图像处理源代码和OpenCV图像处理源代码。-ITADN社区

OpenCV图像处理源码

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《OpenCV图像处理源码》是一本深入讲解计算机视觉领域中广泛使用的开源库OpenCV的书籍，通过剖析其核心算法和实现细节，帮助读者理解并优化图像处理程序。 opencv图像处理源码 opencv图像处理源码 opencv图像处理源码

OpenCV图像处理源码（含效果图）

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本书籍提供详细的OpenCV图像处理代码解析及实际效果展示，适合计算机视觉和图像处理领域的初学者和技术爱好者深入学习。为了工作需求，我使用C++Builder（代码与VC++通用）编写了一个OpenCV图像处理程序，并附上了源代码。主要的实体代码位于unit1.cpp文件中，可以用记事本查看。该程序实现了对二值图像（0,255）中的不同形状区域进行搜索的功能，其中黑色部分被视为种子点。通过递归算法记录了各个区域的边缘、大小等数据，并且执行速度非常快。此外，还包含了一些用于处理灰度图象的代码：包括使用Canny方法对灰度图像进行边缘检测以及增强偏暗图像对比度的方法。阈值可以通过滑动条调整，在确定和调试OpenCV Canny检测效果时非常有用。另外，关于如何在C++Builder中调试OpenCV的相关信息已经以PDF的形式发布。

基于Python和OpenCV的图像处理源码

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本项目提供了一系列使用Python及OpenCV库进行图像处理的基础代码，涵盖图像读取、显示、修改等操作，适合初学者学习与实践。在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，它被广泛用于图像处理和相关任务。本教程将深入探讨如何使用Python结合OpenCV实现一系列的图像处理功能，包括四角定位、扭曲矫正、效果增强、标记识别以及截取有效区域。首先，四角定位是图像处理中的一个重要步骤，通常涉及找到图像中的特定形状或特征点。在OpenCV中，我们可以利用`findContours`函数来检测图像轮廓，并通过`approxPolyDP`近似这些轮廓的顶点以获取四个角落的位置信息。这一技术尤其适用于二维码识别和文档扫描等领域。其次，扭曲矫正主要解决由于拍摄角度、镜头畸变等因素导致的图像变形问题。OpenCV提供了诸如`getPerspectiveTransform`和`warpPerspective`这样的函数来计算并应用透视变换，将失真的图像纠正为正常视角。此过程通常需要四个参考点作为输入，通常是目标区域的四个角落。效果增强是提升图像质量的关键环节，包括亮度调整、对比度强化及去噪等操作。OpenCV提供了如`addWeighted`函数用于进行加权融合以改变亮度和对比度；通过使用`GaussianBlur`实现高斯滤波来降低噪声干扰，并利用`Canny`边缘检测算法增强图像的边界信息。标记识别涉及对象分类与识别，通常需要深度学习模型的支持。尽管OpenCV本身不包含预训练的深度学习模型，但它可以轻松地与其他流行的框架（如TensorFlow和PyTorch）结合使用加载这些模型进行高效准确的对象识别任务。例如，可以通过`cv2.dnn.readNetFromTensorflow`函数来加载一个预训练好的TensorFlow模型，并利用`dnn.blobFromImage()`将图像转换为适合网络输入的格式；最后通过调用`net.forward()`执行预测操作。此外，截取有效区域是指从原始图片中提取出我们感兴趣的特定部分。这可以通过定义矩形或不规则形状边界来实现，然后使用如`crop`或者`copyTo`这样的方法来进行精确裁剪。在处理具有固定结构的图像时（例如身份证、驾照等），这一过程有助于聚焦于关键信息。综上所述，利用OpenCV和Python的强大组合功能，我们可以高效地完成多种复杂的图像处理任务：从精确定位四角到纠正扭曲变形；通过效果增强提升视觉质量；借助深度学习模型进行标记识别以及灵活裁剪有效区域。这些技术为诸如图像分析、自动化检测及智能监控等应用提供了坚实的基础，并且在实践中不断优化参数和算法可以进一步提高性能效率。

MFC OpenCV图像处理软件源码

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这段简介可以这样写：“MFC OpenCV 图像处理软件源码”是一款结合了Microsoft Foundation Classes (MFC) 和OpenCV库的强大工具。此项目旨在为开发者提供一套完整的解决方案，用于开发高效的图像和视频处理应用程序，适用于Windows平台上的多种计算机视觉任务。 OpenCV MFC 图像处理软件源码价格合理，内容按照深入浅出MFC框架编写，所有代码均可使用，并且包含本人的毕业设计完整版。

图像形态学处理源代码

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本项目包含一系列经典的图像形态学处理算法源代码，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等，适用于多种编程语言环境。使用OpenCV实现图像形态学变换功能。

C++图像处理系统（源代码）

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本项目为一个使用C++编写的图像处理系统源代码集合，包含了从基础到高级的各种图像处理算法和功能。适合开发者学习与研究。图像处理系统是一个典型的软件工具，包含多个功能模块：图像显示、图像转换、图像处理、字符识别以及其他辅助性帮助等功能。 - **图像显示**模块主要负责展示不同格式的图片文件，包括位图（BMP）、JPEG以及GIF三种基本类型的图形。 - **图像转换**部分则提供了几种常见格式之间的相互转化功能：如将位图转为JPEG或从JPEG返回到位图；同时支持位图与GIF之间互相变换。 - 在**图像处理**模块中，用户可以执行一系列的图片编辑任务。具体来说，它包括了对图像进行旋转、锐化增强、反色操作以及灰度转换等高级功能，并提供线性变化选项以调节亮度和对比度。 - **字符识别**专注于手写数字的自动辨识技术。此外还有一个灵活设置界面风格的选择项——用户可根据个人喜好选择菜单颜色，既可以选择固定的色调也可以随机生成色彩。最后是软件的帮助文档模块，其中包含关于版本信息及开发团队的相关介绍等内容。

C++图像处理作业源代码

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这段C++图像处理作业源代码包含了多种基本的图像处理功能，如灰度化、二值化以及简单的滤波操作。适用于学习和实践C++编程在图像处理领域的应用。这段文字似乎包含了所有常用的图像处理函数。

MATLAB图像处理源代码辅助

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本资源提供一系列用于支持学习和研究的MATLAB图像处理源代码。涵盖多种算法和技术，适合初学者与进阶用户探索图像识别、增强等技术。常用的一些图像处理Matlab源代码如下： 1. 数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换。 2. 二维离散余弦变换的图像压缩。 3. 采用灰度变换的方法增强图像对比度。 4. 直方图均匀化。 5. 模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响。 6. 使用MATLAB中的二维中值滤波函数medfilt2对受到椒盐噪声干扰的图像进行滤波处理。 7. 利用MATLAB中的filter2函数对遭受噪声影响的图像执行均值滤波操作。 8. 图像自适应魏纳滤波技术的应用。 9. 通过五种不同的梯度增强方法来锐化图像。 10. 实现高通滤波和掩模处理以改善图像质量。 11. 利用巴特沃斯低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理，减少杂讯影响。 12. 使用巴特沃斯高通滤波器来过滤受到噪声污染的图片，并且实现其平滑效果。

MATLAB图像处理代码源程序

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本资源提供一系列基于MATLAB的图像处理代码，涵盖滤波、边缘检测、图像分割等技术，适用于科研和工程应用。 MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析以及工程领域的高级编程环境，在图像处理领域尤为突出。由于其丰富的内置函数库及简洁的语法结构，它在该领域获得了广泛应用。本段落档中的“MATLAB图像处理源代码”包含了一系列详细的算法实现文档，对初学者和专业人士来说都极具价值。使用MATLAB进行图像处理主要涉及以下核心模块： 1. **读取与显示**：通过`imread()`函数支持多种格式的图像文件（如.jpg、.png等），而`imshow()`用于展示图像。 2. **基本操作**：包括裁剪(`imcrop()`)，旋转(`imrotate()`)，缩放(`imresize()`)和平移等功能。 3. **颜色空间转换**：支持从RGB到灰度、HSV或YCbCr等多种色彩模式的转换（如`rgb2gray()`和`rgb2hsv()`）。 4. **滤波与平滑处理**：利用卷积操作(`imfilter()`)，高斯滤波器(`gaussian()`)和平滑滤波器(`wiener2()`)进行图像去噪及边缘平滑等任务。 5. **边缘检测**：提供多种经典算法如Canny、Sobel和Prewitt（通过`edge()`函数实现）以识别图像中的边界信息。 6. **分割技术**：采用区域生长或阈值处理(`imsegm()`)来区分不同的图像部分。 7. **形态学操作**：包括膨胀、腐蚀以及开闭运算等方法，用于去除噪声或增强目标物（如`imerode()`和`imdilate()`）。 8. **特征提取**：涉及角点检测(`detectFeatures()`)，直方图均衡化(`histogrameq()`)及纹理分析等功能。 9. **图像增强**：例如对比度调整、直方图均衡化等操作（使用`imadjust()`和`histeq()`）以改善视觉效果或便于后续处理。 10. **变换技术**：如傅里叶变换(`fft2()`)，小波变换(`wavedec2()`)等用于频域分析。 11. **图像配准**：利用`imregtform()`和`imwarp()`等功能使不同来源的图片对齐一致。 12. **拼接与融合**：通过`imtile()`和`imfuse()`组合或合成多张图片。这些源代码配有详尽注释，有助于理解每一步骤的功能，并加深图像处理原理及MATLAB实现方式的理解。实际应用中，你可以利用这些示例掌握如何使用MATLAB完成各种具体任务如去噪、目标检测等；同时作为构建复杂系统的基石来扩展功能范围。此文档是学习和研究MATLAB图像处理的重要资源，适合各个水平的学习者或开发者参考使用。通过动手实践与调试代码片段，可以显著提高你的编程技能并深入理解相关技术原理。因此对于有志于从事该领域工作的人员而言下载并分析本压缩包中的内容是一个非常明智的选择。

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图像处理源代码和OpenCV图像处理源代码。

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