qp135790的博客

在计算机视觉领域，识别和分析图像中的对象形状是一项基本任务。OpenCV 库提供了一个强大的工具——轮廓检测（Contour Detection），它能够帮助我们精确地定位对象的边界。这篇博文将带你入门 OpenCV 的轮廓检测，理解其原理，并学会如何在 C++ 中使用它。

在图像处理和计算机视觉中，连通性分析是一项基础且重要的技术，用于检测图像中相互连接的像素区域，这些区域通常代表着图像中的独立对象或目标。本文将介绍连通性（Connectivity）的基本原理、常见的连通方式（如 4 连通和 8 连通）、OpenCV 中的相关实现方法以及实际应用场景。。

图像二值化（Binarization）是图像预处理中的一种常用技术，其目的是将图像中的像素值分为两个类别——通常是“前景”和“背景”或者说0和255。二值化能够简化图像信息，为后续的形态学处理、边缘检测、目标识别等任务提供基础。本文将介绍二值化的基本概念、全局二值化、三角二值化和自适应二值化的原理与实现

在图像处理领域，卷积是一种非常基础且强大的操作。它通过将一个小矩阵（称为卷积核或滤波器）滑动覆盖在图像上，对每个像素进行加权求和，从而实现图像的平滑、边缘检测、锐化、模糊等多种效果。本文将带你了解卷积的基本原理、如何在 OpenCV 中使用卷积操作以及各种卷积核在实际中的应用场景

在图像处理领域，直方图是一种常用的统计工具，用于描述图像中像素值的分布情况。直方图不仅能揭示图像的对比度、亮度等信息，还可用于图像增强、分割、匹配等应用。本文将介绍如何使用 OpenCV C++ 计算图像直方图、构建二维直方图，以及如何进行直方图均衡化，从而提升图像质量。

无论是实时监控、视频分析，还是数据采集与存储，OpenCV 都提供了简单易用的接口。在这个示例中，我们从保存的 “output.avi” 文件中读取视频帧和基本信息，并通过窗口播放。在该示例中，我们通过循环不断读取摄像头视频帧，并在窗口中显示。除了实时捕获摄像头视频，OpenCV 也可以读取已经保存的视频文件进行播放和处理。通过掌握这些基础操作，开发者可以轻松构建实时监控、视频处理和数据采集等应用。类，可以方便地从摄像头（或其它视频源）中读取视频帧。过多API参考官方文档。

透视变换（Perspective Transformation）是一种常见的几何变换，用于将图像从一种视角转换到另一种视角。本文将带你深入了解透视变换的数学原理、如何利用 OpenCV 实现透视变换，并通过示例代码展示实际应用。在交互式示例中，我们通过鼠标点击在图像上选取四个点，动态标记选取点，然后根据用户选择的点进行透视变换。在本示例中，我们手动指定原始图像中待变换区域的四个顶点，并将其映射到一个标准矩形。根据计算得到的透视矩阵对图像进行变换，并输出变换后的图像。根据原始点集和目标点集计算透视变换矩阵。

在图像处理领域，经常需要对图像进行各种几何变换，例如缩放、翻转、旋转以及提取感兴趣区域（ROI）。这些操作不仅能帮助我们预处理图像数据，还能用于数据增强、目标定位等任务。函数可以根据指定的目标尺寸或者缩放因子对图像进行缩放，支持多种插值方法，包括最近邻插值、双线性插值、立方插值等。OpenCV 提供的 cv::resize。对于旋转后图像的尺寸处理，可以根据需要调整输出图像尺寸，防止部分内容被裁剪。参数实现图像翻转，为数据增强提供了简单而有效的方式。在该示例中，通过定义 cv::Rect。

在OpenCV中，像素归一化（Normalization） 是将图像的像素值映射到特定范围或分布的过程，目的是消除数据量纲差异、增强特征一致性，并提升算法的鲁棒性。

我们经常需要与图像窗口进行交互，例如选取目标区域、标注图像或者动态绘图。OpenCV 提供了基本的鼠标操作接口，使得开发者可以捕获鼠标点击、移动、拖拽等事件，从而实现丰富的交互功能。

OpenCV 提供了丰富的绘图函数，可以轻松实现矩形、圆、线、椭圆、多边形等基本图形的绘制，同时还支持形状的填充。通过掌握这些绘图函数，开发者可以在图像标注、图形生成、数据可视化等多种场景中得心应手

本文将介绍 OpenCV C++ 中常用的统计学函数及其应用，包括求取最大值、最小值、平均值以及标准差（进而获得方差）的函数

在RGB色彩空间中，颜色由红、绿、蓝三个通道描述，但这种描述方式对于颜色提取并不直观，尤其在光照变化较大的情况下容易受到影响。由于HSV色彩空间能够更好地分离颜色信息和亮度信息，因此在进行颜色过滤和目标检测时具有很大优势。基于这种方式的应用之一就是主播直播时都是绿幕背景，然后有软件自动生成各种特效。inRange()这种方法在提取颜色明显与背景区分的目标时效果尤为显著，如提取特定颜色的物体、车牌识别等。

像素级逻辑操作是数字图像处理的核心技术之一，OpenCV提供了一套完整的位运算函数。本文将深入解析四种基础逻辑操作（AND/OR/NOT/XOR），并通过简单案例展示其在图像处理中的应用。

在计算机视觉开发中，实时交互是提升算法调试效率的重要手段。OpenCV提供了Trackbar和键盘事件处理两种核心交互方式，下面通过代码介绍基本使用方法。

在计算机视觉领域，OpenCV的算术运算是图像处理的基础操作。通过简单的加减乘除，我们可以实现亮度调整、对比度增强、图像融合等多种效果。下面将介绍OpenCV 4.x中C++接口的核心运算方法。

了解OpenCV mat基本存储结构，并对每个像素进行读写。

在 OpenCV 中，cv::Mat 是一个非常重要的类，它负责存储图像以及其他多维数据。无论你是在进行简单的图像读取、图像变换，还是进行复杂的计算机视觉任务，对 cv::Mat 的深入理解都至关重要。本文将从多个角度介绍 cv::Mat 的基本概念、创建与初始化、数据访问、内存管理及常见应用实例，帮助你更好地使用 OpenCV 开发图像处理应用。

OpenCV进行图片颜色空间转换并保存到磁盘。比如转灰度图、转HSV图

opencv基本操作之图片读取与显示

使用opencv4和vs2022 搭建基本开发环境