OpenCV Tutorial

r le type IplImage et deux fonctions, cvLoadImage et cvSaveImage. IplImage est une image dans OpenCV. Il a quelques attributs importants: largeur, hauteur, nChannels, la profondeur et imageData (un autre serait widthStep Son utilisé avec imageData d'accéder à un pixel de l'image.). Mais nous allons l'utiliser comme un conteneur pour le chargement et le stockage d'une image. Les fonctions de base sont OpenCV dans l'en-tête de cv.h.

Les deux cvLoadImage et cvSaveImage sont de HighGUI, un module d'OpenCV qui contient certaines fonctions de l'interface utilisateur, l'accès aux caméras et certaines installations du système de fichiers. Pour l'utiliser, nous devons inclure l'en-tête de highgui.h. Donc, nous allons commencer notre premier programme de OpenCV y compris les en-têtes nécessaires et de commencer notre fonction principale de

:

  #include int main (int argc, char * argv []) {
 
 Ensuite, nous déclarons une image et charger le fichier passé comme premier argument de notre programme (si vous ne savez pas sur les arguments de ligne de commande, cliquez ici).
 Le deuxième argument de cvLoadImage est un drapeau indiquant si nous voulons une image en couleur. Passant 0 nous obtient une image d'échelle de gris convertie automagiquement. 
 
  IplImage * img; img = cvLoadImage (argv [1], 0); 
 
 Avec ce nous avons seulement besoin d'enregistrer l'image avec un autre nom retour: 
 
  cvSaveImage ("result.png", img ); return 0;} 
 
 Le code source de cet exemple est ici. Vous devez d'abord compiler en utilisant "gcc` pkg-config --libs --cflags opencv` prog1.c "et de l'exécuter en utilisant" ./prog1 (image_to_test) ".
 Une image de result.png apparaîtra dans le dossier du code avec une copie de l'image passée en argument. Filtre de flou gaussien avec OpenCV Maintenant nous allons appliquer un flou gaussien à l'image. Ce filtre rend l'image floue et est utilisé comme prétraitement dans certaines procédures de traitement d'image. Nous ferons ce filtrage en place, sorcière signifie que l'image d'origine ne sera pas disponible après notre opération de lissage. Pour ce faire, le flou gaussien, nous utilisons la fonction de cvSmooth avec le drapeau de CV_GAUSSIAN.
 (Notez que d'autres types de lissage et qu'ils peuvent ou ne peuvent pas être appliquée en place) Cette fonction reçoit 7 valeurs: l'image d'entrée, l'image de sortie, le type de lissage et 4 paramètres. Dans notre cas, l'image de sortie et d'entrée son
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