OpenCV「c++」影象處理基礎

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OpenCV「c++」影象處理基礎

來源：讀職場 釋出時間：2023-04-11 10:50

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個用於影象處理、計算機視覺和機器學習的開源庫。它包含了大量的函式和工具，可以用來處理影象和影片，包括影象增強、特徵提取、目標檢測、人臉識別、跟蹤、分割、立體視覺等等。

下面是一些 OpenCV 中常用的影象處理操縱：

1、影象讀取與顯示：透過 cv::imread 函式讀取影象，並用 cv::imshow 函式顯示影象。

2、色彩空間轉換：使用 cv::cvtColor 函式可以將影象從一種色彩空間轉換到另一種色彩空間，如將 RGB 轉換為灰度影象、HSV、YUV 等。

3、影象平滑：使用 cv::blur、cv::GaussianBlur 和 cv::medianBlur 函式可以對影象進行平滑處理，以減少噪聲和細節。

4、邊沿檢測：使用 cv::Canny 函式可以進行邊沿檢測，檢測影象中的邊沿。

5、目標檢測：OpenCV 提供了多種目標檢測演算法，如 Haar 特徵分類器、HOG 特徵分類器、卷積神經網路等。可以透過 cv::CascadeClassifier、cv::HOGDescriptor 和 cv::dnn::Net 等函式進行目標檢測。

6、特徵提取和匹配：使用 cv::SIFT、cv::SURF、cv::ORB 等函式可以提取影象的特徵，並用 cv::BFMatcher、cv::FlannBasedMatcher 函式進行特徵匹配。

7、影象變換：使用 cv::warpAffine 和 cv::warpPerspective 函式可以對影象進行平移、旋轉、縮放、扭曲等變換操縱。

8、形態學操縱：包括侵蝕、膨脹、開運算、閉運算等操縱，可以用來消除影象中的噪聲、填充浮泛等。

9、直方圖均衡化：透過 cv::equalizeHist 函式可以對灰度影象進行直方圖均衡化，增加影象的對比度和清晰度。

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