《VC圖像編程教案二：OpenCV圖像處理基礎應用》

第頁共頁《VC圖像編程教案二：OpenCV圖像處理基礎應用》。一、OpenCV基礎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行跟蹤，也可以通過攝像頭實時跟蹤物體。攝像頭標定攝像頭標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，進而獲得圖像的三維信息。OpenCV中包含了攝像頭標定的算法，可用于完成三維建模、立體視覺等應用。二、實例演示以上我們簡單介紹了OpenCV的基礎知識和常見功能。接下來我們將結合實際案例，演示如何在VC平臺上實現(xiàn)OpenCV圖像處理基礎應用。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操作，用于將圖像從RGB彩色空間轉換為灰度空間。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轉灰度灰度化處理的核心是將RGB彩色圖像轉換為灰度圖像。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。通過將灰度圖像轉換為二值圖像，我們能夠將圖像中的目標與背景進行分離。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換為二值圖像的核心是將灰度值高于一定閾值的像素設為255，低于閾值的像素設為0，從而實現(xiàn)目標與背景的分離。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