使用VS+OpenCV的图像处理简单例子

最新推荐文章于 2022-04-30 21:34:38 发布
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#visual studio #opencv #图像处理

博客介绍在安装好Visual Studio和OpenCV后，展示一幅图像的简单例子，聚焦于信息技术领域的图像处理操作。
在安装好VS和OpenCV之后，简单介绍显示一幅图像的例子。
VS+OpenCV 处理图像的颜色（下）用色调、饱和度和亮度表示颜色、肤色检测
ztttyy的博客
05-05 1630
用色调、饱和度和亮度表示颜色、肤色检测
VS2019+python3.7+opencv4.1+tensorflow1.13配置详解
09-17
例如，可以创建一个简单的图像处理任务，利用OpenCV读取图片并显示，再利用TensorFlow加载一个预训练模型进行预测。运行此代码，如果能够正确显示图片和获得模型预测结果，那么配置就成功了。 以下是一个示例代码...
图像处理 vs
03-11
在黄框区域内将任意放置的 5只黑色（4正方体+1园形）的中心坐标求出。要求写出程序，解释具体步骤。能区分出圆形。
使用Visual Studio+OpenCV进行的Susan算子边缘检测及数米粒图像处理实验
05-08
用计算机视觉的方法处理米粒图像。功能包括：中值滤波、直方图显示、大津法和经验阈值法的阈值分割、Susan算子检测边缘、米粒计数、寻找最大米粒。
VS数字图像处理
08-20
本书对于致力于数字图像处理的开发者有很大的帮助，最基本重要的算法都在本书中体现的淋漓尽致
VS+openCV 之操作像素（下）实现简单的图像运算、图像重映射
ztttyy的博客
04-30 298
openCV学习的笔记，边学习边记录。
运用OpenCV进行简单图像处理工作（VS 2015版）
yokon的博客
06-26 362
代码内容包括几何投影、游程编码、形态算子、边缘检测和Canny边缘检测。（注：处理后的图像保存在设置的目录下，部分代码不对图像进行显示。） Image projection部分： #include"stdafx.h" #include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace std; using namespace cv; //建立三个函数分别来处理三个投影 void HProjection(Mat mat) { M
Qt+opencv读取摄像头
09-27
本项目"Qt4.7.4+OpenCV2.3.1+vs2008实现的摄像头视频读取"是一个很好的例子，展示了如何利用这两个强大的工具来读取并显示来自摄像头的实时视频流。 首先，Qt是一个跨平台的C++框架，用于开发图形用户界面和其他...
VS2019+Qt+opencv.pdf
12-29
编写代码时，可以利用Qt的GUI元素，如按钮、文本框等，配合OpenCV的图像处理函数，实现用户交互和图像处理功能。例如，你可以创建一个按钮，当用户点击时读取本地图片，使用OpenCV进行处理，然后在Qt的标签控件中...
vs平台下的c++图像处理程序
05-27
vs平台下的c++图像处理程序 功能包括： 图像打开，缩放，水平镜像，垂直镜像 原图与处理后图像分别显示，并有滚动条。本程序打开图像功能针对24位bmp位图
图像处理VS2017C#
03-23
将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。 第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
opencv+vs实现简单的图像灰度与亮度处理
05-15
opencv+vs实现简单的图像灰度与亮度处理，能实现界面操作，无需反复更改初始数据，可以将图调整至主管感觉最佳处
VS2019版OpenCV4.2.0用于VC16
03-03
编译环境Windows 10 + VS2019 （VC16），【【amd64】】【【OpenCV4.2.0】】【【ODebug版】】【【没有CUDA！！！！】】
VS2010+Opencv3.4.5环境搭建及图像处理实例源码
02-26
VS2010+Opencv3.4.5开发环境搭建，以及缺失的四个dll，从www.dll-files.com 下载缺失四个64位的dll，注意要64位的。Opencv3.4.5只有64位的，电脑需要64位系统，VS也需要64位的环境。该实例包含了图像腐蚀、图像膨胀、边缘图像等图像处理。
OpenCV应用实例
weixin_34186931的博客
05-24 705
1.加载图片#include "stdafx.h" #include "highgui.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main( int argc, char** argv ) { IplImage* img = cv...
海康威视摄像头+OpenCV+VS2017 图像处理小结（二）
热门推荐
arappeng的博客
04-05 2万+
系列博客———————-海康威视摄像头+OpenCV+VS2017 图像处理小结（一） 第二篇 先介绍海康威视SDK的配置； 接着介绍并提取OpenCV库的头文件以及库文件供工程使用，期间还演示了如何配置属性表； 最后将海康威视的SDK进行封装，封装成HK_camera类，并在主函数中生成并调用这个类的实例。 目录 一、海康威视SDK下载以及VS...
VS2015配置OpenCV，操作过程与实现例程
老胡杨树的博客
01-10 1723
从配置OpenCV开始，建立一个简单的例程，用以显示一个jpg图片 1、登录OpenCV官方网站的下载页面：https://opencv.org/releases.html， 有几个版本可以选择，比如选择3.4.5，在Windows平台上使用，所以选择Win Pack，如下图 2、选择相应版本后会自动进入下载页面，单击保存，将压缩文件保存到本地 3、下载完成，打开文件...
opencv和magick两个图像处理库的使用心得
brucexu1978的专栏
06-21 705
http://www.udpwork.com/item/5810.html
qt+opencv图像处理
最新发布
03-30
### 关于Qt与OpenCV图像处理的教程及相关示例代码 #### 1. Qt与OpenCV的基础集成 为了在Qt环境中使用OpenCV进行图像处理，通常需要完成以下几个步骤：配置环境变量、加载并显示图像以及编写基本的图像操作逻辑。具体来说，在Qt Creator中创建一个新的C++项目后，可以通过修改`.pro`文件来引入OpenCV库[^1]。 以下是典型的`.pro`文件设置方式： ```plaintext QT += core gui widgets CONFIG += c++17 LIBS += -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc INCLUDEPATH += /path/to/opencv/include DEPENDPATH += /path/to/opencv/lib ``` 上述配置确保了项目的构建过程中能够找到必要的头文件和动态链接库。 #### 2. 示例代码展示 下面是一个简单的例子，演示如何利用滑动条调整图片的对比度和亮度： ```cpp #include <QApplication> #include <QWidget> #include <QSlider> #include <QVBoxLayout> #include <opencv2/opencv.hpp> class ImageProcessor : public QWidget { Q_OBJECT public: explicit ImageProcessor(QWidget *parent = nullptr); private slots: void adjustContrastBrightness(int value); private: cv::Mat originalImage; QLabel *imageLabel; }; ImageProcessor::ImageProcessor(QWidget *parent) : QWidget(parent), imageLabel(new QLabel(this)) { // 加载原始图像 originalImage = cv::imread("example.jpg"); if (originalImage.empty()) { qWarning("Failed to load the image!"); return; } // 创建布局管理器 QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout(this); layout->addWidget(imageLabel); // 添加水平方向上的滑动条控件 QSlider *slider = new QSlider(Qt::Horizontal, this); slider->setRange(0, 200); // 设置范围 [0, 200] connect(slider, &QSlider::valueChanged, this, &ImageProcessor::adjustContrastBrightness); layout->addWidget(slider); } void ImageProcessor::adjustContrastBrightness(int value) { double alpha = 1; // 对比度因子 int beta = value - 100; // 明亮程度偏移量 [-100, +100] cv::Mat adjustedImage; originalImage.convertTo(adjustedImage, -1, alpha, beta); QImage imgToShow((const uchar *)adjustedImage.data, adjustedImage.cols, adjustedImage.rows, adjustedImage.step, QImage::Format_BGR888); imageLabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(imgToShow)); } ``` 此段代码展示了如何通过继承自 `QWidget` 的类封装功能，并借助信号槽机制响应用户输入[^4]。 #### 3. 更高级的应用场景 当涉及到更复杂的功能如图像拼接时，则可能需要用到额外的算法支持。例如，可以基于特征匹配技术实现两幅或多幅照片之间的无缝衔接[^2]。 完整的流程大致如下： - 提取每张待拼接图片的关键点； - 计算描述符并向量距离矩阵； - 找出最佳对应关系； - 构建变换模型（仿射或者透视投影）； - 融合最终结果图层。 这些过程均可以在OpenCV内部调用相应API轻松达成目标。 ---
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