畫像処理にCとOpenCVを使用するには、環(huán)境構成を完了し、畫像を読み込んで表示し、一般的な処理操作を実行し、結果を保存する必要があります。 OpenCVをインストールするとき、WindowsはVCPKGまたはMSYS2を使用し、LinuxにAPT-Getを使用し、MacにHomeBrewを使用し、コンパイラパスを正しく構成できます。 cv :: imread（）を使用して畫像を読み込み、空のかどうかを確認します。cv:: imshow（）を使用して畫像を表示して、cv :: waitkey（0）でウィンドウを維持します。一般的な操作には、Grayscale（CVTColor）、Edge Detection（Canny）、Blur Processing（GaussianBlur）が含まれます。 CV :: IMWrite（）を使用して結果を保存して、パスが書き込み可能であることを確認し、ログを追加して保存ステータスを確認します。
畫像処理を開始するには、特にパフォーマンスが必要なシナリオでは、CとOpenCVを使用することが非常に一般的な選択です。 OpenCVは強力で、クロスプラットフォームであり、Cを非常にサポートしています。以下は、すぐに開始するのに役立つ実用的なコンテンツです。
OPENCV環(huán)境をインストールして構成する方法
コードの書き込みを開始するには、最初にOpenCVをインストールする必要があります。 VCPKGまたはMSYS2を使用して、Windowsにインストールできます。 Linuxでは、Apt-Get（Ubuntuなど）を使用して、開発パッケージを直接インストールできます。 HomebrewもMacで利用できます。
- インストールが完了したら、インクルードディレクトリやライブラリディレクトリを含むコンパイラパスを構成することを忘れないでください。
- リンクするときは、
opencv_core、opencv_imgprocなど、opencvのコアライブラリを追加する必要があります。 - cmakeを使用する場合、simple
CMakeLists.txtファイルを作成して、opencvライブラリを自動的に検索できます
異なるシステムの下のパスは異なる場合があります。時には、ヘッダーファイルを見つけられないという問題に遭遇します。この時點で、インストールが本當に成功しているかどうか、または環(huán)境変數(shù)が正しく設定されているかどうかを確認してください。
寫真をロードして表示する方法
これは最も基本的な操作です。 opencvでは、 cv::imread()を使用して畫像を読み取り、 cv::imshow()で表示します。
cv :: mat image = cv :: imread（ "test.jpg"）;
if（image.empty（））{
std :: cout << "畫像をロードできません" << std :: endl;
return -1;
}
cv :: imshow（ "image"、image）;
CV :: waitkey（0）;このコードはいくつかのことを行います：
- 畫像をロードして、空のマトリックスが故障した場合は空の行列に戻ります
- ウィンドウを作成して畫像を表示します
waitKey(0)窓が消えないようにすることです
注：パスは、現(xiàn)在の作業(yè)ディレクトリに対する絶対パスまたは正しいパスである必要があります。さらに、OPENCVはデフォルトでBGR形式を読み取ります。 RGBに変換する場合は、 cvtColor(image, image, COLOR_BGR2RGB); 。
畫像処理の一般的な操作は何ですか
畫像が正常にロードできるようになったら、簡単で便利な処理を開始できます。
グレースケール処理
CV ::マットグレー; CV :: CVTCOLOR（Image、Gray、CV :: Color_Bgr2Gray）;
このステップは非常に一般的であり、多くのアルゴリズムは最初にグレースケール図に目を向ける必要があります。
エッジ検出
Edge抽出にはCanny関數(shù)を使用できます。
CV ::マットエッジ; CV :: Canny（灰色、エッジ、100、200）;
2つのしきい値パラメーターは、効果に応じて調整でき、値が大きいほど厳しいです。
ファジー処理
ガウスファジングは一般的な方法です。
cv :: gaussianblur（畫像、ぼやけ、cv :: size（5,5）、0）;
5x5のカーネルサイズは比較的一般的な値であり、大きすぎると畫像がぼやけすぎます。
これらの操作は、元の畫像から輪郭を抽出する、形狀を識別するなど、それらを組み合わせることにより、いくつかの基本的な機能を実現(xiàn)できます。
処理された畫像を保存する方法
最後のステップは、通常、結果を保存することです。 opencvはimwrite()関數(shù)を提供します：
cv :: imwrite（ "output.jpg"、processed_image）;
著信が正しい畫像形式であり、パスが書き込み可能であることを確認してください。保存が失敗した場合、エラーがないため、確認するために少しログ出力を追加するのが最善です。
基本的にそれだけです。最初に學んだときは、急いで複雑なプロジェクトを行わないでください。まず、これらの基本操作に習熟し、次にフィルタリング、形態(tài)學的操作、機能マッチングなどの詳細なコンテンツ。
以上がc opencvを使用した畫像処理に関するチュートリアルの詳細內容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Cには、関數(shù)をパラメーターとして渡す3つの主な方法があります。関數(shù)ポインター、STD ::関數(shù)式とラムダ式、およびテンプレートジェネリックを使用しています。 1。関數(shù)ポインターは最も基本的な方法であり、単純なシナリオまたはCインターフェイスに適していますが、読みやすさが低いです。 2。STD:: LAMBDA式と組み合わせた関數(shù)は、現(xiàn)代のCで推奨される方法であり、さまざまな呼び出し可能なオブジェクトをサポートし、タイプセーフです。 3.テンプレートジェネリックメソッドは、最も柔軟で、ライブラリコードまたは一般的なロジックに適していますが、コンピレーション時間とコードボリュームを増やす可能性があります。コンテキストをキャプチャするラムダは、std :: functionまたはテンプレートを介して渡す必要があり、関數(shù)ポインターに直接変換することはできません。
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anullpointerincは、aspocialvalueIndicationating notpointtopointtonyvalidmemorylocation、および炎癥を起こしたことをsusedafelymanageandcheckpointerseforeferencing.1.beforec 11,0orullwasuse、butnownullptrispreredandtypeTy.2
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std :: moveは実際には何も移動せず、オブジェクトをrvalueリファレンスに変換するだけで、オブジェクトを移動操作に使用できることをコンパイラに伝えます。たとえば、文字列の割り當ての場合、クラスが移動セマンティクスをサポートする場合、ターゲットオブジェクトはコピーせずにソースオブジェクトリソースを引き継ぐことができます。ローカルオブジェクトの返卻、コンテナの挿入、所有権の交換など、リソースを転送し、パフォーマンスに敏感なリソースを譲渡する必要があるシナリオで使用する必要があります。ただし、動く構造なしでコピーに退化するため、亂用するべきではなく、元のオブジェクトステータスは動き後に指定されていません。オブジェクトを通過または返すときに適切に使用すると不要なコピーを回避できますが、関數(shù)がローカル変數(shù)を返す場合、RVO最適化が既に発生する可能性があるため、STD ::移動を追加すると最適化に影響を與える可能性があります。エラーが発生しやすいことには、まだ使用する必要があるオブジェクトの誤用、不必要な動き、および動機付け不可能なタイプが含まれます
