图像管理方案计划opencv代码
opencv+c++用协方差函数匹配影像代码
opencv+c++用协方差函数匹配影像代码在OpenCV中，可以使用calcCovarMatrix函数来计算两个影像之间的协方差矩阵。
协方差矩阵是描述两个变量之间关系的一种统计量，可以用于影像匹配和特征匹配等应用。
下面是一个示例代码，展示了如何使用协方差函数来匹配影像：```c++#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(){// 读取两张影像Mat image1 = imread('image1.jpg', IMREAD_GRAYSCALE);Mat image2 = imread('image2.jpg', IMREAD_GRAYSCALE);// 确保两张影像大小一致resize(image1, image1, image2.size());// 将影像转换为一维向量Mat image1_vector = image1.reshape(1, image1.rows * image1.cols);Mat image2_vector = image2.reshape(1, image2.rows * image2.cols);// 计算协方差矩阵Mat covar, mean;calcCovarMatrix(image1_vector, covar, mean,CV_COVAR_NORMAL | CV_COVAR_ROWS);// 将协方差矩阵归一化normalize(covar, covar, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8U);// 在第二张影像上绘制匹配结果Mat matched_image;matchTemplate(image2, covar, matched_image,TM_CCOEFF_NORMED);// 找到匹配结果的最大值和位置double min_val, max_val;Point min_loc, max_loc;minMaxLoc(matched_image, &min_val, &max_val, &min_loc,&max_loc);// 在第二张影像上绘制匹配结果的矩形框rectangle(image2, max_loc, Point(max_loc.x + covar.cols, max_loc.y + covar.rows), Scalar(255, 255, 255), 2);// 显示结果影像namedWindow('Matched Image', WINDOW_NORMAL);imshow('Matched Image', image2);waitKey(0);return 0;}```在上述代码中，首先我们读取了两张影像，并将它们转换为一维向量，然后使用calcCovarMatrix函数计算了第一张影像的协方差矩阵。
双目视觉 opencv 代码
双目视觉 opencv 代码双目视觉是指利用两个摄像头来获取场景的深度信息。
在OpenCV中，可以使用双目视觉进行立体视觉的处理。
下面我将从多个角度介绍如何使用OpenCV来实现双目视觉的代码。
1. 初始化摄像头：首先，你需要初始化两个摄像头，可以使用OpenCV的VideoCapture类来实现。
你可以通过以下代码来初始化两个摄像头：cv::VideoCapture cap1(0); // 打开第一个摄像头。
cv::VideoCapture cap2(1); // 打开第二个摄像头。
2. 获取图像：接下来，你需要从两个摄像头中获取图像。
你可以使用以下代码来获取图像：cv::Mat frame1, frame2;cap1 >> frame1; // 从第一个摄像头获取图像。
cap2 >> frame2; // 从第二个摄像头获取图像。
3. 立体校正：在进行立体视觉处理之前，通常需要进行立体校正，以确保两个摄像头的图像对齐。
你可以使用OpenCV中的stereoRectify和initUndistortRectifyMap函数来实现立体校正。
4. 视差计算：一旦完成立体校正，你可以使用OpenCV中的StereoBM或StereoSGBM类来计算图像的视差。
这些类实现了不同的立体匹配算法，可以帮助你计算出图像中不同像素的视差值。
5. 三维重构：最后，你可以使用视差图和立体校正参数来进行三维重构，从而获取场景的深度信息。
你可以使用reprojectImageTo3D函数来实现三维重构。
以上是使用OpenCV实现双目视觉的基本步骤和代码示例。
当然，双目视觉涉及到的内容非常广泛，包括摄像头标定、深度图像的可视化等等，还有很多细节需要考虑。
希望以上内容能够帮助你入门双目视觉的代码实现。
opencv双目视觉三维重建代码
一、概述双目视觉是一种通过两个摄像头拍摄同一场景来获取深度信息的技术，它在计算机视觉领域有着广泛的应用。
在双目视觉中，图像识别、匹配和三维重建是其中的关键环节。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
本文将介绍使用OpenCV实现双目视觉三维重建的代码，帮助读者快速上手这一技术。
二、环境准备在开始编写双目视觉三维重建代码之前，我们需要准备好相应的开发环境。
首先确保已经安装了OpenCV库，可以通过冠方全球信息站或者包管理工具进行安装。
需要准备两个摄像头，保证两个摄像头的焦距、畸变参数等校准信息。
确保安装了C++或者Python的开发环境，以便编写和运行代码。
三、双目视觉图像获取1. 初始化摄像头在代码中需要初始化两个相机，并设置相应的参数，例如分辨率、曝光时间、白平衡等。
可以使用OpenCV提供的方法来实现这一步骤。
2. 同步获取图像由于双目视觉需要同时获取两个摄像头的图像，所以我们需要确保两个摄像头的图像获取是同步的。
可以通过多线程或者硬件同步的方式来实现图像的同步获取。
四、双目视觉图像预处理1. 图像校准由于摄像头的畸变等因素会影响后续的视图匹配和三维重建结果，因此需要对图像进行校准。
可以使用OpenCV提供的摄像头校准工具来获取相机的内参和外参，通过这些参数对图像进行去畸变处理。
2. 图像匹配在获取到双目图像之后，需要对这两个图像进行特征提取和匹配。
可以使用SIFT、SURF等特征提取算法来提取图像的关键点，并使用特征匹配算法（例如FLANN或者暴力匹配）来进行图像匹配。
五、立体匹配1. 视差计算在进行图像匹配之后，我们可以通过计算视差来获取场景中不同物体的深度信息。
OpenCV提供了多种视差计算算法，例如BM、SGBM 等，可以根据实际情况选择适合的算法。
2. 深度图生成通过视差计算得到的视差图可以进一步转换为深度图，从而得到场景中每个像素点的深度信息。
c++的opencv使用方法总结
C++的OpenCV使用方法总结在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源库，它提供了丰富的功能和工具，用于处理图像和视频。
作为C++程序员，了解并熟练使用OpenCV库是非常重要的。
本文将对C++中使用OpenCV的方法进行总结，并探讨一些常见的应用和技巧。
一、安装和配置OpenCV在开始使用OpenCV之前，首先需要安装和配置这个库。
在Windows评台上，可以通过下载预编译的二进制文件进行安装；在Linux评台上，可以通过包管理器进行安装。
安装完毕后，还需进行一些环境配置，确保编译器能够正确信息OpenCV库文件。
二、基本图像处理1. 读取和显示图像在C++中使用OpenCV读取和显示图像非常简单，只需几行代码即可完成。
首先需要使用imread函数读取图像文件，然后使用imshow 函数显示图像。
在进行图像显示后，需要使用waitKey函数等待用户按下某个键，以便关闭显示窗口。
2. 图像的基本操作OpenCV提供了丰富的图像处理函数，包括图像缩放、旋转、平移、通道拆分与合并等。
这些函数可以帮助我们对图像进行各种基本操作，从而满足不同的需求。
三、特征提取与描述1. Harris角点检测Harris角点检测是一种经典的特征点检测方法，它可以用来识别图像中的角点。
在OpenCV中，我们可以使用cornerHarris函数来实现Harris角点检测，然后对检测结果进行筛选和标记。
2. SIFT特征提取SIFT是一种广泛应用的特征提取算法，它具有旋转不变性和尺度不变性。
在OpenCV中，我们可以使用SIFT算法来提取图像的关键点和特征描述子，从而实现图像匹配和目标识别等功能。
四、图像分类与识别1. 使用支持向量机（SVM）进行图像分类OpenCV提供了对机器学习算法的支持，包括SVM分类器。
我们可以使用SVM对图像进行分类，从而实现图像识别和目标检测等功能。
2. 使用深度学习模型进行图像识别近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著的成就。
如何在C++中进行图像和视频的处理和分析
如何在C++中进行图像和视频的处理和分析在C++中，我们可以使用一些库和工具来进行图像和视频的处理和分析。
下面将介绍几种常用的方法。
1.使用OpenCV库：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多函数和方法，可以用于图像和视频的处理和分析。
我们可以使用这个库来读取图像和视频、处理图像和视频、分析图像和视频等操作。
我们可以通过以下步骤在C++中使用OpenCV进行图像处理：-安装OpenCV库：可以从OpenCV官方网站下载OpenCV库，并按照官方文档进行安装。
-导入OpenCV库：在C++代码中添加`#include<opencv2/opencv.hpp>`来导入OpenCV库。
-读取图像和视频：使用OpenCV提供的函数如`imread()`和`VideoCapture`来读取图像和视频。
-图像处理：使用OpenCV提供的函数如`resize()`、`cvtColor()`、`filter2D()`等来进行图像处理操作，如调整大小、颜色转换、滤波等。
-分析图像和视频：使用OpenCV提供的函数如`findContours()`、`HoughLines()`、`opticalFlowFarneback()`等进行图像和视频分析操作，如轮廓检测、直线检测、光流分析等。
-显示图像和视频：使用OpenCV提供的函数如`imshow()`和`VideoWriter`来显示处理后的图像和视频。
2.使用FFmpeg库：FFmpeg是一个开源的音视频处理库，可以用于图像和视频的处理和分析。
它提供了许多函数和方法，可以用来读取、处理和编码图像和视频。
我们可以使用FFmpeg库来读取图像和视频、处理图像和视频、编码图像和视频等操作。
在C++中使用FFmpeg库需要以下步骤：-安装FFmpeg库：从FFmpeg官方网站下载FFmpeg库，并按照官方文档进行安装。
-导入FFmpeg库：在C++代码中添加`#include<libavcodec/avcodec.h>`来导入FFmpeg库。
opencv 4计算机视觉应用程序编程手册
opencv 4计算机视觉应用程序编程手册OpenCV 4计算机视觉应用程序编程手册一、OpenCV 4简介与安装OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析、特征提取、目标检测等领域。
OpenCV 4在性能和功能上均有显著提升，支持Python、C++等多种编程语言。
本手册将带领读者了解OpenCV 4的基本概念，并在各种平台上安装使用。
二、计算机视觉基础概念与原理计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取有意义信息的科学。
其主要任务包括图像处理、特征提取、目标检测、目标跟踪等。
在本章节中，我们将学习计算机视觉的基本概念和原理，为后续的实际项目打下基础。
三、图像处理与分析图像处理是计算机视觉的核心任务之一，主要包括图像读取、显示、存储、滤波、边缘检测等操作。
在本章节中，我们将学习OpenCV 4中常用的图像处理函数，并了解其应用场景。
四、特征提取与匹配特征提取是计算机视觉中关键的一环，旨在从图像中提取具有代表性的特征点。
常见的特征提取算法有SIFT、SURF、ORB等。
特征匹配则是寻找两幅图像中对应的特征点，常用的方法有暴力匹配、FLANN等。
在本章节中，我们将学习这些算法的原理及使用方法。
五、目标检测与跟踪目标检测是在图像或视频中查找特定目标的过程，常用的算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO等。
目标跟踪则是跟踪目标在连续帧中的位置，常用的方法有TLD、KCF等。
在本章节中，我们将学习这些目标检测与跟踪算法的原理及实现。
六、3D建模与增强现实3D建模是将二维图像转换为三维模型的一种技术，常用的工具有Open3D、Maya等。
增强现实则是将虚拟物体叠加到真实场景中，常用的框架有ARCore、ARKit等。
在本章节中，我们将学习3D建模与增强现实的基本原理及应用。
opencv所有函数汇总
opencv所有函数汇总OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉和机器学习软件库。
它拥有多种函数和方法，可用于处理图像和视频、目标检测、特征提取、图像分割、图像配准、机器学习等多个领域。
以下是一些常用的OpenCV函数的汇总：1. cv2.imread该函数读取图像文件，并返回一个NumPy数组，该数组表示图像的像素值。
2. cv2.imshow用于在窗口中显示图像。
3. cv2.imwrite将图像保存到指定的文件路径。
4. cv2.cvtColor用于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。
5. cv2.resize可用于调整图像的大小。
6. cv2.flip用于翻转图像。
7. cv2.rectangle绘制矩形框。
8. cv2.circle绘制圆形。
9. cv2.line绘制线条。
10. cv2.putText在图像上绘制文本。
11. cv2.threshold将图像分割为黑白两个阈值。
12. cv2.adaptiveThreshold根据图像不同区域的光照条件对图像进行阈值处理。
13. cv2.medianBlur对图像进行中值滤波。
14. cv2.GaussianBlur对图像进行高斯模糊。
15. cv2.bilateralFilter对图像进行双边滤波。
16. cv2.contourArea计算轮廓的面积。
17. cv2.findContours找到图像中的轮廓。
18. cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。
19. cv2.matchTemplate在图像中查找指定模板的匹配项。
20. cv2.HoughCircles在图像中检测圆。
21. cv2.HoughLines在图像中检测直线。
22. cv2.goodFeaturesToTrack在图像中寻找角点。
23. cv2.findHomography计算两个图像之间的单应性矩阵。
24. cv2.warpPerspective将图像进行透视变换。
数字图像处理课程设计opencv
数字图像处理课程设计opencv一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程技能。
通过本课程的学习，学生应能理解数字图像处理的基本概念，掌握常用的图像处理算法，并能够运用OpenCV库进行实际的图像处理操作。
具体来说，知识目标包括：1.理解数字图像处理的基本概念和原理。
2.掌握数字图像处理的基本算法和常用技术。
3.熟悉OpenCV库的基本结构和功能。
技能目标包括：1.能够运用OpenCV库进行数字图像处理的基本操作。
2.能够编写简单的数字图像处理程序。
3.能够分析和解决数字图像处理实际问题。
情感态度价值观目标包括：1.培养对数字图像处理的兴趣和热情。
2.培养学生的创新意识和实践能力。
3.培养学生的团队合作精神和沟通交流能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程实践。
教学大纲如下：1.数字图像处理概述1.1 数字图像处理的基本概念1.2 数字图像处理的应用领域2.图像处理基本算法2.1 图像滤波2.2 图像增强2.3 图像边缘检测3.OpenCV库的使用3.1 OpenCV库的基本结构3.2 OpenCV库的基本功能4.图像处理实例分析4.1 图像去噪实例4.2 图像增强实例4.3 图像边缘检测实例三、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法。
2.讨论法：通过小组讨论，激发学生的思考，培养学生的创新意识和实践能力。
3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生能够将理论知识应用于实际问题。
4.实验法：通过实验操作，使学生掌握OpenCV库的基本功能，并能够编写实际的图像处理程序。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
1.教材：选用《数字图像处理》（李航著）作为主要教材，辅助以相关参考书籍。
opencv的导入代码
opencv的导入代码在Python中，您可以使用以下代码导入OpenCV库：python复制代码importcv2这将导入OpenCV库，并将其命名为cv2。
现在，您可以使用cv2来调用OpenCV的各种函数和方法。
例如，以下代码将读取一张图像并显示它：python复制代码img =cv2.imread('image.jpg')cv2.imshow('Image', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在上面的代码中，imread函数用于读取图像，imshow函数用于显示图像，waitKey函数等待用户按下键盘上的任意键，destroyAllWindows函数关闭所有打开的窗口。
除了使用常规的import语句导入OpenCV库，还有以下几种方法可以导入OpenCV：1.使用importlib模块：2.python复制代码import importlibopencv =importlib.import_module('cv2')通过这种方式，您可以导入OpenCV库并将其存储在名为opencv的变量中，然后使用该变量来调用OpenCV函数和方法。
3.使用动态导入：4.python复制代码from importlib importimport_moduleopencv = import_module('cv2')这种方法与第一种方法类似，但是使用import_module函数进行动态导入，并将其存储在名为opencv的变量中。
5.使用相对导入：如果您希望在同一个包内的不同模块之间进行导入，可以使用相对导入。
例如，假设您有一个名为my_package的包，其中包含一个名为my_module的模块，您可以使用以下代码在my_module中导入OpenCV：python复制代码from . importcv2这将从当前包的根目录导入OpenCV库，并将其存储在名为cv2的变量中。
使用OpenCV实现图像拼接的代码示例
使用OpenCV实现图像拼接的代码示例图像拼接技术是一种将多个图像拼接在一起形成全景图或更大的图像的技术。
它在许多领域都有广泛的应用，例如在计算机视觉、医学影像、地理信息系统等领域。
在本文中，我将介绍如何使用OpenCV 实现图像拼接，以及图像拼接的原理和应用。
1. OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
它支持多种编程语言，包括C++、Python等，同时可以运行在多种操作系统上，如Windows、Linux等。
OpenCV提供了丰富的图像处理函数和算法，包括图像拼接、特征检测、相机标定等。
2.图像拼接的原理图像拼接的原理是通过找到多个图像之间的重叠区域，然后将它们拼接在一起形成全景图或更大的图像。
在图像拼接的过程中，需要通过特征匹配的方法找到图像之间的重叠区域，然后通过图像配准的方法将它们拼接在一起。
图像拼接的过程可以分为以下几个步骤：2.1特征提取在图像拼接的过程中，需要首先从每个图像中提取特征点，这些特征点可以是角点、边缘点等。
常用的特征提取算法包括Harris角点检测、SIFT、SURF等。
2.2特征匹配在提取了特征点之后，需要对这些特征点进行匹配，找到图像之间的重叠区域。
匹配的过程可以使用欧几里德距离、汉明距离等来度量两个特征点之间的相似度。
2.3图像配准一旦找到了图像之间的重叠区域，就可以使用图像配准的方法将它们拼接在一起。
图像配准的方法可以是通过图像的平移、旋转、缩放等变换将它们对齐。
2.4图像融合最后，需要对拼接在一起的图像进行融合，使得拼接后的图像看起来更加自然。
3.使用OpenCV实现图像拼接接下来，我将介绍如何使用OpenCV来实现图像拼接。
在OpenCV 中，有一个名为Stitcher的类可以用来实现图像拼接。
3.1导入OpenCV库首先需要导入OpenCV库，可以使用以下Python代码来实现：```pythonimport cv2```3.2读入图像使用cv2.imread()函数可以读入图像，例如：```pythonimage1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')```3.3创建Stitcher对象接下来，可以创建一个Stitcher对象来实现图像拼接：```pythonstitcher = cv2.Stitcher_create()```3.4图像拼接最后，可以使用stitcher.stitch()函数来实现图像拼接：```python(result, pano) = stitcher.stitch([image1, image2])```其中，result是一个整数，表示图像拼接的状态，如果result为0，表示图像拼接成功。
opencv轻松入门面向python代码
一、介绍OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，可以用于各种应用领域，如图像处理、目标检测、人脸识别等。
本文将介绍如何使用Python代码轻松入门OpenCV，帮助读者快速掌握OpenCV的基本使用方法。
二、安装在开始学习OpenCV之前，首先需要安装OpenCV库。
可以通过命令行或者Anaconda来安装OpenCV，具体安装方法可以参考OpenCV冠方全球信息站提供的安装教程。
安装完成后，需要确保OpenCV库已经成功导入到Python环境中。
三、图像加载与显示1. 导入必要的库在Python代码中，首先需要导入OpenCV库和NumPy库。
OpenCV库提供了图像处理的函数，NumPy库用于数组操作和数学计算。
```pythonimport cv2import numpy as np```2. 读取图像文件使用`cv2.imread()`函数可以读取图像文件，并将图像数据存储为一个多维数组。
```pythonimg = cv2.imread('image.jpg')```3. 显示图像使用`cv2.imshow()`函数可以显示图像，需要指定显示窗口的名称和要显示的图像数据。
```pythoncv2.imshow('image', img)cv2.w本人tKey(0)cv2.destroyAllWindows()```四、图像处理1. 灰度转换使用`cv2.cvtColor()`函数可以将彩色图像转换为灰度图像。
```pythongray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)```2. 边缘检测使用`cv2.Canny()`函数可以进行边缘检测，需要指定阈值参数。
```pythonedges = cv2.Canny(gray_img, 100, 200)```五、图像保存使用`cv2.imwrite()`函数可以将处理后的图像保存为文件。
数字减影造影术opencv代码
数字减影造影术opencv代码数字减影造影术（Digital Subtraction Angiography，DSA）是一种医学影像技术，可以对血管进行成像和评估。
DSA透过对两幅数字影像的相减来检测和显示血管图像。
这种技术需要一定的数字图像处理知识和技能。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用OpenCV库实现DSA技术。
1.初步准备在介绍DSA技术之前，首先需要安装OpenCV库。
可以从OpenCV官网下载并安装OpenCV。
在Python中，可以使用pip命令进行安装。
例如，打开命令提示符，输入以下命令：```pythonpip install opencv-python```有了OpenCV库，我们可以开始实现DSA技术。
首先，我们需要导入所需的库文件：```python# 导入OpenCV库import cv2import numpy as np```2.读取和预处理影像DSA技术需要两个数字化的影像，一个是血管影像，另一个是对照剂影像。
在将影像进行数字减影之前，需要对影像进行预处理。
在这里，我们使用高斯滤波和灰度化等方法对影像进行处理。
代码如下：```python# 读取血管影像和对照剂影像blood_vessel = cv2.imread('blood_vessel.jpg')contrast_agent = cv2.imread('contrast_agent.jpg')# 处理血管影像gray_blood_vessel =cv2.cvtColor(blood_vessel,cv2.COLOR_RGB2GRAY)blur_blood_vessel =cv2.GaussianBlur(gray_blood_vessel,(5,5),0)# 处理对照剂影像gray_contrast_agent =cv2.cvtColor(contrast_agent,cv2.COLOR_RGB2GRAY)blur_contrast_agent=cv2.GaussianBlur(gray_contrast_agent,(5,5),0)```3.实现数字减影在进行数字减影时，需要对两个预处理的影像进行相减。
cmakelist基本用法opencv
cmakelist基本用法opencv前言在使用O pe nC V进行图像处理和计算机视觉开发时，C Ma ke是一个常用的构建工具。
它可以帮助我们更方便地管理项目依赖和构建过程。
本文将介绍C Ma ke Li st s.t xt文件的基本用法，以及如何使用CM a ke编译O p en CV项目。
CMake Lists.tx t文件C M ak eL is ts.t xt文件是CM ak e项目的配置文件，用于描述项目的源文件、依赖库和构建方式等信息。
1.编写C M a k e L i s t s.t x t文件首先，我们需要在项目的根目录下创建一个C Ma ke Li st s.txt文件，并打开编辑工具开始编写。
在C Ma ke Li st s.txt文件中，我们需要指定项目的名称、最低要求的C M ak e版本以及项目中所使用的语言。
c m ak e_mi ni mu m_req u ir ed(V ER SI ON3.12)p r oj ec t(Yo ur Pr oje c tN am e)2.添加源文件和头文件接下来，我们需要将项目中的源文件和头文件添加到C M ak eL is ts.t xt中。
假设我们的源文件为m ai n.cp p，头文件为i m ag e_pr oc es si ng.h和i ma ge_u ti ls.h。
a d d_ex ec ut ab le(Yo u rP ro je ct Na me mai n.c pp im ag e_pr oce s si ng.h i ma ge_u ti ls.h)3.链接依赖库如果我们的项目需要使用Op en CV库，那么我们需要在C M ak eL is ts.t xt文件中添加链接依赖库的指令。
f i nd_p ac ka ge(O pen C VR EQ UI RE D)t a rg et_l in k_li bra r ie s(Yo ur Pr oj ect N am e${O pe nC V_LIB S})4.设置编译标志和输出路径还可以通过C Ma ke Li s ts.t xt文件设置编译标志和输出路径等。
基于OpenCV的图像处理与识别系统设计与实现
基于OpenCV的图像处理与识别系统设计与实现一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理与识别系统在各个领域得到了广泛应用。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习算法，为图像处理与识别系统的设计与实现提供了便利。
本文将介绍基于OpenCV的图像处理与识别系统的设计与实现方法。
二、图像处理与识别系统概述图像处理与识别系统是指利用计算机对图像进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。
该系统通常包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别等模块。
基于OpenCV的图像处理与识别系统可以应用于人脸识别、车牌识别、物体检测等领域。
三、OpenCV简介OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习算法。
它支持多种编程语言，如C++、Python等，便于开发者进行图像处理与识别相关的应用程序开发。
四、图像处理与识别系统设计1. 图像采集图像采集是图像处理与识别系统中的第一步，通常通过摄像头或者读取存储在本地的图片文件进行。
OpenCV提供了丰富的接口和函数来实现图像的采集和读取操作。
2. 图像预处理在进行特征提取和分类识别之前，通常需要对图像进行预处理操作，如去噪、灰度化、边缘检测等。
OpenCV提供了各种滤波器和算法来实现这些预处理操作。
3. 特征提取特征提取是图像处理与识别系统中非常重要的一步，通过提取图像中的特征信息来描述和区分不同的对象。
OpenCV提供了各种特征提取算法，如HOG特征、SIFT特征等。
4. 分类识别分类识别是图像处理与识别系统中的核心任务，通过训练分类器来对输入的图像进行分类。
OpenCV支持多种机器学习算法，如SVM、KNN等，可以用于实现分类器的训练和测试。
五、图像处理与识别系统实现1. 环境搭建首先需要安装OpenCV库，并配置相应的开发环境。
可以根据官方文档或者在线教程来完成环境搭建工作。
2. 图像采集与读取使用OpenCV提供的接口来实现摄像头采集或者图片读取功能，获取输入图像数据。
如何使用OpenCV进行图像处理
如何使用OpenCV进行图像处理OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多图像处理、计算机视觉和机器学习等方面的函数和工具，被广泛应用于各种计算机视觉领域的研究和应用中。
本文将介绍如何使用OpenCV进行图像处理，包括图像读写、基本操作、图像滤波和图像变换等内容。
一、图像读写在OpenCV中，可以使用imread()函数读取图像，使用imwrite()函数将图像保存到文件中。
其中，imread()函数有两个参数：第一个参数为读取的图像文件名，第二个参数为读取模式，常用的读取模式有三种：IMREAD_COLOR（默认模式，读取彩色图像）、IMREAD_GRAYSCALE（读取灰度图像）和IMREAD_UNCHANGED（读取原始图像，包括alpha值等信息）。
例如：```cv::Mat img_color = cv::imread("color_image.jpg",cv::IMREAD_COLOR); //读取彩色图像cv::Mat img_gray = cv::imread("gray_image.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE); //读取灰度图像cv::Mat img_origin = cv::imread("original_image.png",cv::IMREAD_UNCHANGED); //读取原始图像```使用imwrite()函数将图像保存为文件，第一个参数为保存的文件名，第二个参数为要保存的图像。
例如：```cv::imwrite("result.jpg", img_color); //保存彩色图像cv::imwrite("result.png", img_gray); //保存灰度图像```二、基本操作OpenCV提供了各种基本的图像操作函数，包括图像大小调整、通道分离、通道合并、通道相加、通道相减、通道相乘等操作。
Python-OpenCV——基本操作详解
Python-OpenCV——基本操作详解OpenCV是⼀个基于BSD许可（开源）发⾏的跨平台计算机视觉库，可以运⾏在Linux、Windows、MacOS操作系统上。
它轻量级⽽且⾼效——由⼀系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语⾔的接⼝，实现了图像处理和计算机视觉⽅⾯的很多通⽤算法。
简⾔之，通过openCV可实现计算机图像、视频编辑。
⼴泛应⽤于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。
（OpenCV-Python就是⽤Python包装了C++的实现，背后实际就是C++的代码在跑，所以代码的运⾏速度跟原⽣C/C++速度⼀样快，⽽且更加容易编写。
）基础操作函数cv2.imread()——读取图像函数格式cv2.imread(img,flag)flag取值可以为cv2.IMREAD_COLOR 默认、彩⾊照⽚ 1cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度照⽚ 0cv2.IMREAD_UNCHANGED 加载原图通道 -1也可以通过1、 0、-1 指定上述三个模式1import cv223# 灰度模式打开图⽚4 img = cv2.imread('messi5.jpg',0)cv2.imshow()——显⽰图⽚1 cv2.imshow('image',img) #第⼀个为显⽰的图⽚名字，第⼆个为图⽚2 cv2.waitKey(0) #不停刷新图⽚，直到你按下任意按键退出3 cv2.destroyAllWindows() #关闭所有显⽰框，若只关闭⼀个，可 cv2.destroyWindow()单独指定cv2.imwrite()——保存图⽚cv2.imwrite('messigray.png',img) #第⼀个参数为⽂件名，第⼆个为要保存的图像。
cv2.VideoCapture()——捕捉视频图像1import numpy as np2import cv234#创建⼀个VideoCapture项⽬，0代表选择第⼀个设备5 cap = cv2.VideoCapture(0)67while(True):8# 捕捉每⼀帧图像，返回两个参数ret为是否返回图⽚（True or False），frame为返回的图⽚9 ret, frame = cap.read()1011# 通过cv2.cvtColor转换颜⾊格式为灰度模式12 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)1314# 播放每⼀帧图像15 cv2.imshow('frame',gray)16if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):17break1819# 最后要记得释放capture20 cap.release()21 cv2.destroyAllWindows()还可以通过更改设备号为⽂件名来播放视频（此处播放⽆声⾳），并且通过cv2.WaitKey()来控制播放速度，可以制作慢动作视频等等import numpy as npimport cv2cap = cv2.VideoCapture('vtest.avi')while(cap.isOpened()):ret, frame = cap.read()gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('frame',gray)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()cv2.VideoWriter()——保存视频import numpy as npimport cv2cap = cv2.VideoCapture(0)#fourcc是⼀种编码格式，我们保存视频时要指定⽂件名、编码格式、FPS、输出尺⼨、颜⾊模式fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (640,480)) #输出⽂件名、FourCC、帧率、⼤⼩while(cap.isOpened()):ret, frame = cap.read()if ret==True:#cv2.flip(img,flag) 翻转图像（1⽔平翻转、0垂直翻转、-1⽔平垂直翻转）frame = cv2.flip(frame,0)# 写⼊视频帧out.write(frame)cv2.imshow('frame',frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakelse:breakcap.release()out.release()cv2.destroyAllWindows()此外还有不常⽤的：cv2.line(), cv2.circle() , cv2.rectangle(), cv2.ellipse(), cv2.putText()cv2.setMouseCallback()——⿏标绘图import cv2import numpy as np#初始化drawing = False #为真时开始画图mode = True #为真时画举⾏，为假时画圆ix,iy = -1,-1def draw_circle(event,x,y,flags,param):global ix,iy,drawing,mode#⿏标左键按下时if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:drawing = Trueix,iy = x,y#⿏标移动时elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:if drawing == True:if mode == True:cv2.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,255,0),-1)else:cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1)#⿏标抬起时elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:drawing = Falseif mode == True:cv2.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,255,0),-1)else:cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1)#初始化图像img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)dWindow('image')cv2.setMouseCallback('image',draw_circle)#按下"m"来切换模式while(1):cv2.imshow('image',img)k = cv2.waitKey(1) & 0xFFif k == ord('m'):mode = not modeelif k == 27:breakcv2.destroyAllWindows()array.item()、array.itemset()——查看并修改单⼀像素值import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('messi5.jpg')# 指定像素点px = img[100,100]print(px)#[157 166 200]# 获取蓝⾊像素值blue = img[100,100,0]print(blue)#157img.shape img.size img.dtype —— 查看图⽚尺⼨、⼤⼩、数据类型>>> print img.shape(342, 548, 3)>>> print img.size562248>>> print img.dtypeuint8cv2.split cv2.merge —— 分离、合并通道（注意：有损分离）>>> b,g,r = cv2.split(img)>>> img = cv2.merge((b,g,r))#或者>>> b = img[:,:,0]#也可以通过这种形式快速指定红⾊通道像素值为0>>> img[:,:,2] = 0cv2.copyMakeBorder() —— 给图⽚加⼀个相框可以指定下列参数src - 你的图⽚top, bottom, left, right - 上下左右边框宽度borderType - 边框类型（下⾯详细展⽰，不做具体讲解）cv2.BORDER_CONSTANTcv2.BORDER_REFLECTcv2.BORDER_REFLECT_101 or cv2.BORDER_DEFAULTcv2.BORDER_REPLICATEcv2.BORDER_WRAPvalue - 当类型为cv2.BORDER_CONSTANT时需要额外指定的值1import cv22import numpy as np3from matplotlib import pyplot as plt45 BLUE = [255,0,0]67 img1 = cv2.imread('opencv_logo.png')89 replicate = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REPLICATE)10 reflect = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT)11 reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT_101)12 wrap = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_WRAP)13 constant= cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT,value=BLUE)1415 plt.subplot(231),plt.imshow(img1,'gray'),plt.title('ORIGINAL')16 plt.subplot(232),plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('REPLICATE')17 plt.subplot(233),plt.imshow(reflect,'gray'),plt.title('REFLECT')18 plt.subplot(234),plt.imshow(reflect101,'gray'),plt.title('REFLECT_101')19 plt.subplot(235),plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP')20 plt.subplot(236),plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTANT')2122 plt.show()cv2.inRange —— ⽤来追踪物体是⼀个常⽤于颜⾊识别的模型，相⽐BGR更易区分颜⾊，转换模式⽤COLOR_BGR2HSV表⽰。
opencv 源码编译
opencv 源码编译OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了许多基本的图像处理功能和算法。
虽然OpenCV提供了预编译的二进制文件，但有时需要从源代码编译OpenCV以获取更多的灵活性和控制权。
本文将介绍如何从源代码编译OpenCV。
1. 准备工作在开始编译OpenCV之前，您需要准备一些工具和依赖项。
首先，您需要安装一个C++编译器。
对于Windows用户，建议使用Visual Studio。
对于Linux用户，建议使用GCC编译器。
您还需要安装CMake，这是一个跨平台的构建工具，它可以生成Makefile或Visual Studio项目文件。
最后，您需要安装OpenCV的依赖项，例如FFmpeg、GTK+、JPEG、PNG、TIFF等。
可以使用包管理器来安装它们，例如apt-get、yum、brew等。
2. 下载OpenCV源代码在开始编译OpenCV之前，您需要从官方网站下载OpenCV源代码。
打开OpenCV的官方网站，选择“下载”选项卡。
在“源代码”部分中，选择最新版本的OpenCV源代码，并下载到本地计算机上。
3. 使用CMake生成Makefile或Visual Studio项目文件一旦您已经下载了OpenCV源代码，您可以使用CMake来生成Makefile或Visual Studio项目文件。
打开CMake GUI，并选择OpenCV源代码所在的文件夹。
然后，您需要选择生成器，例如“V isual Studio 2019”或“Unix Makefiles”。
接下来，您需要设置一些参数，例如安装路径、编译选项、依赖项路径等。
这些参数将控制OpenCV的编译过程和生成的库文件。
最后，单击“Generate”按钮，CMake将生成Makefile或Visual Studio项目文件。
4. 编译OpenCV一旦您已经生成了Makefile或Visual Studio项目文件，您可以开始编译OpenCV。
cmake opencv viz 模块编译
一、概述CMake是一个跨评台的自动化建构系统，用于管理软件建构流程。
OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的功能，包括图像处理、计算机视觉、机器学习等。
Viz模块是OpenCV库中的一个3D 可视化模块，用于可视化和交互式操作3D数据。
本文旨在介绍如何使用CMake编译OpenCV中的Viz模块，以便开发者能够更好地了解和使用该模块。
二、准备工作1. 安装CMake需要在计算机上安装CMake。
可以从CMake官方全球信息湾上下载适合你操作系统的安装包，并按照官方指南进行安装。
安装完成后，可以在命令行中使用cmake命令。
2. 下载OpenCV源代码前往OpenCV官方全球信息湾下载最新的OpenCV源代码，并解压到你喜欢的目录。
3. 确认系统环境在开始编译前，需要确认你的系统环境已经安装了必要的编译工具和依赖项，比如C++编译器、图形库、线程库等。
这些依赖项的安装方法因操作系统而异，可以在OpenCV官方全球信息湾上找到对应的安装指南。
三、编译Viz模块1. 创建build目录在OpenCV源代码目录外创建一个build目录，用于存放编译生成的文件。
这样做可以保持源代码目录的干净，方便管理。
2. 运行CMake在命令行中进入build目录，然后执行以下命令：```plaintextcmake /path/to/opencv/source```这里的"/path/to/opencv/source"是你的OpenCV源代码目录的路径。
CMake会根据系统环境和配置文件生成一些中间文件，并输出一个Makefile，用于后续的编译操作。
3. 配置选项在运行CMake时，你可以添加一些选项来控制编译过程。
可以使用"-D WITH_VTK=ON"来启用VTK支持，"-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release"来指定编译类型为Release等。
java opencv编译
java opencv编译Java OpenCV 是一种基于Java语言的计算机视觉库，可以用来处理图像和视频数据。
它提供了丰富的功能和算法，使开发者能够轻松地实现图像处理、目标检测、人脸识别等复杂任务。
编译Java OpenCV 的过程相对简单，但需要一些准备工作。
首先，需要下载并安装Java开发工具包（JDK）以及OpenCV库。
然后，在编写Java代码之前，需要配置开发环境，将OpenCV库导入到项目中。
在配置好开发环境之后，就可以开始编写Java代码了。
首先，需要导入OpenCV库的相关类和方法。
可以使用import语句将相应的类导入到代码中，以便使用它们提供的功能。
编写Java OpenCV 的代码时，可以根据具体的需求选择合适的功能和算法。
比如，如果想要处理图像，可以使用OpenCV提供的图像处理方法，如图像滤波、边缘检测、图像分割等。
如果想要进行目标检测，可以使用OpenCV提供的目标检测算法，如Haar特征分类器、HOG特征分类器等。
如果想要进行人脸识别，可以使用OpenCV提供的人脸识别算法，如LBPH算法、Eigenfaces算法等。
在编写Java OpenCV 的代码时，需要注意一些细节。
首先，需要确保导入的OpenCV库和代码中使用的OpenCV版本一致。
其次，需要合理地使用内存和资源，避免内存泄漏和资源浪费。
此外，还需要处理异常情况，确保代码的健壮性和稳定性。
编写完成Java OpenCV 的代码后，就可以进行编译和运行了。
可以使用命令行工具或集成开发环境（IDE）来进行编译和运行。
编译过程中，需要将OpenCV库链接到Java代码中，确保代码能够正确地调用和使用OpenCV提供的功能和算法。
在编译和运行Java OpenCV 的过程中，可能会遇到一些问题和错误。
这时，可以通过查阅OpenCV官方文档、搜索互联网或向相关论坛提问来获取帮助和解决方案。
总结起来，Java OpenCV 是一种强大的计算机视觉库，可以用来处理图像和视频数据。
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/.#include "stdafx.h"#include "mymfc.h"#include "mymfcDlg.h"#include "afxdialogex.h"#include <opencv2/opencv.hpp>#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#endif// 用于应用程序“关于”菜单项的CAboutDlg 对话框class CAboutDlg : public CDialogEx{public:CAboutDlg();// 对话框数据enum { IDD = IDD_ABOUTBOX };protected:virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持// 实现protected:DECLARE_MESSAGE_MAP()};CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialogEx(CAboutDlg::IDD){}void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX){CDialogEx::DoDataExchange(pDX);}BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialogEx)END_MESSAGE_MAP()// CmymfcDlg 对话框CmymfcDlg::CmymfcDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/): CDialogEx(CmymfcDlg::IDD, pParent), TheImage(NULL), rePath(_T("")){m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME);}void CmymfcDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX){CDialogEx::DoDataExchange(pDX);}BEGIN_MESSAGE_MAP(CmymfcDlg, CDialogEx)ON_WM_SYSCOMMAND()ON_WM_PAINT()ON_WM_QUERYDRAGICON()ON_BN_CLICKED(IDC_ReadImg, &CmymfcDlg::OnBnClickedReadimg)ON_BN_CLICKED(IDC_EdgeDetect, &CmymfcDlg::OnBnClickedEdgedetect) ON_BN_CLICKED(IDC_Refresh, &CmymfcDlg::OnBnClickedRefresh)ON_BN_CLICKED(IDC_GrayProcess, &CmymfcDlg::OnBnClickedGrayprocess) ON_BN_CLICKED(IDC_Sobel, &CmymfcDlg::OnBnClickedSobel)ON_BN_CLICKED(IDC_Laplace, &CmymfcDlg::OnBnClickedLaplace)ON_BN_CLICKED(IDC_FFT2, &CmymfcDlg::OnBnClickedFft2)ON_BN_CLICKED(IDC_CImage, &CmymfcDlg::OnBnClickedCimage)ON_BN_CLICKED(IDC_Mirror, &CmymfcDlg::OnBnClickedMirror)ON_BN_CLICKED(IDC_CColor, &CmymfcDlg::OnBnClickedCcolor)ON_BN_CLICKED(IDC_MedianBlur, &CmymfcDlg::OnBnClickedMedianblur) ON_BN_CLICKED(IDC_Gaussian, &CmymfcDlg::OnBnClickedGaussian)ON_BN_CLICKED(IDC_BothSide, &CmymfcDlg::OnBnClickedBothside)ON_BN_CLICKED(IDC_Equally, &CmymfcDlg::OnBnClickedEqually)ON_BN_CLICKED(IDC_Corrosion, &CmymfcDlg::OnBnClickedCorrosion)ON_BN_CLICKED(IDC_Dilate, &CmymfcDlg::OnBnClickedDilate)END_MESSAGE_MAP()// CmymfcDlg 消息处理程序BOOL CmymfcDlg::OnInitDialog(){CDialogEx::OnInitDialog();// 将“关于...”菜单项添加到系统菜单中。
CvSize ImgSize;ImgSize.height = IMAGE_HEIGHT;ImgSize.width = IMAGE_WIDTH;TheImage = cvCreateImage( ImgSize, IPL_DEPTH_8U, IMAGE_CHANNELS );// IDM_ABOUTBOX 必须在系统命令范围内。
ASSERT((IDM_ABOUTBOX & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX);ASSERT(IDM_ABOUTBOX < 0xF000);CMenu* pSysMenu = GetSystemMenu(FALSE);if (pSysMenu != NULL){BOOL bNameValid;CString strAboutMenu;bNameValid = strAboutMenu.LoadString(IDS_ABOUTBOX);ASSERT(bNameValid);if (!strAboutMenu.IsEmpty()){pSysMenu->AppendMenu(MF_SEPARATOR);pSysMenu->AppendMenu(MF_STRING, IDM_ABOUTBOX, strAboutMenu);}}// 设置此对话框的图标。
当应用程序主窗口不是对话框时，框架将自动// 执行此操作SetIcon(m_hIcon, TRUE); // 设置大图标SetIcon(m_hIcon, FALSE); // 设置小图标// TODO: 在此添加额外的初始化代码return TRUE; // 除非将焦点设置到控件，否则返回TRUE}void CmymfcDlg::OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam){if ((nID & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX){CAboutDlg dlgAbout;dlgAbout.DoModal();}else{CDialogEx::OnSysCommand(nID, lParam);}}// 如果向对话框添加最小化按钮，则需要下面的代码// 来绘制该图标。
对于使用文档/视图模型的MFC 应用程序，// 这将由框架自动完成。
void CmymfcDlg::OnPaint(){if (IsIconic()){CPaintDC dc(this); // 用于绘制的设备上下文SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, reinterpret_cast<WPARAM>(dc.GetSafeHdc()), 0);// 使图标在工作区矩形中居中int cxIcon = GetSystemMetrics(SM_CXICON);int cyIcon = GetSystemMetrics(SM_CYICON);CRect rect;GetClientRect(&rect);int x = (rect.Width() - cxIcon + 1) / 2;int y = (rect.Height() - cyIcon + 1) / 2;// 绘制图标dc.DrawIcon(x, y, m_hIcon);}else{CDialogEx::OnPaint();CDialog::OnPaint();// 重绘对话框CDialog::UpdateWindow();// 更新windows窗口，如果无这步调用，图片显示还会出现问题//ShowImage( TheImage, IDC_ShowImg );// 重绘图片函数}}//当用户拖动最小化窗口时系统调用此函数取得光标//显示。
HCURSOR CmymfcDlg::OnQueryDragIcon(){return static_cast<HCURSOR>(m_hIcon);}void CmymfcDlg::OnBnClickedReadimg() //读取图片操作{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码// 这里用CFileDialog来选择图片CFileDialog dlg(TRUE, _T("*.bmp"), NULL,OFN_FILEMUSTEXIST | OFN_PATHMUSTEXIST | OFN_HIDEREADONLY,_T("All Files (*.*) |*.*|image files (*.bmp; *.jpg)|*.bmp; *.jpg ||"), NULL);// 打开文件对话框的标题名dlg.m_ofn.lpstrTitle = _T("Open Image");// 判断是否获得图片if( dlg.DoModal() != IDOK )return;// 获取图片路径CString mPath = dlg.GetPathName();rePath = mPath;// 读取图片IplImage* ipl = cvLoadImage( mPath, 1 );// 判断是否成功读取图片if( !ipl )return;if( TheImage )cvZero( TheImage );ResizeImage( ipl );ShowImage( TheImage,IDC_ShowImg);cvReleaseImage( &ipl );}void CmymfcDlg::ShowImage(IplImage* img, UINT ID) // ID 是Picture Control控件的ID号{// 获得显示控件的DCCDC* pDC = GetDlgItem( ID ) ->GetDC();// 获取HDC(设备句柄) 来进行绘图操作HDC hDC = pDC ->GetSafeHdc();CRect rect;GetDlgItem(ID) ->GetClientRect( &rect );// 求出图片控件的宽和高int rw = rect.right - rect.left;int rh = rect.bottom - rect.top;// 读取图片的宽和高int iw = img->width;int ih = img->height;// 使图片的显示位置正好在控件的正中int tx = (int)(rw - iw)/2;int ty = (int)(rh - ih)/2;SetRect( rect, tx, ty, tx+iw, ty+ih );// 复制图片CvvImage cimg;cimg.CopyOf( img );// 将图片绘制到显示控件的指定区域内cimg.DrawToHDC( hDC, &rect );ReleaseDC( pDC );}void CmymfcDlg::ResizeImage(IplImage* img){// 读取图片的宽和高int w = img->width;int h = img->height;// 找出宽和高中的较大值者int max = (w > h)? w: h;// 计算将图片缩放到TheImage区域所需的比例float scale = (float) ( (float) max / 256.0f );// 缩放后图片的宽和高int nw = (int)( w/scale );int nh = (int)( h/scale );// 为了将缩放后的图片存入TheImage 的正中部位，需计算图片在TheImage 左上角的期望坐标值int tlx = (nw > nh)? 0: (int)(256-nw)/2;int tly = (nw > nh)? (int)(256-nh)/2: 0;// 设置TheImage 的ROI 区域，用来存入图片imgcvSetImageROI( TheImage, cvRect( tlx, tly, nw, nh) );// 对图片img 进行缩放，并存入到TheImage 中cvResize( img, TheImage );// 重置TheImage 的ROI 准备读入下一幅图片cvResetImageROI( TheImage );}void CmymfcDlg::OnBnClickedEdgedetect() //Canny算法的边缘检测{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码IplImage *gray = 0, *edge = 0;gray = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );edge = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );cvCvtColor( TheImage, gray, CV_BGR2GRAY );cvCanny( gray, edge, 30, 100, 3 );ShowImage( edge, IDC_ShowImg ); // 调用显示图片函数cvReleaseImage( &gray );cvReleaseImage( &edge );}void CmymfcDlg::OnBnClickedRefresh() //恢复图片{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码//将读入的图片路径传给mPathCString mPath = rePath;// 读取图片、缓存到一个局部变量ipl 中IplImage* ipl = cvLoadImage( mPath, 1 );// 判断是否成功读取图片if( !ipl )return;// 对上一幅显示的图片数据清零if( TheImage )cvZero( TheImage );// 对读入的图片进行缩放，使其宽或高最大值者刚好等于256，再复制到TheImage 中ResizeImage( ipl );// 调用显示图片函数ShowImage( TheImage,IDC_ShowImg);}void CmymfcDlg::OnBnClickedGrayprocess() //灰度图像的转化{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码IplImage *gray = 0;gray = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );cvCvtColor( TheImage, gray, CV_RGB2GRAY );ShowImage( gray, IDC_ShowImg );//释放图片的内存空间cvReleaseImage( &gray );}void CmymfcDlg::OnBnClickedSobel() //用cvSobel函数的边缘检测{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码IplImage *gray = 0, *edge = 0;gray = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );edge = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );cvCvtColor( TheImage, gray, CV_BGR2GRAY );cvSobel( gray, edge, 1, 0, 3 );ShowImage( edge, IDC_ShowImg ); // 调用显示图片函数cvReleaseImage( &gray );cvReleaseImage( &edge );}void CmymfcDlg::OnBnClickedLaplace() //用cvLaplace函数实现图像的拉普拉斯变换{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码IplImage *gray = 0, *edge = 0;gray = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );edge = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );cvCvtColor( TheImage, gray, CV_BGR2GRAY );cvLaplace( gray, edge, 3 );ShowImage( edge, IDC_ShowImg ); // 调用显示图片函数cvReleaseImage( &gray );cvReleaseImage( &edge );}void CmymfcDlg::fft2(IplImage* src, IplImage* des) //傅里叶正变换方法{//实部、虚部IplImage *image_Re = 0, *image_Im = 0, *Fourier = 0;// int i, j;image_Re = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_64F, 1); //实部//Imaginary partimage_Im = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_64F, 1); //虚部//2 channels (image_Re, image_Im)Fourier = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_64F, 2);// Real part conversion from u8 to 64f (double)cvConvertScale(src, image_Re, 1, 0);// Imaginary part (zeros)cvZero(image_Im);// Join real and imaginary parts and stock them in Fourier imagecvMerge(image_Re, image_Im, 0, 0, Fourier);// Application of the forward Fourier transformcvDFT(Fourier, des, CV_DXT_FORWARD);cvReleaseImage(&image_Re);cvReleaseImage(&image_Im);cvReleaseImage(&Fourier);}void CmymfcDlg::OnBnClickedFft2(){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码IplImage *src; //源图像IplImage *Fourier; //傅里叶系数IplImage *dst ;IplImage *ImageRe;IplImage *ImageIm;IplImage *Image;IplImage *ImageDst;double m,M;double scale;double shift;src = cvLoadImage(rePath,0); //加载源图像，第二个参数表示将输入的图片转为单信道Fourier = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_64F,2);dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_64F,2);ImageRe = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_64F,1);ImageIm = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_64F,1);Image = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);ImageDst = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);fft2(src,Fourier); //傅里叶变换fft2shift(Fourier, Image); //中心化//cvDFT(Fourier,dst,CV_DXT_INV_SCALE);//实现傅里叶逆变换，并对结果进行缩放cvSplit(dst,ImageRe,ImageIm,0,0);cvPow(ImageRe,ImageRe,2);cvPow(ImageIm,ImageIm,2);cvAdd(ImageRe,ImageIm,ImageRe,NULL);cvPow(ImageRe,ImageRe,0.5);cvMinMaxLoc(ImageRe,&m,&M,NULL,NULL);scale = 255/(M - m);shift = -m * scale;//将shift加在ImageRe各元素按比例缩放的结果上，存储为ImageDst//cvConvertScale(ImageRe,ImageDst,scale,shift);cvNamedWindow("傅里叶谱",0);cvShowImage("傅里叶谱",Image);cvReleaseImage(&src);cvReleaseImage(&Image);cvReleaseImage(&ImageIm);cvReleaseImage(&ImageRe);cvReleaseImage(&Fourier);cvReleaseImage(&dst);cvReleaseImage(&ImageDst);}void CmymfcDlg::fft2shift(IplImage* src, IplImage* dst) //傅里叶变换{IplImage *image_Re = 0, *image_Im = 0;int nRow, nCol, i, j, cy, cx;double scale, shift, tmp13, tmp24;image_Re = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_64F, 1);//Imaginary partimage_Im = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_64F, 1);cvSplit( src, image_Re, image_Im, 0, 0 );// Compute the magnitude of the spectrum Mag = sqrt(Re^2 + Im^2)//计算傅里叶谱cvPow( image_Re, image_Re, 2.0);cvPow( image_Im, image_Im, 2.0);cvAdd( image_Re, image_Im, image_Re);cvPow( image_Re, image_Re, 0.5 );//对数变换以增强灰度级细节(这种变换使以窄带低灰度输入图像值映射// Compute log(1 + Mag);cvAddS( image_Re, cvScalar(1.0), image_Re ); // 1 + MagcvLog( image_Re, image_Re ); // log(1 + Mag)//Rearrange the quadrants of Fourier image so that the origin is at the image center nRow = src->height;nCol = src->width;cy = nRow/2; // image centercx = nCol/2;//进行中心变换for( j = 0; j < cy; j++ ){for( i = 0; i < cx; i++ ){//中心化，将整体份成四块进行对角交换tmp13 = CV_IMAGE_ELEM( image_Re, double, j, i);CV_IMAGE_ELEM( image_Re, double, j, i) = CV_IMAGE_ELEM(image_Re, double, j+cy, i+cx);CV_IMAGE_ELEM( image_Re, double, j+cy, i+cx) = tmp13;tmp24 = CV_IMAGE_ELEM( image_Re, double, j, i+cx);CV_IMAGE_ELEM( image_Re, double, j, i+cx) =CV_IMAGE_ELEM( image_Re, double, j+cy, i);CV_IMAGE_ELEM( image_Re, double, j+cy, i) = tmp24;}}//归一化处理将矩阵的元素值归一为[0,255]//[(f(x,y)-minVal)/(maxVal-minVal)]*255double minVal = 0, maxVal = 0;// Localize minimum and maximum valuescvMinMaxLoc( image_Re, &minVal, &maxVal );// Normalize image (0 - 255) to be observed as an u8 imagescale = 255/(maxVal - minVal);shift = -minVal * scale;cvConvertScale(image_Re, dst, scale, shift);cvReleaseImage(&image_Re);cvReleaseImage(&image_Im);}void CmymfcDlg::OnBnClickedCimage() //图片的反转{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码IplImage * cImage = 0;cImage = cvCloneImage(TheImage); //这里用克隆函数将原图片复制给cImage//利用翻转函数cvFlip（）将cImage反转cvFlip(cImage,NULL,0);ShowImage(cImage,IDC_ShowImg);cvReleaseImage(&cImage);}void CmymfcDlg::OnBnClickedMirror() //图像的镜像{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码IplImage * cImage = 0;cImage = cvCloneImage(TheImage); //这里用克隆函数将原图片复制给cImage//利用翻转函数cvFlip（）将cImage反转cvFlip(cImage,NULL,1);ShowImage(cImage,IDC_ShowImg);cvReleaseImage(&cImage);}void CmymfcDlg::OnBnClickedCcolor() //图像的反色{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码IplImage * cImage = 0;cImage = cvCloneImage(TheImage); //这里用克隆函数将原图片复制给cImage//利用函数cvNot（）将cImage每个像素点取反cvNot(TheImage,cImage);ShowImage(cImage,IDC_ShowImg);cvReleaseImage(&cImage);}void CmymfcDlg::OnBnClickedMedianblur() //非线性滤波之中值滤波{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码//灰度原始图像IplImage *gray = 0;gray = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );cvCvtColor( TheImage, gray, CV_RGB2GRAY );IplImage * dstImage = 0;dstImage = cvCloneImage(gray); //这里用克隆函数将sreImage图片复制给dstImage cvSmooth(gray,dstImage,CV_MEDIAN,5,5);ShowImage(dstImage,IDC_ShowImg);cvReleaseImage(&gray);cvReleaseImage(&dstImage);}void CmymfcDlg::OnBnClickedGaussian() //高斯滤波{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码//灰度原始图像IplImage *gray = 0;gray = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );cvCvtColor( TheImage, gray, CV_RGB2GRAY );IplImage * dstImage = 0;dstImage = cvCloneImage(gray); //这里用克隆函数将sreImage图片复制给dstImage cvSmooth(gray,dstImage,CV_GAUSSIAN,5,5);ShowImage(dstImage,IDC_ShowImg);cvReleaseImage(&gray);cvReleaseImage(&dstImage);}void CmymfcDlg::OnBnClickedBothside() //双边滤波{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码//灰度原始图像IplImage *gray = 0;gray = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );cvCvtColor( TheImage, gray, CV_RGB2GRAY );IplImage * dstImage = 0;dstImage = cvCloneImage(gray); //这里用克隆函数将sreImage图片复制给dstImage cvSmooth(gray,dstImage,CV_BILATERAL,1,150,240,480);ShowImage(dstImage,IDC_ShowImg);cvReleaseImage(&gray);cvReleaseImage(&dstImage);}void CmymfcDlg::OnBnClickedEqually() //图片的均值滤波{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码//灰度原始图像IplImage *gray = 0;gray = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );cvCvtColor( TheImage, gray, CV_RGB2GRAY );IplImage * dstImage = 0;dstImage = cvCloneImage(gray); //这里用克隆函数将sreImage图片复制给dstImage cvSmooth(gray,dstImage,CV_BLUR,3,3);ShowImage(dstImage,IDC_ShowImg);cvReleaseImage(&gray);cvReleaseImage(&dstImage);}void CmymfcDlg::OnBnClickedCorrosion() //图片的腐蚀{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码//灰度原始图像IplImage *gray = 0;gray = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );cvCvtColor( TheImage, gray, CV_RGB2GRAY );IplImage * dstImage = 0;dstImage = cvCloneImage(gray); //这里用克隆函数将sreImage图片复制给dstImage cvErode(gray,dstImage,0,1); //使用cvErode()函数实现图片的腐蚀ShowImage(dstImage,IDC_ShowImg);cvReleaseImage(&gray);cvReleaseImage(&dstImage);}void CmymfcDlg::OnBnClickedDilate() //图片的膨胀{// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码//灰度原始图像IplImage *gray = 0;gray = cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 1 );cvCvtColor( TheImage, gray, CV_RGB2GRAY );IplImage * dstImage = 0;dstImage = cvCloneImage(gray); //这里用克隆函数将sreImage图片复制给dstImage cvDilate(gray,dstImage,0,1); //使用cvDilate()函数实现图片的膨胀ShowImage(dstImage,IDC_ShowImg);cvReleaseImage(&gray);cvReleaseImage(&dstImage);}。