如何学习C++图像处理?

学习C++图像处理前首先的明确图像处理是什么,它是如何定义的?它能给我们带来哪些便利?之后根据需求选择合适的编程语言,C++ or python?

图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。

传统的图像处理方法主要有以下几种:

图像变换:为避免图像阵列大导致直接在空间域进行处理时计算量过大,我们往往需要先对图像采用图像变换,图像变换的方法包括有傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理方法,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可以减少计算量,还能获得更为理想的处理效果。

图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),从而减少处理时间和占用内存,它可以在不失真的前提下获得,也可以在允许失真条件下进行。

图像增强和复原:增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去噪,提高清晰度等。

图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。

在我们知道图像处理的概念并且知道了它有哪些处理方法之后,我们从实例开始学习,比如项目需要一个霍夫变换的圆检测,假设我们对霍夫变换已经进行了充分调研,那么我们开始实现一个检测圆的C++例子:

1. 首先是配置集成开发环境,这里我们可以选择VS code作为集成开发环境,同时安装Open CV,Open CV中拥有许多图像处理的函数可供调用。当然你也可以选择其他的配置比如matlab这些来作为你的开发环境。

2. 完成了这些后,我们就可以开始编写程序了,首先对参数进行相关说明。这里我们需要注意的是霍夫圆检测对噪声比较敏感,所以要先对图像进行中值滤波,代码如下:

如何学习C++图像处理?_第1张图片
如何学习C++图像处理?_第2张图片

3. 示例结果

这样我们就完成了一个C++的霍夫圆检测的测试,通过对检测原理的学习和代码运用到实际项目中,体会背后的算法逻辑,才是学习C++图像处理最快最好的途径。

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