在本文中,我們將了解如何透過C 編寫一個簡單的映像處理程序。我們將涵蓋從讀取影像到應用濾鏡和保存影像的所有基礎知識。
在開始編寫圖像處理程序之前,您需要安裝OpenCV庫。 OpenCV是一個流行的電腦視覺庫,具有豐富的功能,可幫助您創建高品質的影像處理應用程式。
步驟1:載入圖片
要載入圖像,您需要宣告一個稱為Mat的OpenCV物件。以下是從檔案載入圖像的程式碼:
#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; }
上述程式碼將用於透過OpenCV載入圖像。程式將首先讀取從命令列輸入的檔案名稱。如果未找到文件,則提示使用者無法開啟或找到該文件。
如果成功載入圖像,則建立一個視窗以顯示它。使用imshow
函數顯示圖像並使用waitKey
等待使用者操作,例如按下鍵盤上的任意鍵以關閉視窗。
步驟2:套用濾鏡
現在我們已經載入了映像,接下來可以開始套用一些濾鏡。 OpenCV函式庫提供了許多內建函數可以幫助我們應用各種濾鏡,例如添加模糊效果,邊緣偵測或其它影像處理中常見的一些操作。
以下程式碼將會在影像中加入一個高斯模糊濾波器:
Mat blurred_image; GaussianBlur(image, blurred_image, Size(7,7), 0); namedWindow("Blurred Image", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("Blurred Image", blurred_image); waitKey(0);
首先,我們宣告一個Mat物件來儲存模糊後的影像。接下來,我們使用GaussianBlur
函數來套用高斯模糊。在函數中,第一個參數是要模糊的圖像,第二個參數是將儲存結果的Mat對象,第三個參數是模糊核的大小,第四個參數是標準差,可以選擇將其設為0。
最後,我們在新視窗中顯示模糊後的圖像。
步驟3:儲存影像
當您已經完成對影像的處理後,您可能想要將結果儲存到檔案中。可以使用imwrite
函數完成此操作。以下是程式碼範例:
imwrite("blur.jpg", blurred_image);
這將把過濾完的模糊圖像儲存為blur.jpg
。
完整的程式碼範例
#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; }
在本文中,我們了解如何使用C 和OpenCV程式庫編寫一個簡單的圖像處理程序。您可以擴展它來加入更多的過濾器,例如邊緣檢測,銳化等。
以上是如何透過C++寫一個簡單的圖片處理程序?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!