opencv 学习

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VS2019

opencv4.4.0

参考：链接

初步尝试

参考：链接

图像显示

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
//读取图片
Mat img = imread("D:\\生活资料\\图片\\斗图\\1.jpg", 1); //图片储存位置地址使用
if (img.empty())
{
std::cout << "图片读取失败！" << std::endl;
system("pause");
return 0;
}
imshow("【原图】", img);    //显示原图片
waitKey(); // 等待任意按键按下
return 0;
}

显示效果：



代码解释：
1、using namespace cv;
opencv 中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，在代码开头的适当位置加上 using namespace cv; ，规定程序位于此命名空间之内
2、Mat类
mat 类用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构，我们这里只是用到了 Mat img=imread();
3、imread()
imread() 函数用于读取文件中的图片到opencv中，定义如下：
Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );
第一个参数  const String& filename ，指的是图片路径，在Windows下，opencv的imread函数支持如下类型的图像载入：



第二个参数： int flags = IMRE
ad8
AD_COLOR ，为载入表示，指定了一个加载图像的颜色类型，其他不多介绍
4、imshow()
imshow()函数用于在指定的敞口中显示衣服图像，函数定义为：
void imshow(const String& winname, InputArray mat);
第一个参数：const String& winname，只要显示的窗口显示名称
第二个参数：InputArray mat，只要显示的图像，其他不多介绍
图形腐蚀和膨胀
腐蚀：就是图像中暗色部分“腐蚀”掉图像中的高亮部分
代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
//读取图片
Mat img = imread("D:\\生活资料\\图片\\斗图\\1.jpg", 1); //图片储存位置地址使用 \\

if (img.empty())
{
std::cout << "图片读取失败！" << std::endl;
system("pause");
return 0;
}
imshow("【原图】", img);    //显示原图片

//进行腐蚀操作
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
Mat dstimg;
erode(img, dstimg, element);
//显示效果图
imshow("【腐蚀操作】", dstimg);
waitKey(); // 等待任意按键按下
return 0;
}

效果：



代码解释：
参考：链接  
1、getStructuringElement
getStructuringElement（）函数，返回值为指定形状和尺寸结构元素（内核矩阵），定义如下：
Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1));
第一个参数：内核的形状（一般来说：矩形：MORPH_RECT；交叉形：MORPH_CROSS；椭圆形：MORPH_ELLIPSE）
第二个参数：内核大小（如上，就是15*15的正方行内核）
第三个参数：锚点的位置（默认值Point（-1,-1），表示锚点位于中心点）
2、erode
erode 函数使用像素邻域内的局部极小运算符来腐蚀一张图片，从src输入，由dst输出，定义如下：
void erode( 
InputArray src, 
OutputArray dst, 
InputArray kernel,
                         Point anchor = Point(-1,-1), 
int iterations = 1,
                         int borderType = BORDER_CONSTANT,
                         const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() 
);
第一个参数：输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可
第二个参数：目标图像，需要有原图像有一样的尺寸和类型
第三个参数：kernel，腐蚀操作的内核，为NULL时，表示的是使用参考点位于中心3*3的核，一般使用 getStructuringElement 函数，会返回指定形状和尺寸的结构元素（内核矩阵）
第四个参数：anchor，锚的位置，默认为（-1，-1），表示锚位于单位（element）的中心
第五个参数：iterations ，迭代使用erode函数的次数，默认为1
第六个参数：borderType ，用于推断图像外部像素的某种边界模式，默认为BORDER_CONSTANT
第七个参数：borderValue，当边界为常数时的边界值，有默认值 morphologyDefaultBorderValue ，其他不多解释
但使用erode函数，一般只需要前三个参数，后面四个参数都是默认值
膨胀：和腐蚀相反，将图像亮度部分放大，黑暗部分缩小
代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
//读取图片
Mat img = imread("D:\\生活资料\\图片\\斗图\\1.jpg", 1); //图片储存位置地址使用 \\

if (img.empty())
{
std::cout << "图片读取失败！" << std::endl;
system("pause");
return 0;
}
imshow("【原图】", img);    //显示原图片

//进行腐蚀操作
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
Mat dstimg;
dilate(img, dstimg, element);
//显示效果图
imshow("【膨胀操作】", dstimg);
waitKey(); // 等待任意按键按下
return 0;
}

效果：



代码分析：
1、dilate
dilate 函数使用像素邻域内的局部极大运算符来膨胀一张图片，从src输入，由dst输出，函数定义为：
void dilate( 
InputArray src, 
OutputArray dst, 
InputArray kernel,
                          Point anchor = Point(-1,-1), 
int iterations = 1,
                          int borderType = BORDER_CONSTANT,
                          const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() 
);
参数介绍：



图像模糊
模糊，就是对图像进行了增值滤波操作
代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
//读取图片
Mat img = imread("D:\\生活资料\\图片\\斗图\\1.jpg", 1); //图片储存位置地址使用 \\

if (img.empty())
{
std::cout << "图片读取失败！" << std::endl;
system("pause");
return 0;
}
imshow("【原图】", img);    //显示原图
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
Mat dstimg;
// 进行腐蚀操作
erode(img, dstimg, element);
imshow("【腐蚀操作】", dstimg);
// 进行膨胀操作
dilate(img, dstimg, element);
imshow("【膨胀操作】", dstimg);
// 进行模糊操作
blur(img, dstimg, Size(7, 7));
imshow("【均值滤波】", dstimg);
waitKey(); // 等待任意按键按下
return 0;
}

效果：