C++ 画像処理実践ガイド: 画像の特殊効果とフィルターの実装

コンピュータ サイエンスと画像処理の分野では、C は常に最も一般的に使用されるプログラミング言語の 1 つです。画像処理は、画像の分析、処理、認識など、コンピューター ビジョンの重要なサブフィールドの 1 つです。この記事では、C 画像処理の基本的な概念とテクニックをいくつか紹介し、読者が C 画像処理をよりよく理解して実践できるように、画像の特殊効果とフィルターを実装するためのサンプル コードをいくつか紹介します。

1. C 画像処理の基礎

1.1 一般的に使用される画像ファイル形式

画像処理では、通常、BMP、JPEG、 PNG、GIFなどこれらのファイルを C で処理する場合は、OpenCV (オープン ソースのコンピューター ビジョン ライブラリ) や ImageMagick (画像処理用のオープン ソース ソフトウェア スイート) などの関連ライブラリを使用する必要があることに注意してください。

1.2 ピクセル

デジタル画像処理における最も基本的な単位はピクセルです。ピクセルは画像内の最小単位であり、各ピクセルは値または値のセットとして識別できます。 RGB (赤、緑、青) カラー モデルは非常に一般的なピクセル表現であり、RGB モデルでは、ピクセルは 3 つの基本色で構成されます。

1.3 画像のスケーリング

画像のスケーリングは画像処理の基本操作であり、C では、さまざまな組み込み関数 (OpenCV のサイズ変更など) を使用して画像のスケーリングを実現できます。さらに、元の画像からピクセルの一部を手動でサンプリングして、画像のスケーリングを実現することもできます。

2. C 画像特殊効果の実装

2.1 グレースケール

グレースケールは、カラー画像を白黒画像に変換するプロセスです。画像内のピクセルにはグレースケール情報のみが含まれます。 。 Cでは、グレースケールはRGBカラー値の3つの成分(R、G、B)の平均を重み付けすることによって取得できます(R、G、Bはそれぞれ赤、緑、青の強度を表します)。値はさまざまな効果を持つグレースケール画像を取得できます。

2.2 色の反転

色反転は、画像内のすべてのピクセル値を反転することによって、元の画像を反対の色に変換するプロセスです。 C では、ピクセル値を最大ピクセル値 (8 ビット画像の場合は 255) から変えることによって色反転を実現できます。

2.3 ヒストグラム等化 (ヒストグラム等化)

ヒストグラム等化は、画像のピクセル強度値の頻度分布を再配分することによって画像のコントラストと明るさを向上させる技術です。 C では、画像のグレースケール ヒストグラムを計算し、それを正規化することでヒストグラム均等化を実現できます。

2.4 エッジ検出

エッジ検出は、画像内のエッジを検出する技術であり、一般にエッジは明るさや色の変化によって生じると考えられています。 C では、一般的なエッジ検出アルゴリズムには、Sobel、Prewitt、Roberts およびその他のアルゴリズムが含まれており、これらは畳み込みカーネルをカスタマイズすることで実装できます。

3. C 画像フィルターの実装

3.1 ガウスぼかし

ガウスぼかしは、画像をぼかし、構造情報を保持しながら画像ノイズを低減する処理を行う一般的な画像フィルター手法です。画像の。 C では、ガウス コンボリューション カーネルを使用してガウス ブラーを実現できます。

3.2 シャープ化

シャープ化は、画像のエッジを強調することで画像の鮮明さを向上させる手法です。 C では、元の画像とガウスぼかした画像をブレンドすることで鮮明化を実現できます。

3.3 特殊効果オーバーレイ (オーバーレイ)

特殊効果オーバーレイは、同じ画像に複数のフィルターを適用する技術で、通常、茶色、赤、黄色などのさまざまな特殊効果を実現するために使用されます。ノスタルジーなど。 C では、各フィルターを画像に適用してそれらをスタックすることで、特殊効果のスタックを実現できます。

概要

C 画像処理は非常に難しいタスクであり、開発者はさまざまな基本的な画像処理の知識とテクノロジに習熟しており、コード実装に関する十分な知識とプログラミング能力も必要です。この記事では、読者が C 画像処理を理解し、実践できるように、いくつかの一般的な C 画像処理テクノロジと実践的な方法を紹介します。同時に、読者は関連書籍を読んだり、オープンソース プロジェクトに参加したりすることで、C 画像処理スキルをさらに向上させることもできます。

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