この記事では、C で簡単な画像処理プログラムを作成する方法を学びます。画像の読み取りからフィルターの適用、画像の保存までの基本をすべて説明します。
画像処理プログラムの作成を開始する前に、OpenCV ライブラリをインストールする必要があります。 OpenCV は、高品質の画像処理アプリケーションの作成に役立つ豊富な機能を備えた人気のあるコンピューター ビジョン ライブラリです。
ステップ 1: 画像をロードする
画像をロードするには、Mat という OpenCV オブジェクトを宣言する必要があります。以下は、ファイルから画像をロードするコードです:
#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; }
上記のコードは、OpenCV 経由で画像をロードするために使用されます。プログラムはまず、コマンド ラインから入力されたファイル名を読み取ります。ファイルが見つからない場合は、ファイルを開けないか見つからないことを示すプロンプトがユーザーに表示されます。
画像が正常に読み込まれたら、それを表示するウィンドウを作成します。 imshow
関数を使用して画像を表示し、waitKey
を使用してユーザーのアクション (キーボードの任意のキーを押してウィンドウを閉じるなど) を待ちます。
ステップ 2: フィルターを適用する
画像をロードしたので、いくつかのフィルターの適用を開始できます。 OpenCV ライブラリには、ぼかし効果の追加、エッジ検出、その他の画像処理で一般的な操作など、さまざまなフィルターの適用に役立つ多くの組み込み関数が用意されています。
次のコードは、ガウスぼかしフィルターを画像に追加します。
Mat blurred_image; GaussianBlur(image, blurred_image, Size(7,7), 0); namedWindow("Blurred Image", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("Blurred Image", blurred_image); waitKey(0);
まず、ぼかした画像を保存する Mat オブジェクトを宣言します。次に、GaussianBlur
関数を使用してガウスぼかしを適用します。関数では、最初のパラメーターはぼかされる画像、2 番目のパラメーターは結果を保存する Mat オブジェクト、3 番目のパラメーターはブラー カーネルのサイズ、4 番目のパラメーターは標準偏差です。 0に設定します。
最後に、ぼやけた画像を新しいウィンドウに表示します。
ステップ 3: 画像を保存する
画像の処理が完了したら、結果をファイルに保存できます。これは、imwrite
関数を使用して実行できます。コード例は次のとおりです。
imwrite("blur.jpg", blurred_image);
これにより、フィルタリングされたぼかし画像が blur.jpg
として保存されます。
完全なコード例
#include#include 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; }
この記事では、C と OpenCV ライブラリを使用して簡単な画像処理プログラムを作成する方法を学びました。これを拡張して、エッジ検出、シャープ化などのさらに多くのフィルターを含めることができます。
以上がC++ で簡単な画像処理プログラムを作成するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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CとXMLの将来の開発動向は次のとおりです。1)Cは、プログラミングの効率とセキュリティを改善するためのC 20およびC 23の標準を通じて、モジュール、概念、CORoutinesなどの新しい機能を導入します。 2)XMLは、データ交換および構成ファイルの重要なポジションを引き続き占有しますが、JSONとYAMLの課題に直面し、XMLSchema1.1やXpath3.1の改善など、より簡潔で簡単な方向に発展します。

最新のCデザインモデルは、C 11以降の新機能を使用して、より柔軟で効率的なソフトウェアを構築するのに役立ちます。 1)ラムダ式とstd :: functionを使用して、オブザーバーパターンを簡素化します。 2)モバイルセマンティクスと完全な転送を通じてパフォーマンスを最適化します。 3)インテリジェントなポインターは、タイプの安全性とリソース管理を保証します。

cマルチスレッドと同時プログラミングのコア概念には、スレッドの作成と管理、同期と相互排除、条件付き変数、スレッドプーリング、非同期プログラミング、一般的なエラーとデバッグ技術、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスが含まれます。 1)STD ::スレッドクラスを使用してスレッドを作成します。この例は、スレッドが完了する方法を作成し、待つ方法を示しています。 2)共有リソースを保護し、データ競争を回避するために、STD :: MutexおよびSTD :: LOCK_GUARDを使用するための同期と相互除外。 3)条件変数は、std :: condition_variableを介したスレッド間の通信と同期を実現します。 4)スレッドプールの例は、スレッドプールクラスを使用してタスクを並行して処理して効率を向上させる方法を示しています。 5)非同期プログラミングはSTD :: ASを使用します

Cのメモリ管理、ポインター、テンプレートはコア機能です。 1。メモリ管理は、新規および削除を通じてメモリを手動で割り当ててリリースし、ヒープとスタックの違いに注意を払います。 2。ポインターにより、メモリアドレスを直接操作し、注意して使用します。スマートポインターは管理を簡素化できます。 3.テンプレートは、一般的なプログラミングを実装し、コードの再利用性と柔軟性を向上させ、タイプの派生と専門化を理解する必要があります。

Cは、ハードウェアに近い制御機能とオブジェクト指向プログラミングの強力な機能を提供するため、システムプログラミングとハードウェアの相互作用に適しています。 1)cポインター、メモリ管理、ビット操作などの低レベルの機能、効率的なシステムレベル操作を実現できます。 2)ハードウェアの相互作用はデバイスドライバーを介して実装され、Cはこれらのドライバーを書き込み、ハードウェアデバイスとの通信を処理できます。


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