C++로 간단한 이미지 처리 프로그램을 작성하는 방법은 무엇입니까?

이 기사에서는 C++를 통해 간단한 이미지 처리 프로그램을 작성하는 방법을 알아봅니다. 이미지 읽기부터 필터 적용, 이미지 저장까지 모든 기본 사항을 다룹니다.

이미지 처리 프로그램 작성을 시작하기 전에 OpenCV 라이브러리를 설치해야 합니다. OpenCV는 고품질 이미지 처리 애플리케이션을 만드는 데 도움이 되는 풍부한 기능을 갖춘 인기 있는 컴퓨터 비전 라이브러리입니다.

1단계: 이미지 로드

이미지를 로드하려면 Mat라는 OpenCV 개체를 선언해야 합니다. 파일에서 이미지를 로드하는 코드는 다음과 같습니다.

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

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv){
    Mat image;
    image = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);

    if(! image.data ) {
        std::cout <<  "Could not open or find the image" << std::endl;
        return -1;
    }

    namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Display window", image);

    waitKey(0);
    return 0;
}

위 코드는 OpenCV를 통해 이미지를 로드하는 데 사용됩니다. 프로그램은 먼저 명령줄에서 입력한 파일 이름을 읽습니다. 파일을 찾을 수 없으면 파일을 열거나 찾을 수 없다는 메시지가 사용자에게 표시됩니다.

이미지가 성공적으로 로드되면 이를 표시할 창을 만듭니다. imshow 함수를 사용하여 이미지를 표시하고 waitKey를 사용하여 키보드의 아무 키나 눌러 창을 닫는 등의 사용자 작업을 기다립니다. imshow函数显示图像并使用waitKey等待用户操作，例如按下键盘上的任意键以关闭窗口。

步骤2：应用过滤器

现在我们已经加载了图像，接下来可以开始应用一些过滤器。OpenCV库提供了许多内置函数可以帮助我们应用各种过滤器，例如添加模糊效果，边缘检测或其它图像处理中常见的一些操作。

以下代码将向图像添加一个高斯模糊滤波器：

Mat blurred_image;
GaussianBlur(image, blurred_image, Size(7,7), 0);

namedWindow("Blurred Image", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Blurred Image", blurred_image);

waitKey(0);

首先，我们声明一个Mat对象来储存模糊后的图像。接下来，我们使用GaussianBlur函数应用高斯模糊。在函数中，第一个参数是要模糊的图像，第二个参数是将储存结果的Mat对象，第三个参数是模糊核的大小，第四个参数是标准差，可以选择将其设为0。

最后，我们在新窗口中显示模糊后的图像。

步骤3：保存图像

当您已经完成对图像的处理后，您可能想将结果保存到文件中。可以使用imwrite函数完成此操作。以下是代码示例：

imwrite("blur.jpg", blurred_image);

这将把过滤完的模糊图像保存为blur.jpg

2단계: 필터 적용

이제 이미지가 로드되었으므로 필터 적용을 시작할 수 있습니다. OpenCV 라이브러리는 흐림 효과 추가, 가장자리 감지 또는 이미지 처리에서 일반적인 기타 작업과 같은 다양한 필터를 적용하는 데 도움이 되는 다양한 내장 기능을 제공합니다.

다음 코드는 이미지에 가우시안 흐림 필터를 추가합니다. 🎜

#include 
#include 

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv){
    Mat image;
    image = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);

    if(! image.data ) {
        std::cout <<  "Could not open or find the image" << std::endl;
        return -1;
    }

    namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Display window", image);

    Mat blurred_image;
    GaussianBlur(image, blurred_image, Size(7,7), 0);

    namedWindow("Blurred Image", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Blurred Image", blurred_image);

    imwrite("blur.jpg", blurred_image);

    waitKey(0);
    return 0;
}

🎜먼저, 흐린 이미지를 저장할 Mat 객체를 선언합니다. 다음으로 GaussianBlur 함수를 사용하여 가우시안 블러를 적용합니다. 함수에서 첫 번째 매개변수는 블러링할 이미지, 두 번째 매개변수는 결과를 저장할 Mat 객체, 세 번째 매개변수는 블러 커널의 크기, 네 번째 매개변수는 표준편차를 선택할 수 있습니다. 0으로 설정하는 것입니다. 🎜🎜마지막으로 흐릿한 이미지를 새 창에 표시합니다. 🎜🎜3단계: 이미지 저장🎜🎜이미지 처리가 끝나면 결과를 파일로 저장할 수 있습니다. 이는 imwrite 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다. 코드 예는 다음과 같습니다. 🎜rrreee🎜이렇게 하면 필터링된 블러 이미지가 blur.jpg로 저장됩니다. 🎜🎜전체 코드 예제🎜rrreee🎜이 기사에서는 C++ 및 OpenCV 라이브러리를 사용하여 간단한 이미지 처리 프로그램을 작성하는 방법을 배웠습니다. 가장자리 감지, 선명화 등과 같은 더 많은 필터를 포함하도록 확장할 수 있습니다. 🎜

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