图像处理经典算法及OpenCV程序
基于OpenCV的图像处理实践
基于OpenCV的图像处理实践一、引言随着计算机技术的持续发展，图像处理已经成为了一个重要的领域。
而在图像处理中，OpenCV（开源计算机视觉）的出现是一次重要的突破。
OpenCV作为一款规模宏大并且功能强大的开源图像处理库，其可用于许多不同的应用领域，如计算机视觉、机器学习和图像处理等。
本文旨在介绍OpenCV的基本概念和应用实践。
二、OpenCV的基本概念OpenCV（全称Open Source Computer Vision Library，即开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，它以C/C++语言编写。
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉库，拥有非常多的计算机视觉算法实现，包括各种图像处理、拍摄、分析以及基于机器学习的功能等。
OpenCV的主要特点有以下几个方面：1. 跨平台OpenCV库可以同时运行在Windows、Linux、Mac OS X、Android和iOS等各种系统上，开发人员不需要因为平台的变化而写不同的代码，使用OpenCV可以使得跨平台的开发变得十分方便。
2. 灵活易用OpenCV对于图像处理的各个领域都拥有大量的各种算法实现，因此可以很灵活的搭建各种形式的计算机视觉应用。
3. 高效性和准确性OpenCV的各种库都经过了严格的测试和优化，因此在运行效率上和处理准确性上都表现出色。
4. 自由开源OpenCV是完全开源的库，其提供各种开源功能模块。
由于很多开源开发者的积极参与，使得OpenCV的更新速度很快，其支持的算法也越来越多。
三、OpenCV的常见应用1. 图像处理OpenCV最常见的应用领域就是图像处理，它拥有各种人脸识别、图像去噪、边缘检测、图像纠正等处理功能。
这些处理函数可以帮助开发人员对图像进行处理，得到更好的图像质量和更准确的结果。
2. 视频分析除了图像处理，OpenCV还涉及到视频和实时视频分析的领域，包括视觉物体跟踪、视频稳定、帧率控制等等，这些应用可以使得视频分析的效果更加准确和稳定。
OpenCV图像处理技术介绍
OpenCV图像处理技术介绍一、概述OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款用于计算机视觉和机器视觉的开源跨平台库。
它被广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器学习、人工智能等领域，是一种非常强大、开放的框架。
本文将重点介绍 OpenCV 图像处理技术，以帮助读者了解它的具体应用和实现过程。
二、图像的读取和展示要使用 OpenCV 进行图像处理，需要先加载图像。
OpenCV 支持多种图像格式，如 BMP、JPEG、PNG、GIF 等。
用OpenCV 加载图像的方法有两种：一种是cv::imread() 函数，另一种是 cv::VideoCapture 类。
cv::imread() 函数可以通过指定图像路径或网络 URL 加载本地或远程图像，读取后返回一个 cv::Mat 对象，然后可以使用cv::imshow() 函数将图像展示在屏幕上。
三、灰度化和二值化灰度化将一个彩色图像转换为黑白图像，使得图像的像素值只有一个亮度值，而没有颜色信息。
在 OpenCV 中，可以通过cv::cvtColor() 函数将一张彩色图像转换为灰度图像。
二值化是将灰度图像中的像素值转换为 0 或 255，即黑色或白色。
它主要用于将图像转换为二进制图像，方便进一步处理。
在OpenCV 中，可以使用 cv::threshold() 函数实现图像的二值化，可以设置操作的阈值、最大值和操作类型等参数。
四、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑或增强的处理方法。
在 OpenCV 中，可以使用 cv::GaussianBlur() 函数实现图像的高斯滤波，可以设置卷积核的大小和标准差等参数，以及边缘处理的方法。
此外，还可以使用 cv::medianBlur() 函数进行中值滤波，cv::bilateralFilter() 函数进行双边滤波，以及 cv::blur() 函数进行均值滤波等。
opencv基本使用方法
OpenCV基本使用方法一、介绍O p en CV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，可以用于图像处理、目标检测、人脸识别等各种应用。
本文档将介绍O pe nC V的基本使用方法，包括图像读取、显示、保存以及常用的图像处理操作。
二、图像读取与显示1.读取图像要读取图像，可以使用`cv2.im re ad()`函数。
该函数接受图像文件的路径作为参数，并返回一个表示图像的多维数组。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")2.显示图像要显示图像，可以使用`cv2.im sh ow()`函数。
该函数接受一个窗口名称和一个表示图像的多维数组作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im sh ow("Im age",i ma ge)c v2.wa it Ke y(0)c v2.de st ro yA ll Wind ow s()三、图像保存与格式转换1.保存图像要保存图像，可以使用`cv2.im wr it e()`函数。
该函数接受图像保存的路径和表示图像的多维数组作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im wr it e("n ew_i ma ge.j pg",im age)2.格式转换要将图像从一种格式转换为另一种格式，可以使用`c v2.c vt Co lo r()`函数。
该函数接受表示图像的多维数组和转换的标志作为参数。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")g r ay_i ma ge=c v2.cv t Co lo r(im ag e,cv2.CO LO R_BG R2GR AY)四、常用的图像处理操作1.转换为灰度图要将彩色图像转换为灰度图，可以使用`c v2.cv tC ol or()`函数，并指定转换标志为`cv2.CO LO R_BG R2GR AY`。
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。
图像处理中的基本算法和技巧
图像处理中的基本算法和技巧图像处理是一门非常重要的技术，它对于各种领域都有着广泛的应用。
而在图像处理中，基本算法和技巧是非常关键的。
接下来，我们将会详细地介绍几种常用的基本算法和技巧。
一、图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法，它可以用来去除图像中的噪点和平滑图像等。
在图像滤波中，常用的滤波器有高斯滤波器和中值滤波器。
高斯滤波器是一种线性滤波器，它可以对图像进行平滑处理。
在高斯滤波器中，通过调整高斯核的大小和标准差来控制平滑的程度。
一般情况下，高斯核的大小和标准差越大，平滑程度就越高。
而中值滤波器则是一种非线性滤波器，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。
二、图像变换图像变换是指对图像进行变形、旋转和缩放等操作。
在图像变换中，常用的方法有仿射变换和透视变换。
仿射变换是指在二维平面上对图像进行平移、旋转、缩放和倾斜等操作，使得变换后的图像与原始图像相似。
而透视变换则是仿射变换的一种扩展，它可以对三维物体进行投影变换，并将其映射为二维图像。
三、图像分割图像分割是指将图像分成若干个互不重叠的子区域的过程。
其目的是为了提取图像的某些特征，如边缘、轮廓和区域等。
在图像分割中，常用的方法有阈值分割、区域生长和边缘检测等。
阈值分割是指通过设置灰度值的阈值，将图像中的像素分为两类：前景和背景。
区域生长则是通过确定种子点，逐步生长出与之相邻的图像区域。
而边缘检测则是通过寻找图像中的边缘，来分割出图像的各个部分。
四、图像识别图像识别是指通过对图像中的特征进行鉴别，从而实现对该图像的识别。
在图像识别中，常用的方法有模板匹配、特征提取和分类器学习等。
模板匹配是指将一个已知的区域模板与待识别图像进行匹配，从而找到与该模板最相似的区域。
特征提取则是指通过对图像中的特征进行分析和提取，来实现对图像的识别。
而分类器学习则是通过对大量的样本进行学习和分类，来实现对图像的自动识别。
以上就是图像处理中的基本算法和技巧，它们在实际应用中都有着非常广泛的应用。
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。
opencvhough变换实现曲线断点连接
标题：opencvhough变换实现曲线断点连接一、概述对于图像处理和计算机视觉领域的研究者和从业者来说，曲线的连接是一个常见且具有挑战性的问题。
尤其在边缘检测和目标识别中，曲线的断点连接对于准确地检测和识别目标具有重要意义。
而opencvhough变换作为图像处理中的经典算法之一，能够很好地解决曲线断点连接的问题。
本文将介绍opencvhough变换的原理和应用，以及如何利用opencvhough变换实现曲线断点连接。
二、opencvhough变换的原理opencvhough变换是一种经典的直线检测算法，最早由Paul Hough 于1962年提出。
该算法的基本原理是通过将像素点映射到参数空间中，然后在参数空间中找到共线的像素点组成直线。
具体来说，opencvhough变换首先将直角坐标系中的一条直线表示为极坐标系中的一个点，这个点的极坐标是$r$和$\theta$，其中$r$表示直线与原点的距离，$\theta$表示直线与$x$轴的夹角。
opencvhough变换在参数空间中进行累加，最后找到累加值最大的点即为检测到的直线。
三、opencvhough变换的应用opencvhough变换广泛应用于图像处理和计算机视觉领域，例如边缘检测、目标识别、车道线检测等。
在边缘检测中，opencvhough变换可以帮助检测图像中的直线和曲线，从而辅助目标识别和物体定位。
在目标识别中，opencvhough变换可以帮助检测图像中的目标轮廓，进而实现目标的识别和跟踪。
在车道线检测中，opencvhough 变换可以帮助检测图像中的车道线，从而实现自动驾驶系统对车道的识别和跟踪。
四、opencvhough变换实现曲线断点连接在实际的图像处理和计算机视觉应用中，曲线断点连接是一个比较常见的问题。
一般来说，曲线可能由多个曲线段组成，而这些曲线段之间可能存在断点。
为了准确地识别和跟踪整条曲线，需要对这些曲线段进行断点连接。
opencv实现二值图像细化的算法
opencv实现⼆值图像细化的算法opencv实现⼆值图像细化的算法细化算法通常和⾻骼化、⾻架化算法是相同的意思，也就是thin算法或者skeleton算法。
虽然很多图像处理的教材上不是这么写的，具体原因可以看这篇论⽂，Louisa Lam, Seong-Whan Lee, Ching Y. Suen，“Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey ”，IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 14, NO. 9, SEPTEMBER 1992 ，总结了⼏乎所有92年以前的经典细化算法。
函数：void cvThin( IplImage* src, IplImage* dst, int iterations=1)功能：将IPL_DEPTH_8U型⼆值图像进⾏细化参数：src，原始IPL_DEPTH_8U型⼆值图像dst，⽬标存储空间，必须事先分配好，且和原图像⼤⼩类型⼀致iterations，迭代次数参考⽂献：T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol. 27, no. 3, pp. 236-239, 1984.void cvThin( IplImage* src, IplImage* dst, int iterations=1){CvSize size = cvGetSize(src);cvCopy(src, dst);int n = 0,i = 0,j = 0;for(n=0; n<iterations; n++){IplImage* t_image = cvCloneImage(dst);for(i=0; i<size.height; i++){for(j=0; j<size.width; j++){if(CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j)==1){int ap=0;int p2 = (i==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j);int p3 = (i==0 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j+1);if (p2==0 && p3==1){ap++;}int p4 = (j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j+1);if(p3==0 && p4==1){ap++;}int p5 = (i==size.height-1 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j+1);if(p4==0 && p5==1){ap++;}int p6 = (i==size.height-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j);if(p5==0 && p6==1){ap++;}int p7 = (i==size.height-1 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j-1);if(p6==0 && p7==1){ap++;}int p8 = (j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j-1);if(p7==0 && p8==1){ap++;}int p9 = (i==0 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i-1,j-1);if(p8==0 && p9==1){ap++;}if(p9==0 && p2==1){ap++;}if((p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)>1 && (p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)<7){if(ap==1){if(!(p2 && p4 && p6)){if(!(p4 && p6 && p8)){CV_IMAGE_ELEM(dst,byte,i,j)=0;}}}}}}}cvReleaseImage(&t_image);t_image = cvCloneImage(dst);for(i=0; i<size.height; i++){for(int j=0; j<size.width; j++){if(CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j)==1){int ap=0;int p2 = (i==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j);int p3 = (i==0 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j+1);if (p2==0 && p3==1){ap++;}int p4 = (j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j+1);if(p3==0 && p4==1){ap++;}int p5 = (i==size.height-1 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j+1);if(p4==0 && p5==1){ap++;}int p6 = (i==size.height-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j);if(p5==0 && p6==1){ap++;}int p7 = (i==size.height-1 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j-1); if(p6==0 && p7==1){ap++;}int p8 = (j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j-1);if(p7==0 && p8==1){ap++;}int p9 = (i==0 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i-1,j-1);if(p8==0 && p9==1){ap++;}if(p9==0 && p2==1){ap++;}if((p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)>1 && (p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)<7) {if(ap==1){if(p2*p4*p8==0){if(p2*p6*p8==0){CV_IMAGE_ELEM(dst, byte,i,j)=0;}}}}}}}cvReleaseImage(&t_image);}}//使⽤举例#include "cxcore.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"int main(int argc, char* argv[]){if(argc!=2){return 0;}IplImage *pSrc = NULL,*pDst = NULL,*pTmp = NULL;//传⼊⼀个灰度图像pSrc = cvLoadImage(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);if(!pSrc){return 0;}pTmp = cvCloneImage(pSrc);pDst = cvCreateImage(cvGetSize(pSrc),pSrc->depth,pSrc->nChannels);cvZero(pDst);cvThreshold(pSrc,pTmp,128,1,CV_THRESH_BINARY_INV);//做⼆值处理，将图像转换成0，1格式 //cvSaveImage("c://Threshold.bmp",pTmp,0);cvThin(pTmp,pDst,8);//细化，通过修改iterations参数进⼀步细化cvNamedWindow("src",1);cvNamedWindow("dst",1);cvShowImage("src",pSrc);//将⼆值图像转换成灰度，以便显⽰int i = 0,j = 0;CvSize size = cvGetSize(pDst);for(i=0; i<size.height; i++){for(j=0; j<size.width; j++){if(CV_IMAGE_ELEM(pDst,uchar,i,j)==1){CV_IMAGE_ELEM(pDst,uchar,i,j) = 0;}else{CV_IMAGE_ELEM(pDst,uchar,i,j) = 255;}}}//cvSaveImage("c://thin.bmp",pDst);cvShowImage("dst",pDst);cvWaitKey(0);cvReleaseImage(&pSrc);cvReleaseImage(&pDst);cvReleaseImage(&pTmp);cvDestroyWindow("src");cvDestroyWindow("dst");return 0;}。
c++调用opencv的sift算法
c++调用opencv的sift算法OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，其中包含了许多经典的图像处理和特征提取算法，包括SIFT（尺度不变特征变换）算法。
SIFT算法是由David Lowe在1999年提出的一种用于图像特征提取的算法，它通过检测图像中的关键点并计算这些关键点的局部特征描述子来实现。
要在C++中调用OpenCV的SIFT算法，首先需要安装并配置好OpenCV 库。
然后，我们可以按照以下步骤使用SIFT算法：1. 导入必要的OpenCV头文件：```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>```2. 读取输入图像：```cppcv::Mat image = cv::imread('input.jpg',cv::IMREAD_GRAYSCALE);```3. 创建SIFT对象：```cppcv::Ptr<cv::Feature2D> sift = cv::SIFT::create();```4. 检测关键点和计算特征描述子：```cppstd::vector<cv::KeyPoint> keypoints;cv::Mat descriptors;sift->detectAndCompute(image, cv::noArray(), keypoints, descriptors);```5. 可选地，可以使用以下代码绘制关键点：```cppcv::Mat output;cv::drawKeypoints(image, keypoints, output);cv::imshow('Keypoints', output);cv::waitKey(0);```在这个例子中，我们首先加载输入图像并将其转换为灰度图像。
然后，我们创建了一个SIFT对象，并调用其detectAndCompute函数来检测关键点和计算特征描述子。
opencv常用算法
opencv常用算法
OpenCV是一个广泛用于计算机视觉和图像处理的开源库，提
供了许多常用的算法和工具。
以下是一些常用的Opencv算法：
1. 图像处理算法：包括图像滤波、图像修复、图像增强、图像分割、图像配准等。
2. 特征提取算法：包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF
（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
3. 物体检测算法：包括Haar级联检测器、HOG（方向梯度直
方图）特征和支持向量机（SVM）等。
4. 目标跟踪算法：包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、MeanShift算法、CamShift算法等。
5. 视频流处理算法：包括帧差法、光流法、背景建模等。
6. 三维重建算法：包括立体视觉、多视图几何、结构光等。
7. 机器学习算法：包括支持向量机（SVM）、决策树、K近
邻算法等。
需要根据具体需求选择合适的算法来解决特定的问题。
Opencv提供了丰富的函数和工具，可以方便地实现这些算法。
前端像识别实践利用OpenCV进行像处理与分析的教程
前端像识别实践利用OpenCV进行像处理与分析的教程前端图像识别实践：利用OpenCV进行图像处理与分析的教程导言：图像识别与处理是现代计算机科学领域的一个重要研究方向，它通过对图像进行人工智能算法的应用从而实现对图像的分析、识别与处理。
而在前端开发中，借助开源图像处理库OpenCV，我们能够实现丰富的图像处理与分析效果。
本教程将介绍如何在前端开发中使用OpenCV进行图像识别实践，并提供一些实用的处理示例。
一、OpenCV简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理函数和算法，支持多种编程语言，包括C++、Python等。
OpenCV广泛应用于计算机视觉、图像识别和机器学习等领域，在前端开发中，我们可以利用OpenCV实现图像的处理、特征分析等功能。
二、环境搭建在开始前端图像识别的实践之前，我们需要先搭建好相应的开发环境。
首先，确保你的计算机已经安装好了OpenCV的相关库文件，并配置好了编译环境。
接下来，我们将使用HTML5的Canvas元素来实现图像的显示与处理，因此，你需要了解基本的HTML5技术和Canvas的使用方法。
此外，为了方便操作图像，我们还需要使用JavaScript编程语言。
三、图像处理基础在进行图像识别实践之前，我们有必要了解一些基本的图像处理概念和算法。
例如，图像的读取与显示、图像的灰度化、图像的二值化以及滤波处理等。
这些基本的概念和算法是我们进行后续图像处理与分析的基础。
四、图像识别实践1. 图像的读取与显示- 在前端开发中，我们使用<input type="file">标签来实现图像的上传功能，通过File API可以获取到用户上传的图像文件。
接下来，我们使用Canvas元素将图像显示在页面上，代码示例如下：```javascriptvar input = document.querySelector('input[type="file"]');var canvas = document.querySelector('canvas');var ctx = canvas.getContext('2d');input.addEventListener('change', function(e) {var file = e.target.files[0];var reader = new FileReader();reader.onload = function(event) {var img = new Image();img.onload = function() {ctx.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height);}img.src = event.target.result;}reader.readAsDataURL(file);});```2. 图像的灰度化- 图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
opencv拉普拉斯算子计算过程
opencv拉普拉斯算子计算过程下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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基于OpenCV的图像识别算法研究与应用
基于OpenCV的图像识别算法研究与应用一、引言随着人工智能技术的不断发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
而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分析工具，为图像识别算法的研究和应用提供了便利。
本文将探讨基于OpenCV的图像识别算法研究与应用。
二、图像识别算法概述图像识别算法是指通过对图像进行处理和分析，从中提取出有用的信息并进行分类、识别的技术。
常见的图像识别算法包括但不限于：边缘检测、特征提取、目标检测、目标跟踪等。
这些算法在计算机视觉领域有着重要的应用，能够帮助计算机理解和处理图像信息。
三、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具，可以用于图像处理、计算机视觉等领域。
它支持多种编程语言，如C++、Python等，使得开发者可以方便地使用其功能进行图像处理和分析。
四、基于OpenCV的图像识别算法研究1. 边缘检测边缘检测是图像处理中常用的技术，可以帮助我们找到图像中物体之间的边界。
OpenCV提供了多种边缘检测算法，如Sobel、Canny等。
这些算法能够有效地提取出图像中的边缘信息，为后续的目标检测和识别奠定基础。
2. 特征提取特征提取是图像识别中非常重要的一步，通过提取出图像中的关键特征点，可以帮助我们对目标进行更准确地识别。
OpenCV中提供了各种特征提取算法，如SIFT、SURF等，这些算法能够帮助我们找到图像中具有代表性的特征点。
3. 目标检测目标检测是指在图像中自动识别出感兴趣的目标物体，并进行分类或定位。
OpenCV中集成了一些经典的目标检测算法，如Haar级联检测器、HOG特征检测器等。
这些算法在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性。
4. 目标跟踪目标跟踪是指在视频流中追踪目标物体的位置和运动轨迹。
OpenCV提供了多种目标跟踪算法，如KCF跟踪器、MIL跟踪器等。
这些算法能够实时地跟踪目标，并在复杂场景下保持稳定性。
python opencv otsu阈值分割算法
python opencv otsu阈值分割算法Python作为一种高级编程语言，具有很多实用的库，其中OpenCV是处理计算机视觉任务的重要工具，而Otsu阈值分割算法是应用于图像处理中的一种经典算法。
下面将详细介绍Python在OpenCV中如何应用Otsu算法对图像进行分割。
一、了解Otsu算法Otsu算法是一种基于最大类间方差的阈值处理方法，它的基本思想是找到一个阈值，使得将图像分为前景和背景两部分后的类间方差最大。
Otsu算法可以通过计算像素的灰度级别直方图来确定最佳阈值，具有较高的自适应性，适用于各种类型的图像。
二、具体步骤1.导入必要的库在Python中使用OpenCV和NumPy库进行图像处理和数学运算，因此需要在代码中导入这两个库。
import cv2import numpy as np2.读取图像使用OpenCV的imread()函数读取要进行Otsu分割的图像，一般情况下，Otsu算法对灰度图像处理效果较好。
img = cv2.imread('test.jpg',0)3.计算阈值使用OpenCV的threshold()函数进行阈值处理，将图像二值化处理。
在threshold()函数中，通过设置cv2.THRESH_OTSU参数可以自动计算图像的最佳阈值。
ret,thresh =cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)4.展示结果使用OpenCV的imshow()函数将分割后的图像显示出来，用waitKey()函数保持图像窗口不关闭，直到键盘输入或者指定的毫秒数过去为止。
cv2.imshow('Otsu',thresh)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()三、完整代码import cv2import numpy as np#读取图像img = cv2.imread('test.jpg',0)#计算阈值ret,thresh =cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) #展示结果cv2.imshow('Otsu',thresh)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()四、总结本文介绍了Python在OpenCV中应用Otsu阈值分割算法进行图像处理的详细方法。
OPENCV图像处理的函数说明
∙Open Source Computer Vision Library ∙∙ 论坛 ∙ 商业 ∙ 专题 ∙ 讲座 ∙ 例程 ∙ 安装 ∙ 常见问题 ∙ 函数说明Cv 图像处理Wikipedia ，自由的百科全书注意:本章描述图像处理和分析的一些函数。
大多数函数都是针对两维象素数组的，这里，我们称这些数组为“图像”，但是它们不一定非得是IplImage 结构，也可以是CvMat 或者CvMatND 结构。
目录[隐藏]∙ 1 梯度、边缘和角点o 1.1 Sobelo 1.2 Laplaceo 1.3 Cannyo 1.4 PreCornerDetecto 1.5 CornerEigenValsAndVecso 1.6 CornerMinEigenValo 1.7 CornerHarriso 1.8 FindCornerSubPixo 1.9 GoodFeaturesToTrack∙ 2 采样、插值和几何变换o 2.1 InitLineIteratoro 2.2 SampleLineo 2.3 GetRectSubPixo 2.4 GetQuadrangleSubPixo 2.5 Resizeo 2.6 WarpAffineo 2.7 GetAffineTransformo 2.8 2DRotationMatrixo 2.9 WarpPerspectiveo 2.10 WarpPerspectiveQMatrixo 2.11 GetPerspectiveTransformo 2.12 Remapo 2.13 LogPolar∙ 3 形态学操作o 3.1 CreateStructuringElementExo 3.2 ReleaseStructuringElemento 3.3 Erodeo 3.4 Dilateo 3.5 MorphologyEx∙ 4 滤波器与色彩空间变换o 4.1 Smootho 4.2 Filter2Do 4.3 CopyMakeBordero 4.4 Integralo 4.5 CvtColoro 4.6 Thresholdo 4.7 AdaptiveThreshold∙ 5 金字塔及其应用o 5.1 PyrDowno 5.2 PyrUp∙ 6 连接部件o 6.1 CvConnectedCompo 6.2 FloodFillo 6.3 FindContourso 6.4 StartFindContourso 6.5 FindNextContouro 6.6 SubstituteContouro 6.7 EndFindContourso 6.8 PyrSegmentationo 6.9 PyrMeanShiftFilteringo 6.10 Watershed∙7 图像与轮廓矩o7.1 Momentso7.2 GetSpatialMomento7.3 GetCentralMomento7.4 GetNormalizedCentralMomento7.5 GetHuMoments∙8 特殊图像变换o8.1 HoughLineso8.2 HoughCircleso8.3 DistTransformo8.4 Inpaint∙9 直方图o9.1 CvHistogramo9.2 CreateHisto9.3 SetHistBinRangeso9.4 ReleaseHisto9.5 ClearHisto9.6 MakeHistHeaderForArrayo9.7 QueryHistValue_1Do9.8 GetHistValue_1Do9.9 GetMinMaxHistValueo9.10 NormalizeHisto9.11 ThreshHisto9.12 CompareHisto9.13 CopyHisto9.14 CalcHisto9.15 CalcBackProjecto9.16 CalcBackProjectPatcho9.17 CalcProbDensityo9.18 EqualizeHist∙10 匹配o10.1 MatchTemplateo10.2 MatchShapeso10.3 CalcEMD2[编辑]梯度、边缘和角点[编辑]Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );src输入图像.dst输出图像.xorderx 方向上的差分阶数yordery 方向上的差分阶数aperture_size扩展 Sobel 核的大小，必须是 1, 3, 5 或 7。
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。
opencv大津法
opencv大津法Opencv大津法，又称Otsu’s方法，是一种基于图像灰度直方图的二值化算法。
该算法是由日本学者大津展之在1979年提出的，被认为是二值化算法中最经典的之一，能够将灰度图像转化为黑白二值图像，使得图像中目标物体背景和噪声的影响被消除，从而有效提取目标物体信息。
Opencv大津法的原理是基于直方图统计特征，从而确定分割阈值。
具体而言，该算法首先计算图像灰度的直方图，统计每种灰度值出现的次数。
然后，对于每一个灰度值i，将图像分割为两部分，即低于i和高于i两个部分，统计两部分的像素数和像素点的平均灰度值。
接着，计算两部分的灰度均值和图像总平均灰度值，根据这些信息，可以计算出两部分的类间方差以及类内方差。
最后，找到使得两部分类间方差最大的灰度值i，即为最佳分割阈值。
大津法在图像处理中广泛应用，特别是在肿瘤检测、面部识别、车牌识别、OCR光学字符识别等领域。
在肿瘤检测中，大津法可以帮助医生准确地识别正常组织和异常组织，从而更好地判断肿瘤是否存在；在OCR光学字符识别中，大津法可以将图像分割为黑白像素点，使得光学字符易于识别。
Opencv大津法具有以下优点：1.准确性高：大津法能够快速准确地确定最佳分割阈值，分割效果较好。
2.算法简单：大津法只需要进行简单的统计操作，算法的步骤简单易懂。
3.适用范围广：大津法适用于各种类型的图像，包括灰度图像、彩色图像等。
4.处理效率高：大津法处理速度快，具有高效性。
总之，Opencv大津法是一种灰度图像处理的经典算法，具有准确性高、算法简单、适用范围广、处理效率高等优点。
在日常生活中，我们可以通过使用Opencv大津法来进行车牌识别、OCR光学字符识别、肿瘤检测等方面的应用。
图像处理算法在C语言中的实现
图像处理算法在C语言中的实现图像处理算法是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它涉及到对图像进行各种操作和处理，以提取有用信息或改善图像质量。
在图像处理算法中，C语言是一种广泛应用的编程语言，因为它具有良好的性能和灵活性，非常适合于图像处理领域。
在C语言中实现图像处理算法，需要首先了解图像处理的基本原理以及常用的算法。
图像处理的基本原理包括图像表示、数字图像的像素操作、空间域滤波、频域滤波等。
常用的图像处理算法包括灰度化、二值化、边缘检测、图像平滑、图像锐化等。
对于灰度化算法，在C语言中的实现通常是将彩色图像转化为灰度图像。
实现的方法是通过加权平均法将RGB三个通道的像素值计算出一个灰度值，然后将每个像素的RGB值转化为相同的灰度值，最终得到灰度图像。
对于二值化算法，在C语言中的实现通常是将灰度图像根据一个设定的阈值转化为黑白图像。
实现的方法是将每个像素的灰度值与阈值进行比较，大于阈值的像素设置为白色，小于阈值的像素设置为黑色，得到二值图像。
边缘检测算法在C语言中的实现通常基于Sobel、Prewitt、Canny等算子。
这些算子是基于图像的梯度信息来检测图像中的边缘。
实现的方法是通过计算每个像素的梯度值，并与设定的阈值比较，得到边缘图像。
图像平滑算法在C语言中的实现通常基于均值滤波、高斯滤波等。
这些算法可以去除图像中的噪声，平滑图像的效果。
实现的方法是通过卷积操作将每个像素的周围像素值进行平均或者加权平滑，得到平滑后的图像。
图像锐化算法在C语言中的实现通常基于拉普拉斯算子、Sobel算子等。
这些算子可以增强图像中的细节和边缘，使图像更加清晰。
实现的方法是通过卷积操作将每个像素的周围像素值加权相加，得到锐化后的图像。
总的来说，图像处理算法在C语言中的实现需要深入理解图像处理的基本原理和常用算法，编写高效的代码以实现各种图像处理功能。
通过学习和实践，可以提高对图像处理算法的理解和应用能力，进一步推动计算机视觉领域的发展和创新。
opencv中加减乘除
OpenCV中的加减乘除简介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。
在OpenCV中，加减乘除是常用的图像处理操作，可以实现图像的增强、滤波、混合等功能。
本文将介绍在OpenCV中如何使用加减乘除操作进行图像处理。
加法在OpenCV中，可以使用cv2.add()函数进行两幅图像的加法操作。
该函数将两幅图像对应位置的像素值相加，并返回结果。
import cv2import numpy as np# 读取两幅图像image1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')# 将两幅图像相加result = cv2.add(image1, image2)# 显示结果cv2.imshow('Addition', result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()上述代码首先使用cv2.imread()函数读取两幅图像，然后使用cv2.add()函数将两幅图像相加得到结果。
最后使用cv2.imshow()函数显示结果。
减法在OpenCV中，可以使用cv2.subtract()函数进行两幅图像的减法操作。
该函数将第二幅图像从第一幅图像对应位置的像素值中减去，并返回结果。
import cv2import numpy as np# 读取两幅图像image1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')# 将第二幅图像从第一幅图像中减去# 显示结果cv2.imshow('Subtraction', result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()上述代码首先使用cv2.imread()函数读取两幅图像，然后使用cv2.subtract()函数将第二幅图像从第一幅图像中减去得到结果。
opencv中超分辨率算法
opencv中超分辨率算法“OpenCV中超分辨率算法”是一类图像处理算法，用于将低分辨率图像恢复为高分辨率图像。
这些算法在电视、视频监控、医学图像等领域都有广泛的应用。
本文将详细介绍OpenCV中常用的几种超分辨率算法，并讨论它们的工作原理和应用场景。
1. 什么是超分辨率算法？超分辨率算法是一种图像处理技术，用于增强图像的细节，提升图像质量，使低分辨率的图像能够拥有更高的清晰度。
超分辨率算法基于局部像素的特征和全局图像的结构，通过图像插值、边缘增强等技术，从低分辨率图像中恢复高分辨率图像的细节。
2. OpenCV中的超分辨率算法有哪些？OpenCV中包含了多种超分辨率算法，其中最常用的有插值算法、基于深度学习的算法和基于稀疏表示的算法。
2.1 插值算法插值算法是一种经典的超分辨率算法，常用的有双线性插值、双三次插值等。
这些算法通过在低分辨率图像上进行像素插值，生成高分辨率图像。
具体而言，双线性插值使用距离最近的四个像素点的加权平均值来估计目标像素的值，而双三次插值则使用距离最近的16个像素点的加权平均值。
插值算法简单高效，但对于较大的放大倍数，生成的高分辨率图像可能出现模糊和锯齿等问题。
2.2 基于深度学习的算法基于深度学习的超分辨率算法近年来得到了快速的发展。
这类算法利用深度神经网络从训练样本中学习图像的局部和全局特征，以预测像素的值。
其中比较有代表性的是SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）算法。
SRCNN通过多个卷积层和非线性激活函数构建了一个端到端的超分辨率网络，能够有效地提高图像的分辨率。
2.3 基于稀疏表示的算法基于稀疏表示的超分辨率算法假设图像的高分辨率表示可以通过低分辨率表示和一组稀疏的字典表示来生成。
具体而言，这类算法通过在低分辨率图像中找到与高分辨率图像中相似的图像块，并使用字典表示将其映射到高分辨率空间。
这种方法能够有效地恢复图像的细节，但在实际应用中，字典的构建和搜索过程比较耗时。
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基于opencv的use摄像头视频采集程序 (1)基于opencv的两个摄像头数据采集 (3)能激发你用代码做视频的冲动程序 (6)图像反转（就是把黑的变白，白的变黑） (11)图像格式的转换 (12)从摄像头或者A VI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测 (14)采用Canny算子进行边缘检测 (15)角点检测 (18)图像的旋转加缩放（效果很拽，用地球做就像谷歌地球似的） (21)Log-Polar极坐标变换 (22)对图像进行形态学操作（图像的开闭，腐蚀和膨胀运算） (25)用不同的核进行图像的二维滤波 (28)图像域的填充 (31)寻找轮廓实现视频流的运动目标检测（超推荐一下） (35)采用金字塔方法进行图像分割 (40)图像的亮度变换 (43)单通道图像的直方图 (46)计算和显示彩色图像的二维色调-饱和度图像 (48)图像的直方图均匀化 (51)用Hongh变换检测线段 (53)利用Hough变换检测圆（是圆不是椭圆） (57)距离变换 (59)椭圆曲线拟合 (64)由点集序列或数组创建凸外形 (68)Delaunay三角形和Voronoi划分的迭代式构造 (71)利用背景建模检测运动物体（推荐） (78)运动模板检测（摄像头） (81)显示如何利用Camshift算法进行彩色目标的跟踪 (87)基于opencv的use摄像头视频采集程序准备工作：你得把opencv库装到电脑上，并把各种头文件，源文件，lib库都连到vc上，然后设置一下系统环境变量，这里这方面就不说了，好像我前面的文章有说过，不懂也可百度一下。
建立一个基于WIN32控制台的工程CameraUSB,在新建一个c++元文件,写代码:#include "cxcore.h"#include "cvcam.h"#include "windows.h"#include "highgui.h"void callback(IplImage* image);int main(){int ncams=cvcamGetCamerasCount( );//返回可以访问的摄像头数目HWND MyWin;// 设置系统属性cvcamSetProperty(0, CVCAM_PROP_ENABLE, CVCAMTRUE); //选择第一个摄像头//cameracvcamSetProperty(0, CVCAM_PROP_RENDER, CVCAMTRUE); //We'll render stream// 在本例中// 假设创建一个窗口，并且窗口的ID是在变量 MyWin 中定义// MyWin 是窗口 HWND 的类型MyWin=(HWND)cvGetWindowHandle("CameraUSB window");cvcamSetProperty(0,CVCAM_PROP_WINDOW,&MyWin); // Selects a window for//video rendering//回调函数将处理每一帧cvcamSetProperty(0,CVCAM_PROP_CALLBACK,callback);cvcamInit( );cvcamStart( );// 现在程序开始工作cvWaitKey(0);cvcamStop( );cvcamExit( );return 0;}// 在图像中画兰色水平线void callback(IplImage* image){IplImage* image1 = image;int i,j;assert (image);for(i=0; i<image1->height; i+=10){for(j=(image1->widthStep)*i;j<(image1->widthStep)*(i+1);j+=image1->nChannels){image1->imageData[j] = (char)255;image1->imageData[j+1] = 0;image1->imageData[j+2] = 0;}}}嘿嘿,就这么简单就完事了。
不懂可留言问基于opencv的两个摄像头数据采集实现功能：同时采集两路USB摄像头数据，并显示，具有图片保存功能（点击左键保存图片，并暂停视频；右键继续视频）。
步骤就不说了，很简单，直接放代码了：#include <cvcam.h>#include <cv.h>#include <highgui.h>#include "stdio.h"#include <windows.h>void StereoCallback(IplImage *frame1,IplImage *frame2);void onMouse1(int Event,int x,int y,int flags,void *param);void onMouse2(int Event,int x,int y,int flags,void *param);IplImage *image1,*image2;char *strleft[4]={"left1.bmp","left2.bmp","left3.bmp","left4.bmp"}; char*strright[4]={"right1.bmp","right2.bmp","right3.bmp","right4.bmp"};void main(){HWND CaptureWindow1=0; //不赋值也行HWND CaptureWindow2=0;//int ncams=cvcamGetCamerasCount(); //获取摄像头的个数，在这里可有可无//用对话框的形式来选取摄像头int *CameraNumber;int nSelected = cvcamSelectCamera(&CameraNumber);/* //灰色图像image1=cvCreateImage(cvSize(320,240),IPL_DEPTH_8U,1);image2=cvCreateImage(cvSize(320,240),IPL_DEPTH_8U,1);*///彩色图像image1=cvCreateImage(cvSize(320,240),IPL_DEPTH_8U,3);image2=cvCreateImage(cvSize(320,240),IPL_DEPTH_8U,3);//初始化两个摄像头cvNamedWindow("cvcam1 Window",1);CaptureWindow1=(HWND)cvGetWindowHandle("cvcam1 Window");cvcamSetProperty(CameraNumber[0], CVCAM_PROP_ENABLE, CVCAMTRUE);cvcamSetProperty(CameraNumber[0], CVCAM_PROP_RENDER, CVCAMTRUE);cvcamSetProperty(CameraNumber[0], CVCAM_PROP_WINDOW, &CaptureWindow1);// cvSetMouseCallback("cvcam1 Window",onMouse1,0);cvNamedWindow("cvcam2 Window",1);CaptureWindow2=(HWND)cvGetWindowHandle("cvcam2 Window");cvcamSetProperty(CameraNumber[1], CVCAM_PROP_ENABLE, CVCAMTRUE);cvcamSetProperty(CameraNumber[1], CVCAM_PROP_RENDER, CVCAMTRUE);cvcamSetProperty(CameraNumber[1], CVCAM_PROP_WINDOW, &CaptureWindow2);// cvSetMouseCallback("cvcam2 Window",onMouse2,0);//让两个摄像头同步cvcamSetProperty(CameraNumber[0],CVCAM_STEREO_CALLBACK,(void*)&S tereoCallback);//启动程序cvcamInit();cvcamStart();cvSetMouseCallback("cvcam1 Window",onMouse1,0);cvSetMouseCallback("cvcam2 Window",onMouse2,0);cvWaitKey(0);cvcamStop();free(CameraNumber);cvcamExit();cvDestroyWindow("cvcam1 Window");cvDestroyWindow("cvcam2 Window");}void StereoCallback(IplImage* frame1,IplImage *frame2){/* //把图像转换成灰度图并保存到image中cvCvtColor(frame1,image1,CV_RGB2GRAY);cvCvtColor(frame2,image2,CV_RGB2GRAY);*///拷贝图像到全局变量image中该函数这样用存在问题// cvCopy(frame1,image1);// cvCopy(frame2,image2);image1=cvCloneImage(frame1);image2=cvCloneImage(frame2);//对截取的图像翻转cvFlip(image1,image1,0);cvFlip(image2,image2,0);}void onMouse1(int Event,int x,int y,int flags,void *param){static int num=0;if(Event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN){if(num==4)num=0;//只是固定定义了保存4张图片，为了不让程序非法而设置的复原cvcamPause();//图像保存cvSaveImage(strleft[num],image1);// cvSaveImage(strright[num],image2);// cvSaveImage("left.bmp",image1);// cvSaveImage("right.bmp",image2);}if(Event==CV_EVENT_RBUTTONDOWN){cvcamResume();num++;}}void onMouse2(int Event,int x,int y,int flags,void *param){static int num=0;if(Event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN){if(num==4)num=0;//只是固定定义了保存4张图片，为了不让程序非法而设置的复原cvcamPause();//图像保存// cvSaveImage(strleft[num],image1);cvSaveImage(strright[num],image2);// cvSaveImage("left.bmp",image1);// cvSaveImage("right.bmp",image2);}if(Event==CV_EVENT_RBUTTONDOWN){cvcamResume();num++;}}能激发你用代码做视频的冲动程序这个程序是基于opencv的，连接库就不说了，直接建立一个基于win32的控制台程序，写代码就OK了。