图像处理经典算法及OPENCV程序
基于OpenCV的图像处理实践

基于OpenCV的图像处理实践一、引言随着计算机技术的持续发展,图像处理已经成为了一个重要的领域。
而在图像处理中,OpenCV(开源计算机视觉)的出现是一次重要的突破。
OpenCV作为一款规模宏大并且功能强大的开源图像处理库,其可用于许多不同的应用领域,如计算机视觉、机器学习和图像处理等。
本文旨在介绍OpenCV的基本概念和应用实践。
二、OpenCV的基本概念OpenCV(全称Open Source Computer Vision Library,即开源计算机视觉库)是一个跨平台的计算机视觉库,它以C/C++语言编写。
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉库,拥有非常多的计算机视觉算法实现,包括各种图像处理、拍摄、分析以及基于机器学习的功能等。
OpenCV的主要特点有以下几个方面:1. 跨平台OpenCV库可以同时运行在Windows、Linux、Mac OS X、Android和iOS等各种系统上,开发人员不需要因为平台的变化而写不同的代码,使用OpenCV可以使得跨平台的开发变得十分方便。
2. 灵活易用OpenCV对于图像处理的各个领域都拥有大量的各种算法实现,因此可以很灵活的搭建各种形式的计算机视觉应用。
3. 高效性和准确性OpenCV的各种库都经过了严格的测试和优化,因此在运行效率上和处理准确性上都表现出色。
4. 自由开源OpenCV是完全开源的库,其提供各种开源功能模块。
由于很多开源开发者的积极参与,使得OpenCV的更新速度很快,其支持的算法也越来越多。
三、OpenCV的常见应用1. 图像处理OpenCV最常见的应用领域就是图像处理,它拥有各种人脸识别、图像去噪、边缘检测、图像纠正等处理功能。
这些处理函数可以帮助开发人员对图像进行处理,得到更好的图像质量和更准确的结果。
2. 视频分析除了图像处理,OpenCV还涉及到视频和实时视频分析的领域,包括视觉物体跟踪、视频稳定、帧率控制等等,这些应用可以使得视频分析的效果更加准确和稳定。
OpenCV图像处理技术介绍

OpenCV图像处理技术介绍一、概述OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一款用于计算机视觉和机器视觉的开源跨平台库。
它被广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器学习、人工智能等领域,是一种非常强大、开放的框架。
本文将重点介绍 OpenCV 图像处理技术,以帮助读者了解它的具体应用和实现过程。
二、图像的读取和展示要使用 OpenCV 进行图像处理,需要先加载图像。
OpenCV 支持多种图像格式,如 BMP、JPEG、PNG、GIF 等。
用OpenCV 加载图像的方法有两种:一种是cv::imread() 函数,另一种是 cv::VideoCapture 类。
cv::imread() 函数可以通过指定图像路径或网络 URL 加载本地或远程图像,读取后返回一个 cv::Mat 对象,然后可以使用cv::imshow() 函数将图像展示在屏幕上。
三、灰度化和二值化灰度化将一个彩色图像转换为黑白图像,使得图像的像素值只有一个亮度值,而没有颜色信息。
在 OpenCV 中,可以通过cv::cvtColor() 函数将一张彩色图像转换为灰度图像。
二值化是将灰度图像中的像素值转换为 0 或 255,即黑色或白色。
它主要用于将图像转换为二进制图像,方便进一步处理。
在OpenCV 中,可以使用 cv::threshold() 函数实现图像的二值化,可以设置操作的阈值、最大值和操作类型等参数。
四、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑或增强的处理方法。
在 OpenCV 中,可以使用 cv::GaussianBlur() 函数实现图像的高斯滤波,可以设置卷积核的大小和标准差等参数,以及边缘处理的方法。
此外,还可以使用 cv::medianBlur() 函数进行中值滤波,cv::bilateralFilter() 函数进行双边滤波,以及 cv::blur() 函数进行均值滤波等。
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`。
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。
图像处理中的基本算法和技巧

图像处理中的基本算法和技巧图像处理是一门非常重要的技术,它对于各种领域都有着广泛的应用。
而在图像处理中,基本算法和技巧是非常关键的。
接下来,我们将会详细地介绍几种常用的基本算法和技巧。
一、图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法,它可以用来去除图像中的噪点和平滑图像等。
在图像滤波中,常用的滤波器有高斯滤波器和中值滤波器。
高斯滤波器是一种线性滤波器,它可以对图像进行平滑处理。
在高斯滤波器中,通过调整高斯核的大小和标准差来控制平滑的程度。
一般情况下,高斯核的大小和标准差越大,平滑程度就越高。
而中值滤波器则是一种非线性滤波器,它可以有效地去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。
二、图像变换图像变换是指对图像进行变形、旋转和缩放等操作。
在图像变换中,常用的方法有仿射变换和透视变换。
仿射变换是指在二维平面上对图像进行平移、旋转、缩放和倾斜等操作,使得变换后的图像与原始图像相似。
而透视变换则是仿射变换的一种扩展,它可以对三维物体进行投影变换,并将其映射为二维图像。
三、图像分割图像分割是指将图像分成若干个互不重叠的子区域的过程。
其目的是为了提取图像的某些特征,如边缘、轮廓和区域等。
在图像分割中,常用的方法有阈值分割、区域生长和边缘检测等。
阈值分割是指通过设置灰度值的阈值,将图像中的像素分为两类:前景和背景。
区域生长则是通过确定种子点,逐步生长出与之相邻的图像区域。
而边缘检测则是通过寻找图像中的边缘,来分割出图像的各个部分。
四、图像识别图像识别是指通过对图像中的特征进行鉴别,从而实现对该图像的识别。
在图像识别中,常用的方法有模板匹配、特征提取和分类器学习等。
模板匹配是指将一个已知的区域模板与待识别图像进行匹配,从而找到与该模板最相似的区域。
特征提取则是指通过对图像中的特征进行分析和提取,来实现对图像的识别。
而分类器学习则是通过对大量的样本进行学习和分类,来实现对图像的自动识别。
以上就是图像处理中的基本算法和技巧,它们在实际应用中都有着非常广泛的应用。
如何在C++中进行图像和视频的处理和分析

如何在C++中进行图像和视频的处理和分析在C++中,我们可以使用一些库和工具来进行图像和视频的处理和分析。
下面将介绍几种常用的方法。
1.使用OpenCV库:OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了许多函数和方法,可以用于图像和视频的处理和分析。
我们可以使用这个库来读取图像和视频、处理图像和视频、分析图像和视频等操作。
我们可以通过以下步骤在C++中使用OpenCV进行图像处理:-安装OpenCV库:可以从OpenCV官方网站下载OpenCV库,并按照官方文档进行安装。
-导入OpenCV库:在C++代码中添加`#include<opencv2/opencv.hpp>`来导入OpenCV库。
-读取图像和视频:使用OpenCV提供的函数如`imread()`和`VideoCapture`来读取图像和视频。
-图像处理:使用OpenCV提供的函数如`resize()`、`cvtColor()`、`filter2D()`等来进行图像处理操作,如调整大小、颜色转换、滤波等。
-分析图像和视频:使用OpenCV提供的函数如`findContours()`、`HoughLines()`、`opticalFlowFarneback()`等进行图像和视频分析操作,如轮廓检测、直线检测、光流分析等。
-显示图像和视频:使用OpenCV提供的函数如`imshow()`和`VideoWriter`来显示处理后的图像和视频。
2.使用FFmpeg库:FFmpeg是一个开源的音视频处理库,可以用于图像和视频的处理和分析。
它提供了许多函数和方法,可以用来读取、处理和编码图像和视频。
我们可以使用FFmpeg库来读取图像和视频、处理图像和视频、编码图像和视频等操作。
在C++中使用FFmpeg库需要以下步骤:-安装FFmpeg库:从FFmpeg官方网站下载FFmpeg库,并按照官方文档进行安装。
-导入FFmpeg库:在C++代码中添加`#include<libavcodec/avcodec.h>`来导入FFmpeg库。
opencvhough变换实现曲线断点连接

标题:opencvhough变换实现曲线断点连接一、概述对于图像处理和计算机视觉领域的研究者和从业者来说,曲线的连接是一个常见且具有挑战性的问题。
尤其在边缘检测和目标识别中,曲线的断点连接对于准确地检测和识别目标具有重要意义。
而opencvhough变换作为图像处理中的经典算法之一,能够很好地解决曲线断点连接的问题。
本文将介绍opencvhough变换的原理和应用,以及如何利用opencvhough变换实现曲线断点连接。
二、opencvhough变换的原理opencvhough变换是一种经典的直线检测算法,最早由Paul Hough 于1962年提出。
该算法的基本原理是通过将像素点映射到参数空间中,然后在参数空间中找到共线的像素点组成直线。
具体来说,opencvhough变换首先将直角坐标系中的一条直线表示为极坐标系中的一个点,这个点的极坐标是$r$和$\theta$,其中$r$表示直线与原点的距离,$\theta$表示直线与$x$轴的夹角。
opencvhough变换在参数空间中进行累加,最后找到累加值最大的点即为检测到的直线。
三、opencvhough变换的应用opencvhough变换广泛应用于图像处理和计算机视觉领域,例如边缘检测、目标识别、车道线检测等。
在边缘检测中,opencvhough变换可以帮助检测图像中的直线和曲线,从而辅助目标识别和物体定位。
在目标识别中,opencvhough变换可以帮助检测图像中的目标轮廓,进而实现目标的识别和跟踪。
在车道线检测中,opencvhough 变换可以帮助检测图像中的车道线,从而实现自动驾驶系统对车道的识别和跟踪。
四、opencvhough变换实现曲线断点连接在实际的图像处理和计算机视觉应用中,曲线断点连接是一个比较常见的问题。
一般来说,曲线可能由多个曲线段组成,而这些曲线段之间可能存在断点。
为了准确地识别和跟踪整条曲线,需要对这些曲线段进行断点连接。
opencv实现二值图像细化的算法

opencv实现⼆值图像细化的算法opencv实现⼆值图像细化的算法细化算法通常和⾻骼化、⾻架化算法是相同的意思,也就是thin算法或者skeleton算法。
虽然很多图像处理的教材上不是这么写的,具体原因可以看这篇论⽂,Louisa Lam, Seong-Whan Lee, Ching Y. Suen,“Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey ”,IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 14, NO. 9, SEPTEMBER 1992 ,总结了⼏乎所有92年以前的经典细化算法。
函数:void cvThin( IplImage* src, IplImage* dst, int iterations=1)功能:将IPL_DEPTH_8U型⼆值图像进⾏细化参数:src,原始IPL_DEPTH_8U型⼆值图像dst,⽬标存储空间,必须事先分配好,且和原图像⼤⼩类型⼀致iterations,迭代次数参考⽂献:T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol. 27, no. 3, pp. 236-239, 1984.void cvThin( IplImage* src, IplImage* dst, int iterations=1){CvSize size = cvGetSize(src);cvCopy(src, dst);int n = 0,i = 0,j = 0;for(n=0; n<iterations; n++){IplImage* t_image = cvCloneImage(dst);for(i=0; i<size.height; i++){for(j=0; j<size.width; j++){if(CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j)==1){int ap=0;int p2 = (i==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j);int p3 = (i==0 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j+1);if (p2==0 && p3==1){ap++;}int p4 = (j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j+1);if(p3==0 && p4==1){ap++;}int p5 = (i==size.height-1 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j+1);if(p4==0 && p5==1){ap++;}int p6 = (i==size.height-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j);if(p5==0 && p6==1){ap++;}int p7 = (i==size.height-1 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j-1);if(p6==0 && p7==1){ap++;}int p8 = (j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j-1);if(p7==0 && p8==1){ap++;}int p9 = (i==0 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i-1,j-1);if(p8==0 && p9==1){ap++;}if(p9==0 && p2==1){ap++;}if((p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)>1 && (p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)<7){if(ap==1){if(!(p2 && p4 && p6)){if(!(p4 && p6 && p8)){CV_IMAGE_ELEM(dst,byte,i,j)=0;}}}}}}}cvReleaseImage(&t_image);t_image = cvCloneImage(dst);for(i=0; i<size.height; i++){for(int j=0; j<size.width; j++){if(CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j)==1){int ap=0;int p2 = (i==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j);int p3 = (i==0 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j+1);if (p2==0 && p3==1){ap++;}int p4 = (j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j+1);if(p3==0 && p4==1){ap++;}int p5 = (i==size.height-1 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j+1);if(p4==0 && p5==1){ap++;}int p6 = (i==size.height-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j);if(p5==0 && p6==1){ap++;}int p7 = (i==size.height-1 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j-1); if(p6==0 && p7==1){ap++;}int p8 = (j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j-1);if(p7==0 && p8==1){ap++;}int p9 = (i==0 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i-1,j-1);if(p8==0 && p9==1){ap++;}if(p9==0 && p2==1){ap++;}if((p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)>1 && (p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)<7) {if(ap==1){if(p2*p4*p8==0){if(p2*p6*p8==0){CV_IMAGE_ELEM(dst, byte,i,j)=0;}}}}}}}cvReleaseImage(&t_image);}}//使⽤举例#include "cxcore.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"int main(int argc, char* argv[]){if(argc!=2){return 0;}IplImage *pSrc = NULL,*pDst = NULL,*pTmp = NULL;//传⼊⼀个灰度图像pSrc = cvLoadImage(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);if(!pSrc){return 0;}pTmp = cvCloneImage(pSrc);pDst = cvCreateImage(cvGetSize(pSrc),pSrc->depth,pSrc->nChannels);cvZero(pDst);cvThreshold(pSrc,pTmp,128,1,CV_THRESH_BINARY_INV);//做⼆值处理,将图像转换成0,1格式 //cvSaveImage("c://Threshold.bmp",pTmp,0);cvThin(pTmp,pDst,8);//细化,通过修改iterations参数进⼀步细化cvNamedWindow("src",1);cvNamedWindow("dst",1);cvShowImage("src",pSrc);//将⼆值图像转换成灰度,以便显⽰int i = 0,j = 0;CvSize size = cvGetSize(pDst);for(i=0; i<size.height; i++){for(j=0; j<size.width; j++){if(CV_IMAGE_ELEM(pDst,uchar,i,j)==1){CV_IMAGE_ELEM(pDst,uchar,i,j) = 0;}else{CV_IMAGE_ELEM(pDst,uchar,i,j) = 255;}}}//cvSaveImage("c://thin.bmp",pDst);cvShowImage("dst",pDst);cvWaitKey(0);cvReleaseImage(&pSrc);cvReleaseImage(&pDst);cvReleaseImage(&pTmp);cvDestroyWindow("src");cvDestroyWindow("dst");return 0;}。
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void callback(IplImage* image); int main() { int ncams=cvcamGetCamerasCount( );//返回可以访问的摄像头数目 HWND MyWin;
cvcamInit( ); cvcamStart( ); // 现在程序开始工作 cvWaitKey(0); cvcamStop( ); cvcamExit( ); return 0; }
// 在图像中画兰色水平线 void callback(IplImage* image) {
IplImage* image1 = image; int i,j;
assert (image);
for(i=0; i<image1->height; i+*i; j<(image1->widthStep)*(i+1);
j+=image1->nChannels) {
image1->imageData[j]
基于 opencv 的 use 摄像头视频采集程序....................................................................................... 1 基于 opencv 的两个摄像头数据采集...............................................................................................3 能激发你用代码做视频的冲动程序................................................................................................ 6 图像反转(就是把黑的变白,白的变黑).................................................................................. 11 图像格式的转换...............................................................................................................................12 从摄像头或者 AVI 文件中得到视频流,对视频流进行边缘检测............................................. 14 采用 Canny 算子进行边缘检测...................................................................................................... 15 角点检测........................................................................................................................................... 18 图像的旋转加缩放(效果很拽,用地球做就像谷歌地球似的).............................................. 21 Log-Polar 极坐标变换..................................................................................................................... 22 对图像进行形态学操作(图像的开闭,腐蚀和膨胀运算)...................................................... 25 用不同的核进行图像的二维滤波.................................................................................................. 28 图像域的填充...................................................................................................................................31 寻找轮廓实现视频流的运动目标检测(超推荐一下).............................................................. 35 采用金字塔方法进行图像分割.......................................................................................................40 图像的亮度变换...............................................................................................................................43 单通道图像的直方图.......................................................................................................................46 计算和显示彩色图像的二维色调-饱和度图像............................................................................. 48 图像的直方图均匀化.......................................................................................................................51 用 Hongh 变换检测线段..................................................................................................................53 利用 Hough 变换检测圆(是圆不是椭圆)................................................................................. 57 距离变换........................................................................................................................................... 59 椭圆曲线拟合...................................................................................................................................64 由点集序列或数组创建凸外形.......................................................................................................68 Delaunay 三角形和 Voronoi 划分的迭代式构造........................................................................... 71 利用背景建模检测运动物体(推荐).......................................................................................... 78 运动模板检测(摄像头)...............................................................................................................81 显示如何利用 Camshift 算法进行彩色目标的跟踪......................................................................87
// 设置系统属性 cvcamSetProperty(0, CVCAM_PROP_ENABLE, CVCAMTRUE); //选择第一个摄像 头 //camera
cvcamSetProperty(0, CVCAM_PROP_RENDER, CVCAMTRUE); //We'll render stream
#include <cvcam.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> #include "stdio.h" #include <windows.h>
void StereoCallback(IplImage *frame1,IplImage *frame2); void onMouse1(int Event,int x,int y,int flags,void *param); void onMouse2(int Event,int x,int y,int flags,void *param);
// 在本例中 // 假设创建一个窗口,并且窗口的 ID 是在变量 MyWin 中定义 // MyWin 是窗口 HWND 的类型 MyWin=(HWND)cvGetWindowHandle("CameraUSB window"); cvcamSetProperty(0,CVCAM_PROP_WINDOW,&MyWin); // Selects a window for //video rendering //回调函数将处理每一帧 cvcamSetProperty(0,CVCAM_PROP_CALLBACK,callback);