条件对图像进行阈值处理。
13. cv2.medianBlur对图像进行中值滤波。
14. cv2.GaussianBlur对图像进行高斯模糊。
15. cv2.bilateralFilter对图像进行双边滤波。
16. cv2.contourArea计算轮廓的面积。
17. cv2.findContours找到图像中的轮廓。
18. cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。
19. cv2.matchTemplate在图像中查找指定模板的匹配项。
20. cv2.HoughCircles在图像中检测圆。
21. cv2.HoughLines在图像中检测直线。
22. cv2.goodFeaturesToTrack在图像中寻找角点。
23. cv2.findHomography计算两个图像之间的单应性矩阵。
24. cv2.warpPerspective将图像进行透视变换。
cv2库函数
cv2库函数OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
在OpenCV中，cv2是一个用于Python的库，它提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的函数。
在本文中，我们将介绍一些常用的cv2库函数，以帮助读者更好地了解如何使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务。
1. 读取和显示图像：cv2.imread()和cv2.imshow()cv2.imread()函数用于读取图像文件，可以指定图像文件的路径和读取模式。
读取的图像会以NumPy数组的形式返回，可以方便地进行后续处理。
cv2.imshow()函数用于显示图像，可以指定窗口的名称和要显示的图像。
通过这两个函数，我们可以快速读取和显示图像文件，方便进行后续处理和分析。
2. 图像的灰度化：cv2.cvtColor()cv2.cvtColor()函数用于将彩色图像转换为灰度图像，可以指定转换的颜色空间。
在图像处理和计算机视觉任务中，常常需要将彩色图像转换为灰度图像进行后续处理，比如边缘检测、特征提取等。
通过cv2.cvtColor()函数，可以方便地进行灰度化处理，为后续任务提供更好的基础。
3. 图像的缩放和裁剪：cv2.resize()和数组切片cv2.resize()函数用于对图像进行缩放操作，可以指定目标图像的大小和缩放模式。
图像缩放是图像处理和计算机视觉任务中常用的操作，可以用于调整图像的大小、改变图像的分辨率等。
除了cv2.resize()函数外，还可以使用NumPy数组的切片操作进行图像的裁剪，实现对图像的局部操作和提取感兴趣的区域。
4. 图像的边缘检测：cv2.Canny()cv2.Canny()函数用于对图像进行边缘检测，可以指定边缘检测的参数和阈值。
边缘检测是图像处理和计算机视觉任务中常用的操作，可以用于检测图像中的边缘和轮廓，提取图像的关键信息。
基于opencv的数字图像处理技术研究与实现
无线互联科技 Wireless Internet Technology
N o .2 2 N o v e m b e r，2 019
基于OpenCV的数字图像处理技术研究与实现
邹宏伟
（兰州石化职业技术学院，甘肃 兰州 730060）
摘 要：近年来，机器视觉图像处理技术得到了大力发展，如何提高数字图像处理的效率和性能是人们广泛关注的热点话题。 文章将利用OpenCV编译技术来加强数字图像处理效果，先建立OpenCV环境，进而完成OpenCV视频图像采集应用，利用已 截取的图像来完成边缘检测和角点提取与检测。 关键词：机器视觉；数字图像处理技术；OpenCV
本文利用OpenCV算法数据库对视频头拍摄的图像进 行采集，可使用相关抓取程序来予以实现。将程序语句输
入到新建C++Source file 中，重新连接摄像头，就能直接 得到视频图像[1]。本次实验所采集到的视频数字图像如图1 所示。
图1 视频采集数字图像 3 基于OpenCV的图像技术处理
文章所探讨的OpenCV图像技术处理主要是利用计算 机软件完成截图的图像变换、几何变换、滤波、边缘检测、 直方图以及数学形态学处理等内容，通过各种技术能够直接 对图像进行分析与理解，采集后完成底层处理，并形成较高 质量的图像以便后期的机器视觉应用。 3.1 从已获图像中截图
OpenCV图像处理算法完成的图像处理与仿真分析，已经在 实际工程中广泛应用。 1 基于OpenCV数据库的程序环境构建 1.1 安装OpenCV
O p e n C V图像处理算法 数 据库的安装 过 程 要关注 对 环境变量的设置，选中“Add＼OpenCV＼bin to the system PATH”选项后，可完成对环境变量PATH的载入。假定已 安装好的OpenCV 路径为C：＼Program Files＼OpenCV。 进入VC++环境，依次在菜单中点选Tools— Options— Di rector ies，确认lib路径为Libra r y f iles，要包含所有 OpenCV库文件路径。 1.2 程序框架的规范构建
opencv 标定参数使用
opencv 标定参数使用OpenCV是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉任务中。
在许多计算机视觉应用中，相机的标定是一个重要的步骤，用于确定相机内部和外部参数，以便准确地测量和分析图像中的物体。
本文将介绍使用OpenCV进行相机标定的参数设置。
相机标定是将相机的内参和外参参数进行估计的过程。
内参包括焦距、主点坐标和畸变参数等，而外参则包括相机的位置和朝向参数。
在进行相机标定之前，需要准备一组已知的三维空间点和对应的二维图像点对，这些点对即为标定板上的特征点。
在OpenCV中，相机标定的参数设置包括标定板的尺寸、标定板上特征点的尺寸、待标定相机的图像尺寸等。
首先，标定板的尺寸是指标定板上特征点的行列数，通过设置这些参数可以提供更准确的标定结果。
其次，标定板上特征点的尺寸也需要根据实际情况进行设置，通常选择较大的特征点尺寸可以提高标定的精度。
最后，待标定相机的图像尺寸也需要根据实际情况进行设置，以确保标定结果的准确性。
在进行相机标定之前，还需要设置一些与标定相关的参数，例如用于检测标定板的方法、标定板上特征点的检测阈值等。
OpenCV提供了多种方法用于检测标定板，例如使用棋盘格或圆点阵列等。
根据实际情况选择合适的检测方法可以提高标定的准确性。
此外，还可以设置标定板上特征点的检测阈值，通过调整这个参数可以提高标定的鲁棒性。
在进行相机标定时，还需要设置一些与优化相关的参数，例如优化算法的类型、最大迭代次数等。
OpenCV提供了多种优化算法，例如Levenberg-Marquardt算法、高斯牛顿算法等。
根据实际情况选择合适的优化算法可以提高标定的精度。
此外，还可以设置最大迭代次数，通过增加迭代次数可以提高标定的收敛性。
在进行相机标定时，还需要设置一些与畸变矫正相关的参数，例如是否进行畸变矫正、畸变矫正的类型等。
OpenCV提供了多种畸变矫正方法，例如简单的多项式模型和更复杂的鱼眼模型等。
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配置方法
• 项目设置： 每创建一个将要使用OpenCV的VC Project，都需要给它指 定需要的lib。菜单：Project->Settings，然后将Setting for 选为All Configurations，然后选择右边的link标签，在 Object/library modules附加上 cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib highgui.lib cvcam.lib 也可以在程序中添加以下代码达到同样的效果: #pragma comment(lib,"cv.lib") #pragma comment(lib,"cxcore.lib") #pragma comment(lib,"highgui.lib") #pragma comment(lib,"cvaux.lib") #pragma comment(lib,"cvcam.lib")
OpenCV在VC6.0中的配置及 用法
配置方法
• 全局设置： • 菜单Tools->Options->Directories：先设置lib路径，选择 Library files，在下方填入路径： C:\Program Files\OpenCV\lib • 然后选择include files，在下方填入路径： C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include C:\Program Files\OpenCV\cv\include C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\include C:\Program Files\OpenCV\cvaux\include C:\Program Files\OpenCV\ml\include
用OpecnCV显示图像
• 创建一个MFC单文档工程 • 在*Doc.h文件中添加OpenCV类文件 #include "cv.h" #include "highgui.h“ • 添加成员变量 CvvImage m_img; (IplImage * m_img;)
用OpecnCV显示图像
• 在*Doc类中添加虚函数OnOpenDocument() 并在函数体中添加代码: m_img.Load(lpszPathName); • 在*View类中OnDraw()函数添加代码: CRect rect; GetClientRect(&rect); if(pDoc->m_img.GetImage() != NULL) { rect.right = rect.left + pDoc->m_img.Width(); rect.bottom = rect.top + pDoc->m_img.Height(); pDoc->m_img.DrawToHDC(pDC->GetSafeHdc(), &rect); }
注意事项
• 编译运行程序,程序会提示缺少OpenCV的 动态库而无法运行,这时只需将C:\Program Files\OpenCV\bin中后缀名为.dll的文件复 制到程序的Debug文件夹中,或者复制到 C:\WINDOWS\system32文件夹中.
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
读取彩色图像的像素值
uchar *data= (uchar *)inputRGBImg->imageData; int wp = inputRGBImg->widthStep; for(int i = 0; i < inputRGBImg->height; i++) { for(int j = 0; j < inputRGBImg->width; j++) { int r = data[i * wp + 3 * j]; int g = data[i * wp + 3 * j + 1]; int b = data[i * wp + 3 * j + 2]; } }