Teknik pemprosesan imej dalam C++

C++ ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas yang digunakan secara meluas dalam pembangunan pelbagai aplikasi komputer. Antaranya, kemahiran pemprosesan imej merupakan salah satu topik penting dalam aplikasi C++, dan digunakan secara meluas dalam penglihatan komputer, kecerdasan buatan, pembangunan permainan dan bidang lain. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik pemprosesan imej biasa dalam C++ dan cara menggunakannya.

1. Pengesanan Tepi

Pengesanan tepi ialah langkah penting dalam pemprosesan imej, yang membantu kami mengesan dan mengenal pasti tepi dalam imej dengan mengira perbezaan antara piksel imej. Dalam C++, pengesanan tepi biasanya dilaksanakan menggunakan pengendali Sobel, Canny atau Laplacian. Contohnya, kod berikut menggunakan operator Sobel untuk pengesanan tepi:

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);

Di sini, kita mula-mula mengaburkan imej menggunakan penapis Gaussian dan kemudian menukarnya kepada imej skala kelabu. Kemudian, kami mentakrifkan fungsi kecerunan grad_x dan grad_y, dan menggunakan fungsi Scharr untuk mengira kecerunan dalam arah x dan y. Akhir sekali, kami menggabungkan kedua-dua imej kecerunan ini menjadi satu grad imej kecerunan. Pada ketika ini, anda boleh memaparkan imej gred untuk melihat kesan pengesanan tepi yang kami capai.

2. Penyamaan Histogram

Penyamaan histogram boleh membantu kami meningkatkan kontras dan kecerahan imej. Dalam C++, kita boleh menggunakan fungsi equalizeHist untuk melaksanakan penyamaan histogram pada imej. Contohnya, kod sampel berikut menunjukkan cara untuk menyamakan imej menggunakan fungsi equalizeHist:

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

Di sini, kita mula-mula menukar imej kepada imej skala kelabu dan kemudian menggunakan fungsi equalizeHist untuk melaksanakan penyamaan histogram pada imej skala kelabu. Akhir sekali, kami menyimpan imej disamakan yang dihasilkan dalam pembolehubah dst. Anda boleh membandingkan perubahan sebelum dan selepas penyamaan dengan memaparkan imej src dan dst.

3. Penskalaan Imej

Penskalaan imej ialah proses menskala satu imej ke imej lain dengan saiz yang berbeza. Dalam C++, kita boleh menggunakan fungsi ubah saiz untuk mengubah saiz imej. Contohnya, kod sampel berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ubah saiz untuk mengecilkan imej sebanyak separuh:

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

Di sini, kami menggunakan fungsi ubah saiz untuk menskalakan imej asal src pada imej dst separuh saiznya. Kami menggunakan fungsi Saiz untuk menentukan saiz sasaran dan menghantar bendera INTER_LINEAR kepada fungsi untuk menentukan algoritma penskalaan. Dengan imej dst yang lebih kecil anda menjimatkan masa pemprosesan dan penggunaan memori.

Ringkasan

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan beberapa teknik pemprosesan imej biasa dalam C++, termasuk pengesanan tepi, penyamaan histogram dan penskalaan imej. Teknik ini boleh digunakan dalam pembangunan pelbagai aplikasi penglihatan komputer, termasuk bidang seperti kecerdasan buatan, pembangunan permainan dan pemprosesan imej. Jika anda menulis aplikasi C++ yang melibatkan pemprosesan imej, pertimbangkan untuk menggunakan petua ini.

Atas ialah kandungan terperinci Teknik pemprosesan imej dalam C++. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!