【opencv】你必须知道的五个基本功能

不想吃米饭

已于 2022-10-02 11:32:53 修改

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文章标签： opencv 计算机视觉图像处理

于 2022-08-28 22:05:46 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_72504310/article/details/126574951

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本文介绍了图像处理中的关键步骤，包括色彩空间转换、高斯滤波、边缘提取、膨胀及腐蚀等技术，并提供了OpenCV中实现这些功能的具体代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.cvtColor()

色彩空间转换
在这里插入图片描述

第一个参数：输入一个图像
第二个参数：输出一个图像
第三个参数：COLOR_BGR2GRAY（bgr——>gray）
关于cvtColor（）的更具体内容，可以看我之前写的：http://t.csdn.cn/KC3JD

2.GaussianBlur()

高斯滤波 在这里插入图片描述

第一个参数：输入一个图像
第二个参数：输出一个图像
第三个参数：核
第四第五个参数：坐标

第三个参数 ksize ：Size（ksize.width ，ksize.height）取正奇数或0

3.Canny()

边缘提取 在这里插入图片描述

第一个参数：输入一个图像
第二个参数：输出一个图像
第三第四个参数：阈值

4.dilate()

膨胀在这里插入图片描述

第一个参数：输入一个图像
第二个参数：输出一个图像
第三个参数：核（结构元素）
第四个参数：锚点（默认中心值）

5.erode()

腐蚀在这里插入图片描述

第一个参数：InputArray src: Mat类，通道数量不限，但深度应为CV_8U,CV_16U…
第二个参数：OutputArray dst: 输出图像，需要有和原图片一样的尺寸和类型
第三个参数：InputArray kernel: 腐蚀操作的内核，一般用3*3的核（结构元素）
第四个参数：锚点（默认中心值)
第五个参数：int iterations:使用函数的次数

补充：
定义结构元素：getStructuringElement（int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1))
参数介绍：
参数一： int shape: 表示内核的形状，有三种形状可以选择。
矩形：MORPH_RECT;
交叉形：MORPH_CROSS;
椭圆形：MORPH_ELLIPSE;
参数二： Size ksize: 内核的尺寸
参数三： Point anchor: 锚点的位置
代码实现如下：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat img = imread("D:\\photogallery\\人物\\image_11.jpg");
	Mat imgGray, imgBlur, imgCanny , imgDil , imgErode;

	//转灰度
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);

	//高斯滤波
	GaussianBlur(img, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);

	//边缘提取
	Canny(img, imgCanny, 50, 150);

	//膨胀
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);

	//腐蚀
	erode(imgDil, imgErode, kernel);

	namedWindow("img",WINDOW_FREERATIO);
	namedWindow("img Gray", WINDOW_FREERATIO);
	namedWindow("img Blur", WINDOW_FREERATIO);
	namedWindow("img Canny", WINDOW_FREERATIO);
	namedWindow("img Erode", WINDOW_FREERATIO);
	namedWindow("img Dil", WINDOW_FREERATIO);

	resizeWindow("img", 280, 320);
	resizeWindow("img Gray", 280, 320);
	resizeWindow("img Blur", 280, 320);
	resizeWindow("img Canny", 280, 320);
	resizeWindow("img Dil", 280, 320);
	resizeWindow("img Erode", 280, 320);

	imshow("img", img);
	imshow("img Gray", imgGray);
	imshow("img Blur", imgBlur);
	imshow("img Canny", imgCanny);
	imshow("img Dil", imgDil);
	imshow("img Erode", imgErode);

	waitKey(0);
	return 0;
}