OpenCV图像处理与算法实践指南

17、面部趣味程序：进入 /samples/cpp/ 目录并编译 facedetect.cpp 代码。绘制一个骷髅图像（或从网络上找一个）并保存到磁盘。修改面部检测程序以加载骷髅图像。

按照以下步骤操作：

1. 打开终端，使用 cd 命令进入 /samples/cpp/ 目录；
2. 使用合适的编译器（如 g++）编译 facedetect.cpp 代码，例如：
   bash g++ facedetect.cpp -o facedetect
3. 可以使用图像编辑工具（如 Adobe Photoshop、GIMP 等）绘制骷髅图像，或者从网络上搜索合适的骷髅图像，然后将其保存到磁盘；
4. 打开 facedetect.cpp 文件，添加代码以加载骷髅图像，可使用 OpenCV 的 cv::imread() 函数加载图像。

18、当检测到人脸矩形框时，在该矩形框内绘制骷髅图像。提示：你可以查阅 cv::resize() 函数。然后你可以将感兴趣区域（ROI）设置为该矩形框，并使用 Mat::copyTo() 函数将调整好大小的图像复制到那里。

按照提示，可先使用 cv::resize() 函数将骷髅图像调整为与检测到的人脸矩形框大小一致，接着将 ROI 设置为该矩形框，最后使用 Mat::copyTo() 函数把调整好大小的骷髅图像复制到该 ROI 区域。

19、图像稳定。进入 /samples/cpp/ 目录并编译 lkdemo 代码（运动跟踪或光流代码）。在一个大得多的窗口图像中创建并显示视频图像。轻微移动相机，但使用光流向量将图像显示在较大窗口内的同一位置。这是一种基本的图像稳定技术。请描述实现该图像稳定技术的步骤。

图像稳定技术实现步骤

按照以下步骤实现基本的图像稳定技术：

1. 进入 /samples/cpp/ 目录，编译 lkdemo 代码；
2. 创建一个较大的窗口，在其中显示视频图像；
3. 轻微移动相机，利用光流向量将图像显示在较大窗口的同一位置。

20、创建一个包含一个整数、一个 cv::Point 和一个 cv::Rect 的结构体，将其命名为“my_struct”。

以下是实现该需求的 C++ 代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

struct my_struct {
    int my_int;
    cv::Point my_point;
    cv::Rect my_rect;
};

21、对一个小的高斯分布进行傅里叶变换，对一幅图像进行傅里叶变换，将它们相乘，然后对结果进行傅里叶逆变换。这样做实现了什么？为什么随着滤波器变大，在傅里叶空间中处理比在普通空间中处理要快得多？

通过对小高斯分布和图像分别进行傅里叶变换、相乘后再进行傅里叶逆变换，实现了图像的卷积操作。利用 离散傅里叶变换 （DFT）结合 卷积定理 ，可将空间域的卷积转换为傅里叶域的乘法，从而大大提高卷积速度。

当滤波器变大时，在傅里叶空间处理比普通空间更快，因为普通卷积方法时间复杂度为 $ O(N^2 M^2) $，而使用 DFT 处理 $ N \times N $ 图像时间复杂度为 $ O(N^2 \log N) $。

22、创建一个包含 20×20 正方形的图像。将其旋转到任意角度。对该图像进行距离变换。创建一个 20×20 的正方形形状。使用距离变换后的图像，通过算法将该形状覆盖到你所创建图像中旋转后的正方形上。

以下是使用Python和OpenCV库实现该任务的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import math

# 创建一个包含 20x20 正方形的图像
image = np.zeros((100, 100), dtype=np.uint8)
image[40:60, 40:60] = 200

# 旋转图像到任意角度（例如 30 度）
angle = 30
rows, cols = image.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle, 1)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))

# 进行距离变换
distance_transform = cv2.distanceTransform(rotated_image, cv2.DIST_L2, 5)

# 创建一个 20x20 的正方形形状
shape = np.zeros((20, 20), dtype=np.uint8)
shape[:] = 200

# 找到旋转后正方形的中心
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(distance_transform)
center = (int(max_loc[0]), int(max_loc[1]))

# 计算覆盖的起始位置
start_x = center[0] - shape.shape[1] // 2