21xrx.com
2024-11-22 07:38:41 Friday
登录
文章检索 我的文章 写文章
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。

  
  

评论区

{{item['qq_nickname']}}
()
回复
回复