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玩转C++的OpenCV技巧与技术
2023-07-04 17:43:14 深夜i     --     --
C++ OpenCV 技巧 技术 玩转

在计算机视觉领域中,OpenCV是一款非常强大的开源计算机视觉库。它可以让开发者轻松地构建各种计算机视觉应用程序。而在这个库中,C++是最常用的编程语言之一。今天,我们将探讨一些玩转C++的OpenCV技巧和技术。

1. 图像处理和显示

在OpenCV中,图像是以矩阵的形式存储的。对于任何图像处理,我们都需要先加载图像,并将其存储在内存中。使用OpenCV,我们可以轻松地加载和显示图像,如下所示:


#include <opencv2/core.hpp>

#include <opencv2/highgui.hpp>

#include <iostream>

using namespace cv;

int main() {

  Mat img = imread("./images/img.jpg");

  if (img.empty())

   std::cout << "Image not found" << std::endl;

   return -1;

 

  namedWindow("Image", WINDOW_AUTOSIZE);

  imshow("Image", img);

  waitKey();

  destroyAllWindows();

  return 0;

}

2. 图像处理和滤波

图像滤波被广泛应用于最小化图像噪声,平滑像素强度和减少细节。OpenCV中提供了各种滤波技术,包括边缘检测,高斯模糊等。下面是一个简单的C++示例,演示如何使用高斯滤波器进行图像平滑处理。


#include <opencv2/core.hpp>

#include <opencv2/highgui.hpp>

#include <opencv2/imgproc.hpp>

#include <iostream>

using namespace cv;

int main() {

  Mat img = imread("./images/img.jpg");

  if (img.empty())

   std::cout << "Image not found" << std::endl;

   return -1;

 

  namedWindow("Image", WINDOW_AUTOSIZE);

  imshow("Image", img);

  Mat out;

  GaussianBlur(img, out, Size(5,5), 0,0);

  namedWindow("Smooth Image", WINDOW_AUTOSIZE);

  imshow("Smooth Image", out);

  waitKey();

  destroyAllWindows();

  return 0;

}

3. 特征检测和匹配

特征检测和匹配是计算机视觉领域中最常见的任务之一。使用OpenCV,可以轻松地实现多种特征提取方法,例如SIFT,SURF和ORB等。下面是一个简单的示例,展示如何使用SIFT特征检测器找到两幅图像之间的匹配点。


#include <opencv2/core.hpp>

#include <opencv2/highgui.hpp>

#include <opencv2/imgproc.hpp>

#include <opencv2/features2d.hpp>

#include <iostream>

using namespace cv;

int main() {

  Mat img1 = imread("./images/img1.jpg");

  Mat img2 = imread("./images/img2.jpg");

  if (img1.empty() || img2.empty())

   std::cout << "Image not found" << std::endl;

   return -1;

 

  // Detect SIFT keypoints and extract descriptors

  Ptr<Feature2D> detector = SIFT::create();

  std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;

  Mat descriptors1, descriptors2;

  detector->detectAndCompute(img1, noArray(), keypoints1, descriptors1);

  detector->detectAndCompute(img2, noArray(), keypoints2, descriptors2);

  // Match SIFT descriptors between images

  BFMatcher matcher(NORM_L2);

  std::vector< DMatch > matches;

  matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

  Mat img_matches;

  drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);

  namedWindow("Matches", WINDOW_AUTOSIZE);

  imshow("Matches", img_matches);

  waitKey();

  destroyAllWindows();

  return 0;

}

总之,OpenCV提供了各种强大的功能,可以轻松地创建计算机视觉应用程序。尝试使用上述简单的技巧和技术,可以打开更多的计算机视觉应用程序的大门,让我们更好地理解OpenCV的性能。

  
  

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