文章目录

二十六、直方图均衡化
- 26.1 quickopencv.h
- 26.2 QuickDemo.cpp
- 26.3 test.cpp
二十七、图像卷积操作
- 27.1 quickopencv.h
- 27.2 QuickDemo.cpp
- 27.3 test.cpp
二十八、高斯模糊
- 28.1 quickopencv.h
- 28.2 QuickDemo.cpp
- 28.3 test.cpp
二十九、高斯双边模糊
- 29.1 quickopencv.h
- 29.2 QuickDemo.cpp
- 29.3 test.cpp
三十、案例：实时人脸检测
- 30.1 quickopencv.h
- 30.2 QuickDemo.cpp
- 30.3 test.cpp

知识来源：哔哩哔哩。以下内容仅为学习笔记，不做其他用途。

二十六、直方图均衡化

知识点：

equalizeHist(gray, dst);//直方图均衡化。参数包括：输入图像，输出图像。

26.1 quickopencv.h

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;class QuickDemo //QuickDemo对象
{public:void histogram_eq_demo(Mat &image);};

26.2 QuickDemo.cpp

#include<quickopencv.h>
#include<iostream>void QuickDemo::histogram_eq_demo(Mat &image)
{Mat gray;cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);//BGR转灰度图像imshow("灰度图像", gray);//直方图均衡化只支持灰度图像，不支持彩色图像。Mat dst;equalizeHist(gray, dst);imshow("直方图均衡化演示", dst);
}

26.3 test.cpp

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<quickopencv.h>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc,char **argv)
{Mat src = imread("D:/opencv/pictures/3 (4).jpeg", IMREAD_ANYCOLOR);//B,G,R蓝绿红通道图像if (src.empty()){printf("could not load image");         //如果路径不正确，则显示无法导入图片。return -1;}namedWindow("输入窗口", WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("输入窗口", src);                  //在窗口显示图像QuickDemo qd;                              //调用之前创建的类对象    qd.histogram_eq_demo(src);waitKey(0);                                   //暂停程序，等待一个按键输入，单位msdestroyAllWindows();                      //销毁所有创建的窗口return 0;
}

二十七、图像卷积操作

知识点：

blur(image, dst, Size(5, 5), Point(-1, -1));//卷积操作。//参数包括：image为输入图像；dst为输出图像；Size(5, 5)为卷积核大小5*5；Point(-1, -1)为默认的中心锚点。

27.1 quickopencv.h

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;class QuickDemo //QuickDemo对象
{public:void blur_demo(Mat &image);
};

27.2 QuickDemo.cpp

#include<quickopencv.h>
#include<iostream>void QuickDemo::blur_demo(Mat &image)
{Mat dst;blur(image, dst, Size(5, 5), Point(-1, -1));imshow("图像卷积操作", dst);
}

27.3 test.cpp

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<quickopencv.h>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc,char **argv)
{Mat src = imread("D:/opencv/pictures/3 (1).jpeg", IMREAD_ANYCOLOR);//B,G,R蓝绿红通道图像if (src.empty()){printf("could not load image");         //如果路径不正确，则显示无法导入图片。return -1;}namedWindow("输入窗口", WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("输入窗口", src);                  //在窗口显示图像QuickDemo qd;                              //调用之前创建的类对象    qd.blur_demo(src);waitKey(0);                                   //暂停程序，等待一个按键输入，单位msdestroyAllWindows();                      //销毁所有创建的窗口return 0;
}

二十八、高斯模糊

知识点：

GaussianBlur(image, dst, Size(5, 5), 15);//高斯模糊。参数包括：image为输入图像；dst为输出图像；Size(5, 5)为内核大小5*5，必须是正数和奇数；第四个参数：double类型的sigmaX，表示高斯核函数在X方向上的标准偏差；第五个参数：double类型的sigmaY，表示高斯核函数在Y方向上的标准偏差。

28.1 quickopencv.h

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;class QuickDemo //QuickDemo对象
{public:void gaussian_blur_demo(Mat &image);
};

28.2 QuickDemo.cpp

#include<quickopencv.h>
#include<iostream>void QuickDemo::gaussian_blur_demo(Mat &image)
{Mat dst;GaussianBlur(image, dst, Size(5, 5), 15);imshow("高斯模糊", dst);
}

28.3 test.cpp

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<quickopencv.h>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc,char **argv)
{Mat src = imread("D:/opencv/pictures/3 (1).jpeg", IMREAD_ANYCOLOR);//B,G,R蓝绿红通道图像if (src.empty()){printf("could not load image");         //如果路径不正确，则显示无法导入图片。return -1;}namedWindow("输入窗口", WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("输入窗口", src);                  //在窗口显示图像QuickDemo qd;                              //调用之前创建的类对象    qd.gaussian_blur_demo(src);waitKey(0);                                  //暂停程序，等待一个按键输入，单位msdestroyAllWindows();                      //销毁所有创建的窗口return 0;
}

二十九、高斯双边模糊

知识点：

bilateralFilter(image, dst, 0, 100, 0);//高斯双边模糊。参数包括：参数包括：image为输入图像；dst为输出图像；表示在滤波过程中每个像素邻域的直径。如果这个值设为非正数，则从第五个参数sigmaSpace来计算它；第四个参数：颜色空间滤波器的sigma值，这个值越大，表示该像素邻域内有越宽广的颜色被混合到一起，会产生较大的半相等颜色区域；第五个参数：坐标空间中滤波器的sigma值，坐标空间的标准方差，它的值越大，则越远的像素会相互影响，从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同的颜色。

29.1 quickopencv.h

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;class QuickDemo //QuickDemo对象
{public:void bifilter_demo(Mat &image);
};

29.2 QuickDemo.cpp

#include<quickopencv.h>
#include<iostream>void QuickDemo::bifilter_demo(Mat &image)
{Mat dst;bilateralFilter(image, dst, 0, 100, 0);namedWindow("高斯双边模糊", WINDOW_FREERATIO);imshow("高斯双边模糊", dst);
}

29.3 test.cpp

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<quickopencv.h>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc,char **argv)
{Mat src = imread("D:/opencv/pictures/3 (1).jpeg", IMREAD_ANYCOLOR);//B,G,R蓝绿红通道图像if (src.empty()){printf("could not load image");         //如果路径不正确，则显示无法导入图片。return -1;}namedWindow("输入窗口", WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("输入窗口", src);                  //在窗口显示图像QuickDemo qd;                              //调用之前创建的类对象    qd.bifilter_demo(src);waitKey(0);                                   //暂停程序，等待一个按键输入，单位msdestroyAllWindows();                      //销毁所有创建的窗口return 0;
}

三十、案例：实时人脸检测

30.1 quickopencv.h

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;class QuickDemo //QuickDemo对象
{public:void face_detecction_demo();
};

30.2 QuickDemo.cpp

#include<quickopencv.h>
#include<iostream>void QuickDemo::face_detecction_demo()
{std::string root_dir = "D:/opencv/sources/samples/dnn/face_detector/";dnn::Net net = dnn::readNetFromTensorflow(root_dir+"opencv_face_detector_uint8.pb",root_dir+"opencv_face_detector.pbtxt");VideoCapture capture("D:/opencv/pictures/1234.mp4");Mat frame;while (true){capture.read(frame);if (frame.empty()){break;}Mat blob = dnn::blobFromImage(frame,1.0,Size(300,300),Scalar(104,177,123),false,false);net.setInput(blob);Mat probs = net.forward();Mat detectionMat(probs.size[2],probs.size[3],CV_32F,probs.ptr<float>());for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++){float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);if (confidence > 0.5){int x1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3)*frame.cols);int y1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4)*frame.rows);int x2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5)*frame.cols);int y2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6)*frame.rows);Rect box(x1,y1,x2-x1,y2-y1);rectangle(frame,box,Scalar(0,0,255),2,8,0);}}imshow("人脸检测演示",frame);int c = waitKey(1);if (c == 27) {break;    }}
}

30.3 test.cpp

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<quickopencv.h>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc,char **argv)
{Mat src = imread("D:/opencv/pictures/3 (1).jpeg", IMREAD_ANYCOLOR);//B,G,R蓝绿红通道图像if (src.empty()){printf("could not load image");         //如果路径不正确，则显示无法导入图片。return -1;}namedWindow("输入窗口", WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("输入窗口", src);                  //在窗口显示图像QuickDemo qd;                              //调用之前创建的类对象    qd.face_detecction_demo();waitKey(0);                                   //暂停程序，等待一个按键输入，单位msdestroyAllWindows();                      //销毁所有创建的窗口return 0;
}

OpenCV（C++版本）基础相关（7）：直方图均衡化、图像卷积操作、高斯模糊、高斯双边模糊、实时人脸检测案例相关推荐

【OpenCV 例程200篇】46. 直方图均衡化
[OpenCV 例程200篇]46. 直方图均衡化欢迎关注『OpenCV 例程200篇』系列,持续更新中欢迎关注『Python小白的OpenCV学习课』系列,持续更新中图像直方图是反映图 ...
opencv入门基础（七）基于dlib进行本地图片、实时人脸检测
opencv入门基础(七)基于dlib进行本地图片.实时人脸检测一.背景知识 1.Dlib是一个深度学习开源工具,基于C++开发,也支持Python开发接口. 2.由于Dlib对于人脸特征提取效果很 ...
基于MATLAB对低照度图像进行直方图均衡化和同态滤波操作
资源下载地址:https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85897108 资源下载地址:https://download.csdn.net/downl ...
计算机视觉OpenCv学习系列：第十部分、实时人脸检测
第十部分.实时人脸检测第一节.实时人脸检测 1.OpenCV人脸检测支持演化 2.OpenCV DNN检测函数 3.代码练习与测试学习参考第一节.实时人脸检测 1.OpenCV人脸检测支持演化 ...
使用mediapipe和OpenCV实现摄像头实时人脸检测
# 摄像头实时人脸检测 # opencv import timeimport cv2 # mediapipe ai工具包 import mediapipe as mp # 进度条库 from tqdm ...
【OpenCV学习】第6课:图像模糊（中值滤波，高斯双边滤波）
仅自学做笔记用,后续有错误会更改理论中值滤波:对核内数值先进行排序,再取中间那个值注1:中值滤波属于统计学的排序滤波器注2:中值滤波对椒盐噪声有很好的抑制作用高斯双边滤波(美颜磨皮效果一般都 ...
【OpenCV 4】图像卷积操作（Blur）
一.编程环境: OpenCV 4.1.0 IDE Visual Studio 2017 Enterprise (15.9.13) 操作系统 Windows 10 x64 中文专业版 (1903) 二 ...
c语言增强图像直方图均衡化,图像直方图均衡化增强opencv与C语言版
本文实现彩色图像的全局直方图均衡.分别对R/G/B三通道均衡,读写图片采用OpenCV.代码如下: #include //#include //#include //#include #include ...
在OpenCV里实现限制对比度的直方图均衡化
下面将要介绍功能强大.用途广泛.影响深远的对比度有限的自适应直方图均衡(CLAHE,Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)算法.尽管最初它仅 ...

OpenCV（C++版本）基础相关（7）：直方图均衡化、图像卷积操作、高斯模糊、高斯双边模糊、实时人脸检测案例

文章目录

二十六、直方图均衡化

26.1 quickopencv.h

26.2 QuickDemo.cpp

26.3 test.cpp

二十七、图像卷积操作

27.1 quickopencv.h

27.2 QuickDemo.cpp

27.3 test.cpp

二十八、高斯模糊

28.1 quickopencv.h

28.2 QuickDemo.cpp

28.3 test.cpp

二十九、高斯双边模糊

29.1 quickopencv.h

29.2 QuickDemo.cpp

29.3 test.cpp

三十、案例：实时人脸检测

30.1 quickopencv.h

30.2 QuickDemo.cpp

30.3 test.cpp

OpenCV（C++版本）基础相关（7）：直方图均衡化、图像卷积操作、高斯模糊、高斯双边模糊、实时人脸检测案例相关推荐

最新文章

热门文章