OpenCV 3.4：优秀的计算机视觉库

一、图像处理

OpenCV提供了多种用于图像处理的算法和工具，包括图像增强、噪声消除、边缘检测、形态学等。下面是一些示例代码：

//读取图像
Mat img = imread("image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

//转为灰度图像
Mat gray;
cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);

//进行边缘检测
Mat edges;
Canny(gray, edges, 50, 150);

//显示结果
imshow("Edges", edges);
waitKey(0);

在上面的代码中，我们首先读取一幅彩色图像，然后将其转换为灰度图像，最后进行边缘检测，并显示结果。

除此之外，OpenCV还提供了多种图像增强技术，如直方图均衡化、对比度增强等，这些技术可以帮助我们改善图像的质量。

二、计算机视觉

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以进行多种视觉任务，包括目标检测、人脸识别、物体识别等。其中最流行的算法是Haar级联检测器，它可以用于检测人脸、眼睛等。下面是一个Haar级联检测器的示例代码：

//读取图像
Mat img = imread("image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

//加载级联分类器
CascadeClassifier face_cascade;
face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");

//进行人脸检测
vector faces;
face_cascade.detectMultiScale(img, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30,30));

//在图像上绘制人脸矩形框
for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
    rectangle(img, faces[i], Scalar(255, 0, 0), 2);

//显示结果
imshow("Faces", img);
waitKey(0);

  

在上面的代码中，我们首先加载了一个Haar级联分类器用于人脸检测，然后对图像进行了检测，并在人脸部分绘制了一个矩形框。

除了Haar级联检测器之外，OpenCV还提供了其他的目标检测算法，如HOG+SVM、YOLO等。这些算法可以用于不同的目标检测任务，并具有很高的准确率。

三、机器视觉

OpenCV是一个强大的机器视觉库，可以进行多种机器视觉任务，包括图像分类、物体检测、场景理解等。其中最流行的算法是深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络等，它可以用于图像分类、物体检测等视觉任务。下面是一个卷积神经网络的示例代码：

//定义卷积神经网络结构
Net net = readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel");

//读取图像
Mat img = imread("image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

//进行图像预处理
Mat inputBlob = blobFromImage(img, 1.0, Size(224, 224), Scalar(104, 117, 123), false, false);
net.setInput(inputBlob, "data");

//进行图像分类
Mat prob = net.forward("prob");

//找到结果的最大值
Point classIdPoint;
double confidence;
minMaxLoc(prob.reshape(1, 1), 0, &confidence, 0, &classIdPoint);

//显示分类结果
String className = class_names[classIdPoint.x];
cout << "Class: " << className << ", Confidence: " << confidence << endl;

在上面的代码中，我们首先定义了一个卷积神经网络结构，并从Caffe模型文件中读取了训练好的模型。然后我们读取了一幅图像，并进行了预处理。最后，我们将预处理后的图像输入到卷积神经网络中，并得到了分类结果。

除了深度学习算法之外，OpenCV还提供了其他的机器学习算法，如支持向量机、决策树等。这些算法可以用于不同的机器视觉任务，并具有很高的准确率。

四、其他工具

除了图像处理、计算机视觉、机器视觉功能之外，OpenCV还提供了其他的工具，如特征匹配、摄像头标定、视频处理等。下面是一个摄像头标定的示例代码：

//进行摄像头标定
Size boardSize(9, 6);
vector objectPoints;
vector
    imagePoints;
Mat cameraMatrix, distCoeffs;
calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imgSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);

//保存相机矩阵和畸变系数
FileStorage fs("calibration.yml", FileStorage::WRITE);
fs << "cameraMatrix" << cameraMatrix << "distCoeffs" << distCoeffs;
fs.release();

   
  

在上面的代码中，我们首先定义了标定板的大小，然后收集标定板在多幅图像中的角点，进而进行摄像头标定，并且将相机矩阵和畸变系数保存到文件中。

总之，OpenCV是一个优秀的开源计算机视觉库，它提供了多种用于图像处理和计算机视觉的算法和工具，并且具有很高的灵活性、可扩展性和兼容性。通过本文的介绍，相信读者已经对OpenCV的强大功能有了更加深入的了解。