在本文中，我們將了解如何通過C ++編寫一個簡單的圖像處理程序。我們將涵蓋從讀取圖像到應用過濾器和保存圖像的所有基礎知識。
在開始編寫圖像處理程序之前，您需要安裝OpenCV庫。 OpenCV是一個流行的計算機視覺庫，具有豐富的功能，可幫助您創建高質量的圖像處理應用程序。
步驟1：加載圖像
要加載圖像，您需要聲明一個稱為Mat的OpenCV對象。以下是從文件加載圖像的代碼：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv){
Mat image;
image = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);
if(! image.data ) {
std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
return -1;
}
namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Display window", image);
waitKey(0);
return 0;
}
登錄后復制
上述代碼將用于通過OpenCV加載圖像。該程序將首先讀取從命令行輸入的文件名。如果未找到文件，則提示用戶無法打開或找到該文件。
如果成功加載圖像，則創建一個窗口以顯示它。使用imshow函數顯示圖像并使用waitKey等待用戶操作，例如按下鍵盤上的任意鍵以關閉窗口。
步驟2：應用過濾器
現在我們已經加載了圖像，接下來可以開始應用一些過濾器。OpenCV庫提供了許多內置函數可以幫助我們應用各種過濾器，例如添加模糊效果，邊緣檢測或其它圖像處理中常見的一些操作。
以下代碼將向圖像添加一個高斯模糊濾波器：
Mat blurred_image;
GaussianBlur(image, blurred_image, Size(7,7), 0);
namedWindow("Blurred Image", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Blurred Image", blurred_image);
waitKey(0);
登錄后復制
首先，我們聲明一個Mat對象來儲存模糊后的圖像。接下來，我們使用GaussianBlur函數應用高斯模糊。在函數中，第一個參數是要模糊的圖像，第二個參數是將儲存結果的Mat對象，第三個參數是模糊核的大小，第四個參數是標準差，可以選擇將其設為0。
最后，我們在新窗口中顯示模糊后的圖像。
步驟3：保存圖像
當您已經完成對圖像的處理后，您可能想將結果保存到文件中?？梢允褂?code>imwrite函數完成此操作。以下是代碼示例：
imwrite("blur.jpg", blurred_image);
登錄后復制
這將把過濾完的模糊圖像保存為blur.jpg。
完整的代碼示例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv){
Mat image;
image = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);
if(! image.data ) {
std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
return -1;
}
namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Display window", image);
Mat blurred_image;
GaussianBlur(image, blurred_image, Size(7,7), 0);
namedWindow("Blurred Image", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Blurred Image", blurred_image);
imwrite("blur.jpg", blurred_image);
waitKey(0);
return 0;
}
登錄后復制
在本文中，我們了解了如何使用C ++和OpenCV庫編寫一個簡單的圖像處理程序。您可以擴展它來加入更多的過濾器，例如邊緣檢測，銳化等。
