C++ による画像処理テクニック

C は、さまざまなコンピューター アプリケーションの開発で広く使用されているプログラミング言語です。中でも画像処理スキルはCアプリケーションにおける重要なトピックの1つであり、コンピュータビジョン、人工知能、ゲーム開発などの分野で広く活用されています。この記事では、C での一般的な画像処理テクニックとその使用方法をいくつか紹介します。

1. エッジ検出

エッジ検出は画像処理における重要なステップであり、画像ピクセル間の差を計算することで画像内のエッジを検出および識別するのに役立ちます。 C では、エッジ検出は通常、Sobel、Canny、または Laplacian 演算子を使用して実装されます。たとえば、次のコードではエッジ検出に Sobel オペレーターを使用しています。

Mat src, src_gray;
Mat grad;

int scale = 1;
int delta = 0;
int ddepth = CV_16S;

GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);

cvtColor(src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY);

Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y;

Scharr(src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
Scharr(src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT);

convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);

addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);

ここでは、最初にガウス フィルターを使用して画像をぼかし、次にそれをグレースケール イメージに変換します。次に、勾配関数 grad_x と grad_y を定義し、Scharr 関数を使用して x 方向と y 方向の勾配を計算します。最後に、これら 2 つのグラデーション イメージを 1 つのグラデーション イメージ グラデーションに結合します。この時点で、grad イメージを表示して、達成したエッジ検出効果を確認できます。

2. ヒストグラム均等化

ヒストグラム均等化は、画像のコントラストと明るさを向上させるのに役立ちます。 C では、equalizeHist 関数を使用して、画像のヒストグラム等化を実行できます。たとえば、次のサンプル コードは、equalizeHist 関数を使用して画像をイコライズする方法を示しています。

Mat src, dst;
cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY);
equalizeHist(src, dst);

ここでは、まず画像をグレースケール イメージに変換し、次に、equalizeHist 関数を使用してグレースケール イメージに対してヒストグラム イコライゼーションを実行します。 。最後に、生成された等化画像を dst 変数に保存します。 src画像とdst画像を表示することでイコライズ前後の変化を比較できます。

3. 画像のスケーリング

画像のスケーリングは、ある画像を異なるサイズの別の画像に拡大縮小するプロセスです。 C では、resize 関数を使用して画像のサイズを変更できます。たとえば、次のサンプル コードは、resize 関数を使用してイメージを半分に縮小する方法を示しています。

Mat src, dst;
resize(src, dst, Size(src.cols / 2, src.rows / 2), 0, 0, INTER_LINEAR);

ここでは、resize 関数を使用して、元のイメージ src を半分のサイズの dst イメージに拡大縮小します。 Size 関数を使用してターゲット サイズを指定し、INTER_LINEAR フラグを関数に渡してスケーリング アルゴリズムを指定します。 dst イメージを小さくすると、処理時間とメモリ消費量が節約されます。

概要

この記事では、エッジ検出、ヒストグラム等化、画像スケーリングなど、C での一般的な画像処理手法をいくつか紹介しました。これらの技術は、人工知能、ゲーム開発、画像処理などの分野を含む、さまざまなコンピューター ビジョン アプリケーションの開発に使用できます。画像処理を伴う C アプリケーションを作成している場合は、次のヒントを使用することを検討してください。

以上がC++ による画像処理テクニックの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。