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OpenCV C++图像识别技术

2023-06-23 11:58:05 深夜i -- --

OpenCV C++ 图像识别计算机视觉机器学习

OpenCV，全称为Open Source Computer Vision Library，是一款开源的计算机视觉和机器学习软件库。它是一个跨平台的库，可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、Mac OS和Android等。

OpenCV提供了大量的算法和工具，可以帮助开发者处理数字图像和视频，从而实现各种计算机视觉应用。其中最为广泛应用和研究的领域之一就是图像识别技术。

使用OpenCV C++图像识别技术可以实现很多有趣的应用，比如人脸识别、车牌识别、文字识别、物体识别等等。以下是一个简单的例子，用于识别一张车牌图像：


#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char* argv[])
{
  Mat img = imread("car_plate.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
  // 二值化图像
  Mat bw;
  threshold(img, bw, 200, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
  // 查找轮廓
  vector<vector<Point>> contours;
  findContours(bw, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
  // 过滤掉小轮廓
  vector<vector<Point>> good_contours;
  for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
    if (contourArea(contours[i]) > 1000) {
      good_contours.push_back(contours[i]);
    }
  }
  // 画出轮廓并显示识别结果
  Mat result = Mat::zeros(bw.size(), CV_8UC3);
  drawContours(result, good_contours, -1, Scalar(0, 255, 0), 2);
  imshow("result", result);
  waitKey();
  return 0;
}

上述代码中，我们首先使用OpenCV的imread函数加载一张车牌图像，然后将其转换为灰度图，并进行二值化处理。接着，我们使用OpenCV提供的findContours函数查找轮廓，并过滤掉面积较小的轮廓。最后，我们在原图像上画出过滤后的轮廓，并将结果显示在屏幕上。

当然，这只是一个简单的例子，如果要实现更为复杂的图像识别应用，需要更加深入地学习OpenCV相关技术和算法。但是无论是简单还是复杂的图像识别应用，OpenCV的强大功能和易用性都为开发者提供了很好的平台和工具。

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