C++结合OpenCV：掌握图像基础与处理-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了C++结合OpenCV：掌握图像基础与处理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

本文详细介绍了使用 OpenCV4 进行图像处理的基础知识和操作。内容包括图像的基础概念、色彩空间理解、以及如何在 C++ 中进行图像读取、显示和基础操作。

1.图像的基本概念与术语

图像表示

在计算机视觉中，图像通常表示为一个二维或三维的数组。二维数组表示灰度图像，其中每个元素代表一个像素的亮度。三维数组表示彩色图像，通常使用 RGB（红、绿、蓝）色彩模型，如图1。

C++结合OpenCV：掌握图像基础与处理,SpireCV,计算机视觉,opencv,人工智能

图1 RGB色彩模型

首先，我们可以将一幅图像定义为一个二维函数ƒ(x,y),其中x和y是空间（平面）的坐标，f是图像在点(x,y)处具有某种性质的F的值，而任何一对空间标点(x,y)处的幅值f，即为图像在该点的强度和灰度。

接下来，我们对坐标点(x,y)使用整数值表示:x=0,1,2,…M-1和y =0,1,2...N-1，图像可表示为如下所示RaC矩阵形式，其中，R是图像的行数，C为图像的列数，而矩阵中的每个元素即为像素。

C++结合OpenCV：掌握图像基础与处理,SpireCV,计算机视觉,opencv,人工智能

根据每个像素所代表的信息不同，可将图像分为二值图像、灰度图像和彩色图像。

注：基础术语

像素（Pixel）：图像的基本单位。
分辨率（Resolution）：图像的宽度和高度（例如，1920x1080）。
位深度（Bit Depth）：每个像素可以使用的色彩范围（例如，8位表示256种可能的值

2.图像读取与显示

在opencv中，图像可以轻易地读取和显示。

#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
int main() {  
    // 读取图像  
    cv::Mat img2 = cv::imread("img.jpg");    
    // 创建一个名为 "lesson" 的窗口  
    cv::namedWindow("lesson", cv::WINDOW_NORMAL);    
    // 在 "lesson" 窗口内显示图像  
    cv::imshow("lesson", img2);  
    // 等待用户按键，然后关闭窗口  
    cv::waitKey(0);  
    return 0;  
}

在本程序运行中：

1、在C++中，我们使用cv::Mat来表示图像。cv::imread()函数用于读取图像，返回一个cv::Mat对象。

2、cv::namedWindow()函数用于创建一个窗口，第一个参数是窗口名称，第二个参数是窗口标志。在这里，我们使用cv::WINDOW_NORMAL来允许窗口大小被调整。

3、cv::waitKey()函数用于等待用户按键。参数0表示无限等待，直到用户按下一个键。这个函数在显示图像时通常很有用，因为它允许用户看到图像，直到他们决定关闭它。如果用户按下了ESC键（ASCII码为27），那么程序将退出，在结束时返回0，表示程序正常退出。

运行上述程序，得到的运行结果如图2所示。

C++结合OpenCV：掌握图像基础与处理,SpireCV,计算机视觉,opencv,人工智能

图2 程序的运行结果

在实际使用中，可以先通过函数cv::namedWindow()来创建一个窗口，再让函数 cv::imshow()引用该窗口来显示图像。也可以不创建窗口，直接使用函数 cv::imshow()引用一个并不存在的窗口，并在其中显示指定图像，这样函数 cv::imshow()实际上会完成如下两步操作。

第1步：函数 cv::imshow()创建一个指定名称的新窗口。

第2步：函数 cv::imshow()将图像显示在刚创建的窗口内。

3.基础图像操作：像素读写与算术运算

在OpenCV中可以读取和修改图像中的特定像素。

c++代码示例：

cv::Vec3b value = image.at<cv::Vec3b>(100, 100);

image.at<cv::Vec3b>(100, 100) = cv::Vec3b(255, 0, 0);

第一行代码读取一个像素的值，第二行行代码将位于(100, 100)位置的像素值设置为(255, 0, 0)，这是一个BGR值，对应于红色（因为蓝色和绿色通道的值都是0，而红色通道的值是255）。cv::Vec3b(255, 0, 0)创建了一个新的cv::Vec3b对象，其BGR值分别为255、0和0。然后，我们使用at<cv::Vec3b>(100,100)将这个位置的像素值设置为新创建的颜色值。注意，在图像处理中，(x, y)坐标通常表示列和行，而不是传统的数学坐标系统中的x和y轴。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-785155.html

到了这里，关于C++结合OpenCV：掌握图像基础与处理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！