目录
一:读取显示图片操作
二:图像处理 像素点操作
2.1 雪花屏特效
2.2 色彩反转
2.3 暗色处理
2.4 毛玻璃特效
三:图像处理 调用OpenCV库 封装函数
3.1 高斯模糊 [就好像 近视眼的人没有戴眼镜看事物的情境---轻度近视]
3.2 XY轴模糊 [就好像 近视眼的人没有戴眼镜看事物的情境---重度近视]
3.3 灰度化处理
3.4 中值滤波 视觉上就感觉像是油画
四:OpenCV 视频操作
4.1 播放视频:那些年,我们一起追的女孩
4.2 使用本机摄像头
读取图片的路径选择,这里注意点是window下 \ 但是在ubuntu下是 / 在编写代码的时候需要修正
读取图片代码:
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{
Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径
imshow("img",img);//显示图片
waitKey(0);//等待按键
return 0;
}
结果:
对图片可以滚轮放大查看RGB数值,不难看出,越是深色RGB数值越是接近0,越是浅色RGB数值越是接近255
查看分辨率 499 X 355,同时将鼠标移动至图片边缘处(看到 x=498,y=334 博主已经很尽力移到边缘啦,如果不信,你们自己操作一下,哈哈),由此可以知道图片就是由一个又一个的像素点构成的。
相关代码如下:
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
Mat imageprocess(Mat &img)
{
int row = img.rows;
int col = img.cols * img.channels();
for(int i=0;i(i);
for(int j=0;j
相关代码如下:
Mat imageprocess(Mat &img)
{
int row = img.rows;
int col = img.cols * img.channels();
for(int i=0;i(i);
for(int j=0;j
相关代码如下:
Mat imageprocess(Mat &img)
{
int row = img.rows;
int col = img.cols * img.channels();
for(int i=0;i(i);
for(int j=0;j
相关代码如下:
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
//毛玻璃特效
Mat imageGalss(Mat &img)
{
RNG rng;
int random = 0;
int num = 5;
for(int i=0;i(i,j)[0] = img.at(i+random,j+random)[0];
img.at(i,j)[1] = img.at(i+random,j+random)[1];
img.at(i,j)[2] = img.at(i+random,j+random)[2];
}
}
return img;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径
imshow("img",img);//显示图片
Mat resimg = imageGalss(img);
imshow("resimg",resimg);//显示接收图片
waitKey(0);//等待按键
return 0;
}
相关代码如下:
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{
Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径
imshow("img",img);//显示图片
Mat resimg;
//高斯模糊
cv::GaussianBlur(img,resimg,Size(5,5),0);
imshow("resimg",resimg);//显示接收图片
waitKey(0);//等待按键
return 0;
}
相关代码如下:
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{
Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径
imshow("img",img);//显示图片
Mat resimg;
//XY轴模糊
cv::blur(img,resimg,Size(10,10));
imshow("resimg",resimg);//显示接收图片
waitKey(0);//等待按键
return 0;
}
相关代码如下:
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{
Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径
imshow("img",img);//显示图片
Mat resimg;
//灰度处理
cvtColor(img,resimg,CV_BGR2GRAY);
imshow("resimg",resimg);//显示接收图片
waitKey(0);//等待按键
return 0;
}
相关代码如下:
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{
Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径
imshow("img",img);//显示图片
Mat resimg;
//中值滤波
cv::medianBlur(img,resimg,5);
imshow("resimg",resimg);//显示接收图片
waitKey(0);//等待按键
return 0;
}
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{
Mat frame;
VideoCapture cap("D:/000000000000000ffmpeg/那些年,我们一起追的女孩.mp4");
while (cap.read(frame))
{
imshow("frame",frame);
waitKey(50);
}
return 0;
}
这边博主就不露脸了哈!
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{
Mat frame;
VideoCapture cap(0);
while (cap.read(frame))
{
imshow("frame",frame);
waitKey(50);
}
return 0;
}