Guide pratique du traitement d'images C++ : implémentation d'effets spéciaux et de filtres d'image

Dans les domaines de l'informatique et du traitement d'images, le C++ a toujours été l'un des langages de programmation les plus utilisés. Le traitement d'images est l'un des sous-domaines importants de la vision par ordinateur, comprenant l'analyse, le traitement et la reconnaissance d'images. Cet article présentera quelques concepts et techniques de base du traitement d'image C++ et fournira quelques exemples de codes pour implémenter des effets spéciaux et des filtres d'image afin d'aider les lecteurs à mieux comprendre et pratiquer le traitement d'image C++.

1. Bases du traitement d'image C++

1.1 Formats de fichiers image couramment utilisés

Dans le traitement d'images, nous devons généralement utiliser divers formats de fichiers image, notamment BMP, JPEG, PNG, GIF, etc. Il convient de noter que lors du traitement de ces fichiers en C++, vous devez utiliser des bibliothèques associées, telles que OpenCV (une bibliothèque open source de vision par ordinateur) ou ImageMagick (une suite logicielle open source pour le traitement d'images).

1.2 Pixel (Pixel)

Dans le traitement d'images numériques, l'unité la plus élémentaire est le pixel. Un pixel est la plus petite unité d'une image et chaque pixel peut être identifié comme une valeur ou un ensemble de valeurs. Le modèle de couleur RVB (Rouge, Vert, Bleu) est une représentation de pixel très courante. Dans le modèle RVB, un pixel est composé de trois couleurs de base.

1.3 Mise à l'échelle des images

La mise à l'échelle des images est une opération de base dans le traitement des images. En C++, la mise à l'échelle des images peut être réalisée grâce à diverses fonctions intégrées (telles que le redimensionnement d'OpenCV, etc.). à partir de l’image originale. Échantillonnez une partie des pixels pour obtenir une mise à l’échelle de l’image.

2. Implémentation des effets spéciaux d'image C++

2.1 Niveaux de gris

Les niveaux de gris sont un processus de conversion d'images couleur en images noir et blanc. Les pixels de l'image convertie contiennent uniquement des informations en niveaux de gris. En C++, les niveaux de gris peuvent être obtenus en pondérant la moyenne des trois composantes des valeurs de couleur RVB (R, V, B), où R, V et B représentent respectivement l'intensité du rouge, du vert et du bleu. les valeurs peuvent obtenir des images en niveaux de gris avec différents effets.

2.2 Inversion des couleurs

L'inversion des couleurs est un processus de conversion de l'image originale dans sa couleur opposée en inversant toutes les valeurs de pixels de l'image. En C++, l'inversion des couleurs peut être obtenue en différant la valeur du pixel de la valeur maximale du pixel (255 pour les images 8 bits).

2.3 Égalisation de l'histogramme (égalisation de l'histogramme)

L'égalisation de l'histogramme est une technique permettant d'améliorer le contraste et la luminosité de l'image en redistribuant la distribution de fréquence des valeurs d'intensité des pixels de l'image. En C++, l'égalisation de l'histogramme peut être obtenue en calculant l'histogramme en niveaux de gris de l'image et en le normalisant.

2.4 Détection des contours

La détection des contours est une technologie qui détecte les contours des images. On pense généralement que les contours sont causés par des changements de luminosité ou de couleur. En C++, les algorithmes de détection de contours courants incluent Sobel, Prewitt, Roberts et d'autres algorithmes, qui peuvent être implémentés via des noyaux de convolution personnalisés.

3. Implémentation du filtre d'image C++

3.1 Flou gaussien

Le flou gaussien est une méthode de filtre d'image courante qui réduit le bruit de l'image en la rendant floue tout en conservant les informations structurelles de l'image. En C++, le flou gaussien peut être obtenu en utilisant un noyau de convolution gaussienne.

3.2 Netteté

La netteté est une technique qui améliore la clarté d'une image en améliorant les bords de l'image. En C++, la netteté peut être obtenue en mélangeant l'image originale avec une image floue gaussienne.

3.3 Superposition d'effets spéciaux (Overlay)

La superposition d'effets spéciaux est une technologie qui applique plusieurs filtres à la même image. Elle est généralement utilisée pour obtenir divers effets spéciaux, tels que le marron, le rouge, la nostalgie, etc. En C++, l'empilement d'effets spéciaux peut être obtenu en appliquant chaque filtre à l'image et en les empilant ensemble.

Résumé

Le traitement d'images C++ est une tâche très difficile, qui nécessite que les développeurs maîtrisent diverses connaissances et technologies de base en traitement d'images, ainsi que de bonnes compétences en programmation dans l'implémentation de code. Cet article présente certaines technologies et méthodes pratiques courantes de traitement d’images C++, dans l’espoir d’aider les lecteurs à comprendre et à pratiquer le traitement d’images C++. Dans le même temps, les lecteurs peuvent également améliorer davantage leurs compétences en traitement d’images C++ en lisant des livres pertinents et en participant à des projets open source.

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