OpenCV基础操作示例：图像边界处理

本文将展示如何利用OpenCV图像处理库对图像边界进行处理的示例代码。通过代码解析和实际操作，读者可以快速掌握OpenCV的基本操作。

代码解析

#include 
   
    #include 
    
     #include 
     
      #include 
      
       using namespace std;using namespace cv;int main(){	Mat src = imread("E:\\vs2015\\opencvstudy\\1.jpg", 1);	if (src.empty())	{		cout << "could not load the src image!" << endl;		return -1;	}	char *input_title = "input Image";	imshow(input_title, src);	Mat dst;	int top = (int)(0.05 * src.rows);	int bottom = (int)(0.05 * src.rows);	int left = (int)(0.05 * src.cols);	int right = (int)(0.05 * src.cols);	RNG rng(12345);	int borderType = BORDER_DEFAULT;	int c = 0;	while (true)	{		c = waitKey(500);		if ((char)c == 27) // ESC		{			break;		}		if ((char)c == 'r') // r		{			borderType = BORDER_REPLICATE;		}		else if ((char)c == 'w') // w		{			borderType = BORDER_WRAP;		}		else if ((char)c == 'c') // c		{			borderType = BORDER_DEFAULT;		}		Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));		copyMakeBorder(src, dst, top, bottom, left, right, borderType, color);		imshow("output image", dst);	}	GaussianBlur(src, dst, Size(5, 5), 0, 0, BORDER_DEFAULT);	// waitKey(0);	return 0;}

使用说明

代码结构

图像加载与初始化：

使用imread函数加载图像。

检查图像是否加载成功，若加载失败则输出提示信息并退出程序。

图像显示：

使用imshow函数显示图像，设置窗口标题为"input Image"。

边界处理设置：

定义边界顶部、底部、左侧和右侧的位置，分别占图像的5%。

使用随机数生成器初始化随机数生成器。

设置边界处理类型，默认为BORDER_DEFAULT。

用户交互与界面反馈：

使用waitKey函数进入事件循环，等待用户输入事件。

根据用户输入事件（如按下'r'键）切换边界处理类型。

根据随机生成的颜色生成边界颜色，并使用copyMakeBorder函数复制并调整图像边界。

使用imshow函数显示处理后的图像。

高斯模糊处理：

使用GaussianBlur函数对图像进行高斯模糊处理。

最后使用waitKey(0)保持窗口在屏幕上显示。

实际操作步骤

安装OpenCV环境：

确保OpenCV库已正确安装，确保能够正常编译和运行代码。

运行代码：

将代码保存为.cpp文件，添加相应的头文件路径。

在支持C++编译的开发环境（如VS2015）下编译并运行程序。

通过命令行参数或图形用户界面选择需要处理的图像文件。

参数调整：

可根据需求调整边界宽度比例、颜色随机生成范围等参数。

使用不同的边界处理类型（如BORDER_REPLICATE和BORDER_WRAP）对比图像边界处理效果。

效果展示：

通过实时图像显示和高斯模糊处理效果，直观展示边界处理结果。

代码实现

核心代码片段

Mat src = imread("E:\\vs2015\\opencvstudy\\1.jpg", 1);if (src.empty()){	cout << "could not load the src image!" << endl;	return -1;}char *input_title = "input Image";imshow(input_title, src);Mat dst;int top = (int)(0.05 * src.rows);int bottom = (int)(0.05 * src.rows);int left = (int)(0.05 * src.cols);int right = (int)(0.05 * src.cols);RNG rng(12345);int borderType = BORDER_DEFAULT;while (true){	c = waitKey(500);	if ((char)c == 27) // ESC	{		break;	}	if ((char)c == 'r') // r	{		borderType = BORDER_REPLICATE;	}	else if ((char)c == 'w') // w	{		borderType = BORDER_WRAP;	}	else if ((char)c == 'c') // c	{		borderType = BORDER_DEFAULT;	}	Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));	copyMakeBorder(src, dst, top, bottom, left, right, borderType, color);	imshow("output image", dst);}GaussianBlur(src, dst, Size(5, 5), 0, 0, BORDER_DEFAULT);

代码优化建议

代码简化：

去除不必要的空白行与注释，便于阅读与维护。

使用简洁的变量名，提升代码可读性。

参数预定义：

将常用参数（如边界宽度比例）定义为常量，提高代码可维护性。

异常处理：

在imread函数调用时增加异常处理，确保程序稳定运行。

性能优化：

调整图像显示频率，避免因高帧率消耗过多资源。

注释优化：

保持注释简洁明了，避免冗长的解释文字。

总结

通过本文的示例代码，读者可以快速掌握OpenCV图像处理库的基本操作。从图像加载与显示到边界处理与高斯模糊，每一步都清晰地展示了实现细节。通过实际操作与参数调整，读者可以根据需求对图像进行多样化处理。

转载地址：http://wmsfk.baihongyu.com/

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