在本主题中，我们将学习如何使用 OpenCV 加载视频文件并播放它，我们将使用我们在上一主题中学习的类似方法。唯一的区别是，我们不必将数字作为“VideoCapture”类的对象的参数，而必须放入视频的路径。以下程序演示了如何在 OpenCV 中使用 C++ 从您的计算机加载视频。示例 #include //使用 VideoCapture 类的 OpenCV 头文件 // #include using namespace std; using namespace cv; int main() {    Mat myImage;//声明一个矩阵来加载帧//   ... 阅读更多

在本主题中，我们将确定如何使用 OpenCV 从其他摄像头捕获视频。访问非默认摄像头与访问默认摄像头类似。只有一个区别，那就是我们不必使用“VideoCapture cap(0)”，而必须分配摄像头编号。摄像头编号根据 USB 端口的顺序排列。如果摄像头连接到第三个 USB 端口，则摄像头的编号为 3。以下程序访问第三个摄像头并显示从摄像头拍摄的实时视频流。示例 #include //OpenCV 头文件… 阅读更多

在这里，我们将了解如何访问默认摄像头并显示来自该摄像头的视频流。在笔记本电脑中，固定的网络摄像头是默认摄像头。在台式机上，默认摄像头取决于摄像头连接的串行端口的顺序。当我们想要从默认网络摄像头捕获视频流时，我们不需要了解摄像头的任何信息，并确保摄像头已连接。以下程序从默认摄像头获取视频流，并实时将其显示在屏幕上。示例 #include //使用 VideoCapture 类的 OpenCV 头文件 // #include using namespace std; using namespace cv; ... 阅读更多

图像的直方图显示像素强度值的频率。在图像直方图中，X 轴显示灰度强度，Y 轴显示这些强度的频率。直方图均衡化提高了图像的对比度，以扩展强度范围。您可以使用 equalizeHist() 函数均衡给定图像的直方图。此函数的基本语法是 - 语法 equalizeHist(源矩阵，目标矩阵)。在这个程序中，它均衡灰度图像。这意味着只有一个通道。此函数均衡该单通道的像素值。但是，当我们应用此… 阅读更多

直方图表示图像的深度强度。例如，考虑一个颜色深度为 8 位的图像。这意味着每个像素的颜色深度可以从 0 到  意思是 0 到 255。如果图像是 RGB 图像，则它具有红色、绿色和蓝色通道。例如，在图像的某个点，只有红色。然后图像的颜色深度在红色通道中，像素的值将从 0 到 255 不等。0 表示没有红色，255 表示更多红色。直方图显示此… 阅读更多

更改亮度和对比度是图像处理中常见的编辑效果。在这里，我们将学习如何更改图像的对比度。对比度控制图像的锐度。对比度越高，图像越锐利；对比度越低，图像越平滑。更改对比度意味着增加像素的权重。对比度越高，图像越锐利。要更改对比度，请将像素值乘以某个常数。例如，如果将图像的所有像素值乘以 2，则像素值将加倍，图像看起来会更锐利。以下程序演示了如何… 阅读更多

降低亮度的方法与提高亮度非常相似。唯一的区别是从图像中减去“Scalar (B, G, R)”。在这里，我们正在减去标量值以降低亮度。以下程序显示了如何在 OpenCV 中降低图像的亮度。示例 #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() {    Mat original; //声明一个矩阵来加载原始图像//    Mat dimmer;//声明一个矩阵来加载更改亮度后的图像//    namedWindow("Original");//声明窗口以显示原始图像//    namedWindow("Dimmer");//声明窗口以显示更亮的图像//    original ... 阅读更多

更改亮度意味着更改像素的值。这意味着将整数加或减到每个像素的当前值。当您将某个整数值添加到每个像素时，这意味着您正在使图像更亮。当您从所有像素中减去某个常数值时，您正在降低亮度。首先，我们将学习如何提高亮度，其次我们将学习如何降低亮度。提高亮度使用 OpenCV 提高亮度非常容易。要提高亮度，请向每个通道添加一些附加值，并且亮度… 阅读更多

OpenCV 具有与 C++ STL 兼容的“Mat 迭代器”类。使用此“Mat 迭代器”类，我们可以非常轻松地访问像素。我们必须创建一个“Mat 迭代器”类的对象。我们可以将其作为“Mat_: : iterator example”来实现。我们必须在“Mat”之后使用下划线，例如“Mat_”，因为它是一种模板方法。在这种方法中，必须在创建“迭代器”类的对象时指定返回类型。这就是为什么我们声明数据类型的原因。以下程序演示了如何在 OpenCV 中使用迭代器方法减少颜色。示例 #include #include using namespace std;//声明 std 命名空间 using namespace ... 阅读更多

在图像处理中，我们对图像进行计算。更具体地说，我们对像素进行计算，因此像素数量越多，计算所需时间就越长。为了减少计算时间，我们需要高效地扫描图像。我们将学习如何使用指针实现高效的图像扫描循环。这里我们将以颜色减少策略为例，介绍像素扫描过程。彩色图像（例如 RGB 图像）由 3 个通道组成。这些通道中的每一个都具有相同数量的像素，但具有对应的值。每个……阅读更多