Techniques de traitement d'images en C++

C++ est un langage de programmation largement utilisé dans le développement de diverses applications informatiques. Parmi eux, les compétences en traitement d’images sont l’un des sujets importants dans les applications C++ et sont largement utilisées dans la vision par ordinateur, l’intelligence artificielle, le développement de jeux et d’autres domaines. Cet article présentera quelques techniques courantes de traitement d'image en C++ et comment les utiliser.

1. Détection des bords

La détection des bords est une étape importante du traitement de l'image, qui nous aide à détecter et à identifier les bords des images en calculant les différences entre les pixels de l'image. En C++, la détection des contours est généralement implémentée à l'aide des opérateurs Sobel, Canny ou Laplacien. Par exemple, le code suivant utilise l'opérateur Sobel pour la détection des contours :

Mat src, src_gray;
Mat grad;

int scale = 1;
int delta = 0;
int ddepth = CV_16S;

GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);

cvtColor(src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY);

Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y;

Scharr(src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
Scharr(src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT);

convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);

addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);

Ici, nous floutons d'abord l'image à l'aide d'un filtre gaussien, puis la convertissons en une image en niveaux de gris. Ensuite, nous définissons les fonctions de dégradé grad_x et grad_y, et utilisons la fonction Scharr pour calculer les gradients dans les directions x et y. Enfin, nous combinons ces deux images dégradées en une seule image dégradée. À ce stade, vous pouvez afficher l'image dégradée pour voir l'effet de détection des contours que nous avons obtenu.

2. Égalisation de l'histogramme

L'égalisation de l'histogramme peut nous aider à améliorer le contraste et la luminosité de l'image. En C++, nous pouvons utiliser la fonction égalizeHist pour effectuer une égalisation d'histogramme sur l'image. Par exemple, l'exemple de code suivant montre comment égaliser une image à l'aide de la fonction égalizeHist :

Mat src, dst;
cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY);
equalizeHist(src, dst);

Ici, nous convertissons d'abord l'image en une image en niveaux de gris, puis utilisons la fonction égalizeHist pour effectuer une égalisation de l'histogramme sur l'image en niveaux de gris. Enfin, nous stockons l'image égalisée générée dans la variable dst. Vous pouvez comparer les changements avant et après l'égalisation en affichant les images src et dst.

3. Mise à l'échelle de l'image

La mise à l'échelle de l'image est le processus de mise à l'échelle d'une image sur une autre image de taille différente. En C++, nous pouvons utiliser la fonction resize pour redimensionner l'image. Par exemple, l'exemple de code suivant montre comment utiliser la fonction de redimensionnement pour réduire une image de moitié :

Mat src, dst;
resize(src, dst, Size(src.cols / 2, src.rows / 2), 0, 0, INTER_LINEAR);

Ici, nous utilisons la fonction de redimensionnement pour redimensionner l'image originale src sur une image dst de sa demi-taille. Nous utilisons la fonction Size pour spécifier la taille cible et passons l'indicateur INTER_LINEAR à la fonction pour spécifier l'algorithme de mise à l'échelle. Avec des images dst plus petites, vous économisez du temps de traitement et de la consommation de mémoire.

Résumé

Dans cet article, nous avons présenté certaines techniques de traitement d'image courantes en C++, notamment la détection des contours, l'égalisation de l'histogramme et la mise à l'échelle de l'image. Ces techniques peuvent être utilisées dans le développement de diverses applications de vision par ordinateur, notamment dans des domaines tels que l’intelligence artificielle, le développement de jeux et le traitement d’images. Si vous écrivez une application C++ impliquant un traitement d’image, pensez à utiliser ces conseils.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!