《VC圖像編程教案二：OpenCV圖像處理基礎(chǔ)應(yīng)用》

第頁共頁《VC圖像編程教案二：OpenCV圖像處理基礎(chǔ)應(yīng)用》。一、OpenCV基礎(chǔ)OpenCV是什么？OpenCV的全稱是OpenSourceComputerVisionLibrary，是一個基于開源的跨平臺計算機視覺編程庫。其應(yīng)用范圍非常廣泛，如人臉檢測、物體跟蹤、虛擬現(xiàn)實、運動分析、圖像處理等。OpenCV的發(fā)展歷程OpenCV最初由Intel公司于1999年誕生。至今，它已經(jīng)發(fā)展成為跨平臺視覺計算領(lǐng)域中的一塊重要磚石。OpenCV的功能OpenCV包含了大量的計算機視覺算法和功能，包括數(shù)字圖像處理、特征提取、運動跟蹤、攝像頭標(biāo)定等等。下面我們就來簡單介紹一下其中常用的功能。數(shù)字圖像處理OpenCV中包含了大量的數(shù)字圖像處理算法，可用于圖像的變換、增強、壓縮等。其中就包括了我們常見的灰度化、二值化、高斯濾波、均值濾波等處理算法。這些算法不僅適用于靜態(tài)圖像，也適用于視頻的幀率處理。特征提取特征提取是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要環(huán)節(jié)，其目的是將圖像中的特征與其他圖像進(jìn)行對比，以此實現(xiàn)圖像的識別和分類。OpenCV中包含了許多特征提取的算法，如SIFT、HOG等。運動跟蹤運動跟蹤是指追蹤視頻中的運動物體。OpenCV中的運動跟蹤算法可以直接對視頻進(jìn)行跟蹤，也可以通過攝像頭實時跟蹤物體。攝像頭標(biāo)定攝像頭標(biāo)定是指通過對攝像頭照射棋盤格圖像的觀察，來確定攝像頭的內(nèi)參與外參，進(jìn)而獲得圖像的三維信息。OpenCV中包含了攝像頭標(biāo)定的算法，可用于完成三維建模、立體視覺等應(yīng)用。二、實例演示以上我們簡單介紹了OpenCV的基礎(chǔ)知識和常見功能。接下來我們將結(jié)合實際案例，演示如何在VC平臺上實現(xiàn)OpenCV圖像處理基礎(chǔ)應(yīng)用。案例一：圖像灰度化圖像灰度化是數(shù)字圖像處理中的基礎(chǔ)操作，用于將圖像從RGB彩色空間轉(zhuǎn)換為灰度空間。具體實現(xiàn)過程如下。加載圖像首先需要加載需要進(jìn)行灰度化處理的圖像。我們使用imread函數(shù)完成圖像的加載，并將其賦值給Mat類型的image對象。Matimage=imread("D:/Project/image.jpg");RGB轉(zhuǎn)灰度灰度化處理的核心是將RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。為此，我們需要通過cvtColor函數(shù)將圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換為灰度色彩空間。MatgrayImage;cvtColor(image,grayImage,CV_BGR2GRAY);保存灰度圖像灰度處理完成后，我們需要將灰度圖像保存到磁盤上。這里我們使用imwrite函數(shù)將灰度圖像保存為灰度圖像.jpg文件。imwrite("D:/Project/grayImage.jpg",grayImage);案例二：圖像二值化在數(shù)字圖像處理中，圖像二值化常被用于分割圖像。通過將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，我們能夠?qū)D像中的目標(biāo)與背景進(jìn)行分離。具體實現(xiàn)過程如下。加載灰度圖像二值化的前提是圖像已經(jīng)完成了灰度化處理。所以我們首先要加載之前處理過的灰度圖像，同樣通過imread函數(shù)完成圖像的加載，并將其賦值給Mat類型的grayImage對象。MatgrayImage=imread("D:/Project/grayImage.jpg");灰度圖像二值化灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像的核心是將灰度值高于一定閾值的像素設(shè)為255，低于閾值的像素設(shè)為0，從而實現(xiàn)目標(biāo)與背景的分離。在OpenCV中，我們通過threshold函數(shù)實現(xiàn)圖像的二值化。MatbinaryImage;threshold(grayImage,binaryImage,100,255,CV_THRESH_BINARY);保存二值化圖像二值化完成后，我們需要將二值圖像保存到磁盤上，同樣使用imwrite函數(shù)將文件保存為binaryImage.jpg文件。imwrite("D:/Project/binaryImage.jpg",binaryImage);通過以上兩個案