初学者入门：OpenCV图像处理基础——读取、显示和创建图片

2022-11-22 03:55:38

踏上OpenCV图像处理之旅：从基础知识到无限可能

欢迎来到图像处理世界的奇妙旅程，我们将使用OpenCV，这一图像处理领域不可或缺的利器，作为我们的指南。准备好踏上一次知识探索之旅，了解图像处理的基础知识，揭开OpenCV Mat的神秘面纱，并掌握图像读取、显示和创建的基本技术吧！

揭开图像处理的神秘面纱

图像处理就像为图像进行一次大变身，让它们更美丽、更清晰，或更具价值。它在医疗成像、安防监控、工业检测、人脸识别等领域广泛应用，极大地影响着我们的生活。

要了解图像处理，首先要理解图像的基础知识。图像本质上是一个二维像素数组，每个像素代表图像中特定位置的颜色值。像素值通常由红、绿、蓝（RGB）三个通道表示，但也可以使用其他颜色模型。

OpenCV的核心数据结构是Mat，它是一个多维数组，用于存储图像数据或其他类型的数据。Mat可以是单通道或多通道，数据类型可以是浮点数或整数。此外，掩模是一种特殊的二进制图像，用于选择性地对图像区域进行处理，其中值为1的像素表示需要处理的区域。

OpenCV Mat：图像处理的基石

OpenCV Mat是一个强大的数据结构，具有以下关键属性：

数据类型： Mat可以存储各种数据类型，包括单通道和多通道，以及浮点数和整数类型。
通道数： Mat的通道数决定了图像中每个像素有多少个颜色通道，可以为1、2、3或4。
尺寸： Mat的尺寸由行数和列数决定，可以是任意正整数。

OpenCV图像处理入门：读取、显示、创建图像

掌握了图像处理的基础知识后，让我们开始使用OpenCV处理图像。

图像读取： imread()函数和VideoCapture()函数分别用于读取静态图像和视频图像。
图像显示： imshow()函数和namedWindow()函数分别用于在窗口中显示图像和创建窗口。
图像创建： Mat::zeros()函数和Mat::ones()函数分别用于创建全0矩阵和全1矩阵。

代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    // 读取图像
    Mat image = imread("image.jpg");

    // 显示图像
    imshow("Image", image);
    waitKey(0);

    // 创建全0图像
    Mat zeros = Mat::zeros(Size(500, 500), CV_8UC3);

    // 创建全1图像
    Mat ones = Mat::ones(Size(500, 500), CV_8UC3);

    return 0;
}