雖然單單要做車牌號(hào)識(shí)別的話不需要特別多種類的圖像處理，但是我們不能只是為了這么一個(gè)目標(biāo)去學(xué)習(xí)，所以這次就講一些OpenCV里基本的圖像處理，大家以后可以根據(jù)需求使用不同的圖像處理。

一、圖像顯示

【打開(kāi)Visual Studio】→【新建項(xiàng)目】→【W(wǎng)in32控制臺(tái)應(yīng)用項(xiàng)目（修改名稱后點(diǎn)確定）】→【下一步】→【空項(xiàng)目（勾起來(lái)以后點(diǎn)擊確認(rèn)）】→【解決方案資源管理器】→【源文件】→【新建項(xiàng)】→【添加】→【（修改名稱后點(diǎn)擊確定）】

（后面的程序都是以這個(gè)操作開(kāi)頭的，而我為了方便所以就在一個(gè)源文件里進(jìn)行修改了）

我這次的路徑是D:\University\New\Test2\Test2

#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv; //包含cv命名空間
 
void main(){
	Mat img = imread("1.jpg"); //載入圖片
	imshow("【原始圖】", img); //顯示圖像
	waitKey(0); //等待任意按鍵按下
}

此處的1.jpg是放在了上面那個(gè)路徑里面，出現(xiàn)的效果圖：

當(dāng)然，其實(shí)也可以顯示不在該文件夾里的圖片，只需要將“1.jpg”改成你想要顯示的圖片所在的路徑即可，例如我在D盤存了個(gè)2.jpg，我想要顯示它，就只需將代碼改成Mat img=imread("D://2.jpg");就可以了。

為了和上次的有些區(qū)別，我們來(lái)稍微講一下代碼中的一些語(yǔ)句的含義。

1、OpenCV的命名空間

      OpenCV中的C++類和函數(shù)都是定義在命名空間cv之內(nèi)的，有兩種方法可以訪問(wèn)：第一種，是在代碼開(kāi)頭的適當(dāng)位置加上using namespace cv;這句代碼，規(guī)定程序位于此命名空間之內(nèi)；另外一種，是在使用OpenCV的每一個(gè)類和函數(shù)時(shí)，都加入cv::命名空間。不用講都知道，第二種方法十分的繁瑣，所以，推薦大家在代碼開(kāi)頭的適當(dāng)位置，加上using namespace cv;這句。

2、Mat類簡(jiǎn)析

       Mat類是用于保存圖像以及其他矩陣數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，默認(rèn)情況下其尺寸為0。我們也可以指定其初始尺寸，比如定義一個(gè)Mat類對(duì)象，就要寫cv::Mat pic(320,640,cv::Scalar(100));，Mat類是OpenCV里十分重要，內(nèi)容有很多，我們這里需要用到的關(guān)于Mat的其實(shí)就是簡(jiǎn)單的這樣一句代碼：Mat img=imread("1.jpg");，所以我就不在多講了。

3、圖像的載入：imread()函數(shù)

       imread()函數(shù)是用于讀取文件中的圖片到OpenCV中?？梢栽贠penCV官方文檔中查到它的原形，如下：

       Mat imread(const string& filename, intflags=1);

       第一個(gè)參數(shù)，const string&類型的filename，填我們需要載入的圖片路徑名，在Windows操作系統(tǒng)下，OpenCV的imread函數(shù)支持如下類型的圖像載入。

       第二個(gè)參數(shù)，int類型的flags，為載入標(biāo)識(shí)，他指定一個(gè)加載圖像的顏色類型【這個(gè)內(nèi)容有些生澀難理解，故不多贅述】。

4、imshow()函數(shù)

      imshow()函數(shù)用于在指定的窗口中顯示一幅圖像，函數(shù)原型如下。

      void imshow(const string& winname, InputArray mat);

      第一個(gè)參數(shù)，const string&類型的winname，填需要顯示的窗口標(biāo)識(shí)名稱。

      第二個(gè)參數(shù)，InputArray類型的mat，填需要顯示的圖像。【很多時(shí)候，遇到函數(shù)原型中的InputArray/OutputArray類型，我們把它簡(jiǎn)單地當(dāng)做Mat類型即可。因?yàn)樗亩x有些難理解，而且源代碼略顯冗長(zhǎng)，所以不過(guò)多贅述】

二、圖像腐蝕和膨脹

      腐蝕，即用圖像中的暗色部分“腐蝕”掉圖像中的高亮部分。代碼如下：

#include<opencv2\highgui\highgui.hpp> //OpenCV highgui模塊頭文件
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp> //OpenCV 圖像處理頭文件
using namespace cv; //包含cv命名空間
 
int main(){
	//載入圖片
	Mat img = imread("1.jpg");
	//顯示原圖
	imshow("【原圖】腐蝕操作", img);
	//進(jìn)行腐蝕操作
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
	Mat dstimg;
	erode(img, dstimg, element);
	//顯示效果圖
	imshow("【效果圖】腐蝕操作", dstimg);
	waitKey(0);
	return 0;
}

程序首先依然是載入和顯示一幅圖像，然后定義一個(gè)Mat類型的變量來(lái)獲得getStructuringElement函數(shù)的返回值，而getStructuringElement函數(shù)的返回值為指定形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素（內(nèi)核矩陣）。參數(shù)準(zhǔn)備完畢，接著便可以調(diào)用erode函數(shù)進(jìn)行圖像腐蝕操作，然后調(diào)用imshow函數(shù)進(jìn)行顯示。

下面對(duì)getStructuringElement函數(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的講述：

第一個(gè)參數(shù)，內(nèi)核的形狀（一般有下面三種：矩形：MORPH_RECT；交叉形：MORPH_CROSS；橢圓形：MORPH_ELLIPSE）

第二個(gè)參數(shù)，內(nèi)核的大小（上面的代碼，表示的就是15*15的正方形內(nèi)核）

效果圖如下（原圖都和一中的原圖一樣，故不再顯示）：

膨脹，和腐蝕相反，從圖像直觀來(lái)看，就是將圖像光亮部分放大，黑暗部分縮小。代碼如下：

#include<opencv2\highgui\highgui.hpp> //OpenCV highgui模塊頭文件
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp> //OpenCV 圖像處理頭文件
using namespace cv; //包含cv命名空間
 
int main(){
	//載入圖片
	Mat img = imread("1.jpg");
	//顯示原圖
	imshow("【原圖】膨脹操作", img);
	//進(jìn)行膨脹操作
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
	Mat dstimg;
	dilate(img, dstimg, element);
	//顯示效果圖
	imshow("【效果圖】膨脹操作", dstimg);
	waitKey(0);
	return 0;
}

和腐蝕的代碼的區(qū)別就只在于調(diào)用的函數(shù)不同，膨脹調(diào)用的是dilate函數(shù)。

效果圖如下：

三、圖像模糊

模糊，對(duì)圖像進(jìn)行均值濾波處理，然后就把圖像模糊了……代碼如下：

#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;
 
int main(){
	//載入原圖
	Mat img = imread("1.jpg");
	//顯示原圖
	imshow("【原圖】均值濾波", img);
	//進(jìn)行均值濾波操作
	Mat dstimg;
	blur(img, dstimg, Size(7, 7));
	//顯示效果圖
	imshow("【效果圖】均值濾波", dstimg);
	waitKey(0);
	return 0;
}

blur函數(shù)的第三個(gè)參數(shù)表示的是內(nèi)核的大小，代碼中的意思是像素長(zhǎng)寬均為7的一個(gè)內(nèi)核。

效果圖如下：

四、canny邊緣檢測(cè)

這個(gè)操作會(huì)在我們最終要實(shí)現(xiàn)的汽車車牌識(shí)別中會(huì)出現(xiàn)。

載入圖像，并將其轉(zhuǎn)成灰度圖，再用blur函數(shù)進(jìn)行圖像模糊以降噪，然后用canny函數(shù)進(jìn)行邊緣檢測(cè)，最后進(jìn)行顯示。代碼如下：

#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;
 
int main(){
	//載入原圖
	Mat srcImage = imread("1.jpg");
	//顯示原圖
	imshow("【原圖】Canny邊緣檢測(cè)", srcImage);
	Mat dstImage, edge, grayImage;
	//【1】創(chuàng)建于src同類型和大小的矩陣dst
	dstImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());
	//【2】將原圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像
	cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
	//【3】先使用3*3內(nèi)核來(lái)降噪
	blur(grayImage, edge, Size(3, 3));
	//【4】運(yùn)行Canny算子
	Canny(edge, edge, 3, 9, 3);
	//顯示效果圖
	imshow("【效果圖】Canny邊緣檢測(cè)", edge);
	waitKey(0);
	return 0;
}

簡(jiǎn)單講一下Canny函數(shù)各參數(shù)的意義：

      第一個(gè)參數(shù)：輸入，是灰度圖，就算是彩色圖也會(huì)處理成灰度圖（但是如果不先轉(zhuǎn)成灰度圖像并降噪的話會(huì)出現(xiàn)很多原本不存在的線條，大家可以自己嘗試一下）

      第二個(gè)參數(shù)：輸出的圖的位置，輸出的圖是二值圖。

      第三四個(gè)參數(shù)：是兩個(gè)閾值，上限和下限，如果一個(gè)像素的梯度大于上限，則被認(rèn)為是邊緣像素，如果低于下限則被拋棄，如果介于兩者之間，只有當(dāng)其與高于上限閾值的像素連接時(shí)才會(huì)被接受。

      第五個(gè)參數(shù)：表示模板的大小，如果是3，則表示3*3矩陣的大小。

效果圖如下：

到此這篇關(guān)于C++ OpenCV中幾種基本的圖像處理方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)C++ OpenCV圖像處理方式內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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