本文共 3614 字，大约阅读时间需要 12 分钟。

图像处理技术入门

1. 图像的基本分析

在图像处理领域，了解图像的基本信息是第一步。通过OpenCV框架，可以轻松获取图像的尺寸、通道数量以及像素分布等参数。

1.1 获取图像尺寸

#include 
   
    #include 
    
     using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv) {    Mat src = imread("cats.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);    if (src.empty()) {        cout << "image is empty!!!" << endl;        return -1;    }    namedWindow("image", WINDOW_AUTOSIZE);    imshow("image", src);        int w = src.cols;    int h = src.rows;    int ch = src.channels();        cout << "宽：" << w << ", 高：" << h << ", 通道数：" << ch << endl;        waitKey(0);    destroyAllWindows();    return 0;}
    
   

1.2 获取图像极值

通过 minMaxLoc 函数，可以快速得到图像的最小值和最大值及其位置。

#include 
   
    #include 
    
     using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv) {    Mat src = imread("cats.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);    if (src.empty()) {        cout << "image is empty!!!" << endl;        return -1;    }    namedWindow("image", WINDOW_AUTOSIZE);    imshow("image", src);        double min_val, max_val;    Point minloc, maxloc;    minMaxLoc(src, &min_val, &max_val, &minloc, &maxloc);        cout << "最小值：" << fixed << setprecision(2) << min_val << endl;    cout << "最大值：" << fixed << setprecision(2) << max_val << endl;        waitKey(0);    destroyAllWindows();    return 0;}
    
   

2. 图像的统计分析

2.1 均值计算

均值反映了图像的整体亮度，可以通过 mean 函数计算。

#include 
   
    #include 
    
     using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv) {    Mat src = imread("cats.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);    if (src.empty()) {        cout << "image is empty!!!" << endl;        return -1;    }    namedWindow("image", WINDOW_AUTOSIZE);    imshow("image", src);        Scalar s = mean(src);    cout << "均值：" << fixed << setprecision(2) << s[0] << endl;        waitKey(0);    destroyAllWindows();    return 0;}
    
   

2.2 方差与标准差

方差和标准差可以帮助我们了解图像的亮度分布情况。

#include 
   
    #include 
    
     using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv) {    Mat src = imread("cats.jpg", IMREAD_COLOR);    if (src.empty()) {        cout << "image is empty!!!" << endl;        return -1;    }    namedWindow("image", WINDOW_AUTOSIZE);    imshow("image", src);        Scalar s = mean(src);    cout << "均值（R、G、B）：" << fixed << setprecision(2) << s[0] << ", "          << s[1] << ", " << s[2] << endl;        Mat mm, mstd;    meanStdDev(src, mm, mstd);        cout << "方差（R、G、B）：" << fixed << setprecision(2)          << mstd.at
     
      (0,0) << ", "          << mstd.at
      
       (1,0) << ", "          << mstd.at
       
        (2,0) << endl;        waitKey(0);    destroyAllWindows();    return 0;}
       
      
     
    
   

3. 像素分布分析

3.1 像素分布直方图

通过统计每个像素值的出现次数，可以绘制直方图，直观了解图像的颜色分布。

#include 
   
    #include 
    
     using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv) {    Mat src = imread("cats.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);    if (src.empty()) {        cout << "image is empty!!!" << endl;        return -1;    }    namedWindow("image", WINDOW_AUTOSIZE);    imshow("image", src);        vector
     
       hist(256, 0);    for (int i = 0; i < 256; i++) {        hist[i] = 0;    }        for (int row = 0; row < src.rows; row++) {        for (int col = 0; col < src.cols; col++) {            int pv = src.at
      
       (row, col);            hist[pv]++;        }    }        waitKey(0);    destroyAllWindows();    return 0;}
      
     
    
   

4. 开发工具推荐

4.1 视频教程

• B站：提供丰富的教程资源，适合新手学习。
• 网易云课堂：高质量的课程内容，涵盖多个技能层次。
• 腾讯课堂：实用且直观的教学视频，适合实践操作。

4.2 代码获取

• Gitee：开源项目托管平台，适合国内开发者。
• GitHub：全球领先的代码托管平台，适合国际化开发。

4.3 资源存储

• Google云存储：安全可靠，适合长期存储。
• 百度云：提供多种存储服务，适合多种需求。

通过以上工具和技术，可以系统地学习和实践图像处理技术。如果需要更深入的学习，可以结合实际项目进行实践和实验。