C++OpenCV學習入門（1）：初窺圖像處理

---

本文內容參考《OpenCV3編程入門》，目的是對OpenCV圖像處理有一個初步的認識，瞭解OpenCV圖像處理的基本操作。

1. 圖像顯示

圖像顯示非常簡單，不廢話，直接上代碼。

//
//  main.cpp
//  cvpro
//
//  Created by apple on 2020/2/29.
//  Copyright © 2020年 apple. All rights reserved.
//
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    std::string path = "/Volumes/本地磁盤/Picture/頭條號/影視/想見你/XJN-200206-20.png";
    Mat image = imread(path);
    imshow("origin", image);
    waitKey(0);
    
    system("pause");
    return 0;
}

其中，imread函數載入圖像並將圖像數據存儲在數據結構Mat類中；imshow函數顯示圖像。#include <opencv2/opencv.hpp>爲OpenCV頭文件的包含；using namespace cv;爲命名空間的包含；waitKey函數等待按鍵按下，關閉圖像窗口。
這個測試用例相對比較簡單，這裏不再展示測試結果。

2. 圖像腐蝕

圖像腐蝕，即用圖像中的暗色部分“腐蝕”掉圖像中的高亮部分，是最基本的形態學運算之一。

//
//  main.cpp
//  cvpro
//
//  Created by apple on 2020/2/29.
//  Copyright © 2020年 apple. All rights reserved.
//

#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    std::string path = "/Volumes/本地磁盤/Picture/頭條號/影視/想見你/XJN-200206-20.png";
    Mat image = imread(path);
    imshow("origin", image);
    
    Mat element=getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15,15));
    Mat dstimage;
    erode(image, dstimage, element);
    imshow("erode", dstimage);
    waitKey(0);
    
    system("pause");
    return 0;
}

其中，前幾行表示載入並顯示圖像，getStructuringElement函數的返回值爲Mat類型的結構元素，是一個指定形狀和尺寸的內核矩陣；erode函數進行圖像腐蝕操作。原始圖像和腐蝕圖像如下所示：

3. 圖像模糊

OpenCV對圖像進行均值濾波操作，可以模糊一幅圖像。

//
//  main.cpp
//  cvpro
//
//  Created by apple on 2020/2/29.
//  Copyright © 2020年 apple. All rights reserved.
//

#include <iostream>

//#include <opencv2/opencv.hpp>
//#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
//#include <opencv2/videoio.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    std::string path = "/Volumes/本地磁盤/Picture/頭條號/影視/想見你/XJN-200206-20.png";
    Mat image = imread(path);
    imshow("origin", image);
    
    Mat dstimage;
    blur(image, dstimage, Size(17,17));
    imshow("erode", dstimage);
    waitKey(0);
    
    system("pause");
    return 0;
}

其中，blur函數的功能是進行均值濾波操作，比較簡單。不再展示原圖，這裏只給出模糊處理後的圖像，如下所示：

4. canny邊緣檢測

OpenCV進行canny邊緣檢測，首先載入原圖，將其轉換爲灰度圖像，再用blur函數進行圖像模糊降低噪聲，然後用canndy函數進行邊緣檢測，最後顯示圖像。

//
//  main.cpp
//  cvpro
//
//  Created by apple on 2020/2/29.
//  Copyright © 2020年 apple. All rights reserved.
//

#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>
//#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
//#include <opencv2/highgui.hpp>
//#include <opencv2/videoio.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    std::string path = "/Volumes/本地磁盤/Picture/頭條號/影視/想見你/XJN-200206-20.png";
    Mat image = imread(path);
    imshow("origin", image);
    
    Mat dstimage,edge,grayimage;
    dstimage.create(image.size(), image.type());
    cvtColor(image, grayimage, COLOR_BGR2GRAY);
    
    blur(grayimage, edge, Size(3,3));
    
    Canny(edge, dstimage, 3, 9.3);
    imshow("erode", dstimage);
    waitKey(0);
    
    system("pause");
    return 0;
}

其中，首先載入原始圖像，用 create創建與原始圖像同類型和大小的矩陣（sdt），cvtcolor函數將原始圖像轉換爲灰度圖像，blur函數對灰度圖像進行模糊處理降噪，Canny函數進行邊緣檢測，並將輸出數據存入dstimage中。邊緣檢測的效果圖如下：