OpenCV例程汇总详细

OｐｅnCV例程汇总ＴOC\ｏ＂１－3＂\h\z＼uHＹPERＬINＫ＼l”＿Toｃ278５45472”基于ｏpencv的ｕse摄像头视频采集程序ﻩPAGEREF_Ｔoc278５４5４72\ｈ1HYPERLINＫ\l”_Toc２７８５4547３"基于ｏpencv的两个摄像头数据采集ﻩPAGEREF_Tｏc２78５4５4７3\h３HYPＥRLINK＼l”_Toc278５45４7４"能激发你用代码做视频的冲动程序 PAGEＲＥＦ＿Ｔoｃ2785454７4\h6HＹＰＥRLＩNK图像反转（就是把黑的变白，白的变黑）ﻩPAGEREF＿Tｏｃ２78５45475\ｈ1１ＨＹPＥRLＩNK\l”_Ｔｏc2７85４5476"图像格式的转换ﻩPAGERＥF_Ｔｏｃ278545476\ｈ12ＨYPＥRLINK\l＂＿Ｔoｃ27８５４5４77＂从摄像头或者AＶＩ文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测 PAGEＲEF_Toc278545477\h１３ＨYPＥＲLINＫ＼l＂_Toc2７８545４78＂采纳Cａnｎy算子进行边缘检测 PＡＧEREＦ＿Toc27８５45478＼h1５HＹPERLINK\ｌ＂＿Toc２7854５4７9＂角点检测ﻩPＡＧＥREF_Toｃ278５45479\h18HYＰERLINＫ\ｌ"_Toｃ27８545４８0＂图像的旋转加缩放（效果很拽，用地球做就像谷歌地球似的) PAＧＥＲＥＦ＿Toｃ２７8５4５４８0＼ｈ21HYPＥRLＩNKＬog—Polaｒ极坐标变换 PＡGEREF_Ｔoｃ278545４81\h２2HYPＥRＬＩＮK对图像进行形态学操作（图像的开闭，腐蚀和膨胀运算）ﻩPAGEREF_Toｃ２7８5４5４8２＼ｈ24HYPERLＩＮK＼l”_Toc２7８5４5４8３＂用不同的核进行图像的二维滤波ﻩPＡGEREF_Tｏc2785４548３\ｈ27HＹPＥＲLIＮK\l”_Toｃ2７８54548４”图像域的填充 PAGEREF_Ｔｏｃ2７8５4５484\h３0ＨYＰERＬＩNK\ｌ＂＿Ｔoc2７8５4548５＂寻找轮廓实现视频流的运动目标检测(超推举一下)ﻩPＡＧERＥF_Ｔoｃ２７8545485\ｈ３５ＨYPERLINK\l"_Toc2785４5486"采纳金字塔方法进行图像分割ﻩPＡＧEREF＿Ｔoc2785４５486\h4０HYPERLINK\l”_Ｔoｃ2７8５4５４87"图像的亮度变换 PＡGEREF_Toｃ27８54548７\h43ＨYＰＥRLIＮＫ\l"_Toc27854５488”单通道图像的直方图ﻩPAＧEＲEF_Ｔoｃ2７8545４８８\h4６HYPERLINK\l”_Toｃ2785４5４8９"计算和显示彩色图像的二维色调－饱和度图像ﻩPAＧＥREＦ＿Ｔｏc２７8545489\h４8HＹＰERLINＫ\l”_Toｃ27８545490＂图像的直方图均匀化 PAGEREF＿Tｏc２785４54９０\h50HYＰERＬＩNＫ＼ｌ"_Ｔoc27８5４549１"用Ｈongh变换检测线段 PAGERＥＦ_Toc２7８545４91＼h52HYPERＬIＮＫ\l”_Toc27854５492”利用Hough变换检测圆(是圆不是椭圆)ﻩPＡGEＲEF_Tｏｃ2785４5492＼h５7HYPERLINＫ\ｌ＂_Tｏｃ278５4５49３＂距离变换ﻩPAＧＥRＥF＿Toc2785４54９3＼h5９ＨＹPEＲLＩＮK＼ｌ”_Ｔoc２785４5４94＂椭圆曲线拟合ﻩＰAＧEＲEＦ＿Toc２785４5４9４\ｈ６4HYPEＲLＩNK\ｌ"＿Toc２７854549５"由点集序列或数组创建凸外形ﻩPAGEＲEF_Toc２785４5４95＼h68HYPＥＲLINK\l＂＿Toc２785４549６＂Delaunaｙ三角形和Voｒonoi划分的迭代式构造ﻩPAGERＥF_Toc27８545４96＼ｈ71HＹPＥRLINK＼l"＿Toc2785４5497＂利用背景建模检测运动物体(推举）ﻩPＡGＥRＥF＿Tｏc２７854549７\h7８ＨYＰEＲＬINＫ\l"＿Tｏc2７8５４５4９8"运动模板检测(摄像头)ﻩＰAＧＥREF_Toｃ2785454９８\h8１HＹPERＬINK\ｌ"_Ｔｏc2785４５4９9”显示如何利用Camsｈift算法进行彩色目标的跟踪ﻩPＡGERＥＦ_Tｏc２78545499\ｈ86基于opeｎcｖ的use摄像头视频采集程序筹备工作:你得把opencｖ库装到电脑上，并把各种头文件,源文件，ｌib库都连到ｖc上，然后设置一下系统环境变量，这里这方面就不说了，似乎我前面的文章有说过,不懂也可百度一下。建立一个基于WＩN３2掌握台的工程ＣameraＵSB，在新建一个ｃ++元文件，写代码:＃incｌude”cxcore.h"ﻫ＃ｉncludｅ＂ｃvｃaｍ.ｈ"ﻫ＃iｎcludｅ＂winｄows．ｈ＂

＃ｉnclｕde”ｈighguｉ。h”vｏidｃallｂaｃｋ（IｐｌＩｍaｇe＊iｍａge);ﻫinｔｍain（）ﻫ{ﻫintncａms=cｖcamGeｔCａmｅｒasCoｕnｔ（）；/／返回可以访问的摄像头数目

ＨWＮDMyWin;

／/设置系统属性ﻫｃvｃａmSetPropｅrtｙ(０,CVCＡM＿PＲＯＰ_ＥＮABLＥ,CＶＣAＭTRUE）；//选择第一个摄像头

ﻫ／/ｃamerａﻫ

cvcaｍSetPｒｏperty（0，CVCAM_PROP_RENDＥＲ，ＣＶCＡMTRUＥ)；/／Wｅ＇llreｎdｅrstrｅamﻫ

//在本例中ﻫ

／/假设创建一个窗口，并且窗口的ＩD是在变量MｙWｉｎ中定义

//MyWin是窗口HWND的类型ﻫ

MyＷiｎ=（HＷND)cvＧetWinｄｏｗHanｄle（＂CamerａＵSＢｗiｎdｏw＂);

ﻫ

cｖｃａmＳetPrｏperｔy(0,CVCAＭ_PROＰ_WＩＮDＯW，＆MyＷiｎ);

//Ｓelectsaｗiｎdoｗfｏrﻫ

//ｖiｄeoｒendeｒiｎgﻫ//回调函数将处理每一帧ﻫcvcamＳetPropertｙ(0，CＶCAM_PROP＿ＣALＬBＡCK，ｃａllｂack)；ﻫ

cｖｃａmＩnit（）；ﻫ

cｖcamＳｔart（）;ﻫ

/／现在程序开头工作ﻫ

ｃｖWaitKｅｙ（0)；ﻫ

cvcａｍＳtop()；ﻫ

ｃvcaｍＥｘｉt(）；ﻫ

reｔurn0；ﻫ｝／／在图像中画兰色水平线

ｖoiｄｃalｌbａck（ＩplＩmage*iｍagｅ)ﻫ{ﻫ

IｐlImaｇe*imagｅ1＝image；ﻫ

intｉ，j；ﻫ

ﻫ

asｓert（imａｇｅ)；ﻫ

ﻫ

for(ｉ=0；i<ｉｍaｇe1－>heighｔ；i+=10）

{ﻫ

for（j＝（imａge1—〉widｔhSｔeｐ）*i；ｊ＜(imaｇｅ1-〉widthStｅp）＊（ｉ+１）；ﻫ

j＋=image１—>ｎChannｅlｓ）ﻫ

｛

image1-〉imageDａtａ［ｊ］

＝（char)255；ﻫ

ｉmagｅ1->imａｇeData[ｊ＋1］=０；ﻫ

ｉｍａge1—>imaｇeＤata［ｊ＋2]=0;ﻫ

}ﻫ

｝ﻫ}嘿嘿，就这么简洁就完事了。不懂可留言问基于openｃv的两个摄像头数据采集实现功能:同时采集两路USＢ摄像头数据，并显示,具有图片保存功能（点击左键保存图片，并暂停视频;右键连续视频)。步骤就不说了,很简洁,直接放代码了：＃incluｄe<ｃvcａｍ。h＞ﻫ#inｃlude<ｃv。ｈ〉ﻫ#incｌude〈higｈｇui.ｈ>ﻫ#inｃlｕｄe”stdio。h＂ﻫ＃iｎcｌuｄe<ｗindｏwｓ。ｈ＞vｏidＳｔeｒｅｏＣallback（IpｌIｍage＊frame1,IpｌＩmage*ｆrame２);ﻫvｏｉｄｏnMoｕse1（intEveｎｔ，iｎｔｘ，inty，inｔfｌaｇs，vｏid＊ｐaram）；ﻫvoidonMouse2(ｉntEｖeｎt,iｎtx，intｙ，intflａgｓ，voｉd＊parａm）；IplImagｅ*ｉｍａｇｅ1，＊imａgｅ2;cｈar＊strleｆｔ［4］＝｛＂ｌｅft1。ｂｍｐ＂,”ｌeft2。bmp＂,"leｆｔ3.bmp”，"leｆｔ４。bmp＂｝；

chａｒ*sｔｒｒiｇht[４］={"ｒiｇｈｔ１。bmp",＂rigｈt2．bmｐ＂，”riｇhｔ3．ｂｍｐ”，"ｒigｈt4。bmp"}；voｉｄmａin(）ﻫ｛ﻫ

ＨWNDCaｐtuｒｅWｉnｄow１=0;/／不赋值也行ﻫ

HWＮDＣａｐｔｕreＷｉndoｗ2=0;//inｔncａｍｓ＝ｃvｃaｍＧetCａｍerａsＣount(）；//猎取摄像头的个数,在这里可有可无ﻫ//用对话框的形式来选取摄像头ﻫ

inｔ＊ＣａmerａＮuｍbeｒ；ﻫ

intnSｅlｅｃｔｅｄ=ｃｖcaｍSｅlectCamera（＆CａmｅｒaＮumber）；／＊//灰色图像ﻫｉmａｇe1=ｃvCｒeatｅＩmａｇe(cvSｉzｅ(３2０,2４０），ＩＰＬ_ＤEPTH_8U，1)；

iｍage2=cｖCrｅatｅＩmagｅ（cｖSize（３20，2４0），IPＬ_ＤＥPＴH_8U，１）；

*///彩色图像ﻫimaｇe1=cvCreａtｅImage（cvＳize(３２0,２40),IＰL_ＤEPＴＨ_8Ｕ，３）;

imａｇe2=ｃvＣreａｔeImaｇe（cｖSｉze(３20，2４0)，ＩPL_ＤEＰＴＨ_８Ｕ,3);／/初始化两个摄像头

cvＮａmeｄWiｎｄow（"cvcaｍ１Window"，1)；ﻫ

CapｔｕｒｅWｉnｄow1＝(HＷND）cvＧeｔＷｉndowHaｎdle（"ｃｖｃａm1Wiｎｄoｗ＂）；

ｃｖｃａｍSｅtPropertｙ(ＣaｍeraNumｂｅｒ[0］，CVＣAM_ＰＲOP＿ＥNABLＥ，CVCAＭTRUE）；

ｃvｃamSｅtProperty（CameｒaNuｍbeｒ［0]，CＶCＡM＿PＲＯＰ＿RENＤER，CVCAＭＴRUE）;ﻫ

cvｃamＳetＰｒopertｙ(ＣamerａNumber［0］，ＣVCＡM_ＰROＰ＿ＷINDOＷ,&CaptｕreWiｎｄow1）；ﻫ／/cｖSetＭｏusｅCallback（＂cｖcａｍ1Ｗindow”，oｎＭｏｕsｅ1,0);ﻫﻫ

cvNaｍｅdＷindｏw("cvcａm2Ｗｉｎdow"，1)；ﻫ

CapｔureＷiｎdｏw2=(HWＮＤ）ｃvＧetＷｉnｄoｗHanｄｌe（＂cｖcaｍ２Wｉndｏw"）；ﻫ

ｃvcaｍＳetProperty(ＣameｒａNuｍｂer[1］,CＶCAM_PＲOＰ_ENABＬE,CＶCＡＭTRUＥ)；ﻫ

cｖcａｍＳetＰropｅｒｔy(CａmｅrａNumbｅr[１］，CＶＣＡM_PRＯＰ_RＥＮDER，ＣVCＡMＴＲＵE);ﻫ

cvｃamSetProｐertｙ(ＣameraNumber[１]，CVCAM_PROP_WINＤOW,＆CaptuｒeWiｎｄｏw２)；

//cvＳetMｏuseＣaｌlbaｃk("cｖcａm2Wｉndoｗ”，onＭｏusｅ2,0);／/让两个摄像头同步ﻫ

cｖcａmSetＰroperty（CａmｅraＮｕmber［0］,CVCAM_STERＥO_CＡLLＢACK,(ｖoid*）＆SteｒeoＣａlｌｂaｃk）;//启动程序

cvcaｍＩnｉt（）;ﻫ

ｃvcａmＳtart(）；ﻫcｖSｅｔMoｕｓeＣａlｌback(＂cｖcａｍ1Wｉndow",ｏnMoｕse１,０);ﻫcvＳｅｔＭouｓeCallbａｃｋ（＂cvｃａm2Ｗinｄｏｗ",onMoｕsｅ2,0）；

cvWaitＫeｙ（0)；

ｃvcａmStop（）;ﻫfree(CameraNｕｍber);ﻫcvcａｍＥxit（)；ﻫ

ｃvDeｓtｒｏｙＷindow（”cｖcam1Wｉndow”）;ﻫ

cｖＤeｓtｒｏｙＷｉndｏｗ（"cvcam2Window"）；ﻫ｝voｉｄStｅreoＣaｌlbａck（ＩplＩmage*ｆｒaｍｅ１，IpｌImage*fｒａｍe2)ﻫ｛/*

//把图像转换成灰度图并保存到ｉｍａgｅ中

ｃｖＣｖtColor（fｒａｍe1，imａｇｅ1,CV_ＲGB2GRAY）;ﻫcvＣｖtCｏlｏr(ｆramｅ２，image２，CV_RGB2ＧRAY);ﻫ*//／拷贝图像到全局变量imａge中该函数这样用存在问题ﻫ/／cｖＣopy(ｆramｅ1，imａge1）；

/／cvCopｙ(fｒame2，ｉｍage2)；ﻫimaｇe1=cｖCloneImaｇｅ（fｒaｍe1）;

iｍａｇe２=cvClonｅIｍaｇe（ｆｒaｍe２）;ﻫ／/对截取的图像翻转ﻫｃvFlip(iｍage1，iｍaｇe１，０);ﻫcｖＦliｐ(iｍaｇe2，ｉmage2，0）;｝ﻫvoｉdonMｏusｅ1(iｎtＥｖeｎｔ，ｉntx，intｙ,intflaｇs,voｉd＊param)ﻫ{ﻫﻫsｔａticiｎtnuｍ=0;ﻫ

ｉf（Ｅveｎt==CＶ_ＥＶENT_LBUＴTOＮDOWN)

{ﻫ

iｆ（nuｍ＝＝４)ｎｕm=０；/／只是固定定义了保存4张图片，为了不让程序非法而设置的复原ﻫ

cvｃamPａuｓｅ（）;ﻫ

/／图像保存

cvＳａveＩmage（ｓtrｌｅft[nｕm]，imａｇe１);ﻫ//cｖSａｖｅImａge（strｒight［num］，imａge2）;ﻫ

／/cvSａveImagｅ(”leｆｔ.bmp",imaｇe1)；ﻫ

/／cvＳaｖeＩmａｇe(”righｔ.bmp”，iｍａge２)；

｝ﻫ

ｉf（Eｖent==ＣV＿EＶENT_RBUＴＴOＮＤOＷＮ）ﻫ

{ﻫ

cｖｃamReｓｕmｅ（）；ﻫ

ｎuｍ++；

｝ﻫ

ﻫ}vｏidonMouｓｅ2（iｎtEvｅｎｔ，ｉntx，inty，ｉｎtｆｌａｇs,voiｄ＊pａraｍ)ﻫ｛ﻫﻫstaticiｎｔｎum＝０;ﻫ

iｆ（Ｅvent==CV_EVENＴ_LBUTＴONDOWN）ﻫ

｛ﻫ

if（ｎum==４)ｎｕm=０;//只是固定定义了保存4张图片，为了不让程序非法而设置的复原ﻫ

ｃvcamＰauｓe（)；ﻫ

//图像保存

／/

cvSaveＩｍａgｅ（stｒlefｔ［ｎum］,ｉmagｅ１）;ﻫ

cvSaｖｅImaｇｅ(strｒiｇｈt[nｕm]，ｉmａｇe2）;ﻫ

//cｖSaｖeImage("lｅfｔ．bmp",iｍage1);ﻫ

/／ｃvSaveＩmagｅ(＂rｉght．bmp"，imａｇe2);

｝ﻫ

if(Event＝=CV_EVＥNＴ_RBUTTONDOWN）ﻫ

｛ﻫ

cｖcamResｕmｅ(）；ﻫ

nuｍ++;ﻫ

｝

ﻫ｝能激发你用代码做视频的冲动程序这个程序是基于ｏｐｅncv的，连接库就不说了，直接建立一个基于wｉn３２的掌握台程序，写代码就OK了。／＊程序名:drａwing．．cﻫ功能：展现ＯpenCV的图像绘制功能

*/ﻫ＃ｉncｌudｅ＂cv.ｈ”ﻫ#inclｕde＂hiｇｈgｕｉ。h”ﻫ＃inｃlude〈stdlib．h＞

#inｃlude＜stdｉｏ.h＞ﻫ＃deｆineNUMBER100

＃deｆineＤELAＹ5ﻫchaｒwndnａme[］=＂ＤrawiｎｇＤemo"；CvScａlarraｎdoｍ_cｏlｏr(ＣvＲＮG*rng）/／函数ｃvRNG初始化随机数生成器并返回其状态,RNG随机数生成器ﻫ{

inticolｏr=cｖＲandInt(rｎｇ);／/函数cvＲanｄInｔ返回均匀分布的随机32-ｂｉｔ无符号整型值并更新RNG状态ﻫ

reｔｕｒnCＶ_RGB（icｏloｒ&255，(icｏlor>〉8）&２5５，（icoloｒ>＞16)＆25５）;/／创建一个颜色值

}iｎｔmａｉn（ｉntａrｇc，char＊*ａrgv）

{ﻫ

ｉｎｔline＿tyｐe＝CＶ_AA;／/changeittｏ８ｔｏseenｏｎ—anｔialiasｅdgraphiｃｓﻫ

iｎti；ﻫ

CvＰointｐt1,ｐｔ2;/／基于二维整形坐标轴的点ﻫ

ｄouｂleaｎgle；

CvＳizｅｓz；

//矩形框大小，以像素为精度ﻫ

CvPｏintｐtt［６]；ﻫ

ＣvＰoint*pt［２］;ﻫ

inｔaｒr［２］;ﻫ

CｖFoｎｔfoｎt；ﻫ

CvＲＮGrng;ﻫ

intｗidｔh=１０00，heigｈt=70０；ﻫ

inｔwidｔｈ3=widtｈ＊3，hｅｉｇht3=ｈｅiｇht*3；ﻫ

CｖSｉｚetext＿size；

intｙｍｉn=0；

／/Ｌoadtheｓouｒceiｍageﻫ

IｐlImａgｅ＊ｉmａｇe=cｖＣｒeateＩｍage（cｖＳize（width,hｅｉｇht），8，3）；ﻫ

IpｌＩmａgｅ*imａgｅ2;

/／Creａteawｉndow

cvNamedＷiｎdoｗ(ｗndnａme,1);ﻫ

cｖZerｏ(imagｅ）;／/#deｆinecvZeroｃvＳeｔＺero

vｏiｄcｖＳｅtＺero（ＣvArr*arr）;ａrr要被清空数组ﻫ

cｖShowImagｅ（wndname，ｉmａge）;

ｒng=cｖRＮG（（uｎｓｉgned)—1）；

ｐt［０]＝&（pｔt[0］）；ﻫ

pt［１]=&（ptt[3])；

ａｒr［0］=３；

aｒr[1］=3；

for（ｉ＝0；ｉ＜NＵMBEＲ;i++）

{ﻫ

ｐt1.ｘ=cvRandＩnｔ（＆ｒng）%ｗｉdth３—wiｄｔｈ；ﻫ

pt1．y=cvRａnｄInt(＆rng)%ｈeigｈt3—heｉght;

ｐｔ2．x＝cｖRaｎdＩnt(&rnｇ)％widｔｈ3-ｗｉｄtｈ；ﻫ

ｐt2。y＝ｃvRandＩnｔ（＆rnｇ）%hｅｉghｔ３－height；

cｖＬine（image，pｔ1，pt２，raｎdｏｍ_ｃolｏr（＆rng）,cｖRaｎdIｎｔ（＆rng）％10,ｌinｅ＿type，0）；//绘制连接两个点的线段ﻫ

cvShｏｗＩｍａｇｅ（wnｄnaｍe，iｍagｅ)；ﻫ

cvWaitKｅy（ＤEＬAY）；ﻫ

}

for（i=0;i＜ＮUMBEＲ；ｉ+＋）ﻫ

{ﻫ

pt1.x=cｖRaｎｄIｎｔ(＆rng）%ｗiｄｔh3-width；ﻫ

pt１.y=cvRａnｄＩｎt（＆ｒng）％ｈｅight３—heighｔ；ﻫ

ｐt２。x＝cvRandＩnt(＆rｎg）％ｗｉdtｈ3-width；

pt2．y=ｃvRａnｄInt（&rng）％heｉｇht3—ｈeｉｇht；

ｃvＲectａngle（image,ｐｔ1，ｐt2,ｒaｎdom＿cｏlｏｒ（&ｒng）,ｃvRandInt(＆rｎg）%10-1，line_type，0)；/／绘制简洁、指定粗细或者带填充的矩形ﻫ

cｖＳhowImagｅ(wndname，iｍaｇe）;ﻫ

ｃvWaiｔＫey(DＥLAY)；ﻫ

｝

for(ｉ＝０；i＜NUMＢER；i+＋）ﻫ

｛

pｔ1.ｘ=cｖRandＩnt(&ｒng）％ｗidtｈ3-width；

ｐt1。y＝cｖRandInｔ（＆rng)%height３—hｅiｇｈｔ；ﻫ

ｓz.wｉdｔh=cｖRandInt（＆ｒng）%200；ﻫ

sｚ。ｈeｉgｈｔ=cvRaｎdInt(＆rng)%200；ﻫ

ａｎglｅ＝（cvRａｎdIｎt（&ｒnｇ）％100０)＊0.１80；

cｖEｌlipse（iｍaｇe，pｔ1，sｚ，angle,ａｎｇｌｅ-10０,aｎｇle+２00，

ｒandｏｍ＿color(＆ｒng),ｃvＲaｎdInｔ（＆ｒｎg)％10-１,line_ｔype,0）;／／函数cvＥｌlipｓe用来绘制或者填充一个简洁的椭圆弧或椭圆扇形

cvＳhoｗImagｅ（wnｄnａme，ｉmａｇe)；ﻫ

ｃvWａitKey(DEＬAY)；

}

for（i=０；i〈NUMBＥＲ；i++）ﻫ

{ﻫ

pt［0］［０］。x=cvＲａndInt(&ｒng)%wｉdth3—wiｄtｈ;

ｐt［０］[０］.y=cｖRandInt（&rnｇ）％heｉgｈt3－ｈeｉghｔ；ﻫ

pt［0］[1］。x=ｃvＲａｎｄIｎt（＆rnｇ）%widｔｈ3-ｗiｄｔｈ;ﻫ

pt[0］［1］.ｙ=cvＲaｎdＩnt（＆rng)%ｈeigｈt3-height;ﻫ

ｐt［０］[2］．x＝cｖRａndＩｎt（&ｒｎg)％widtｈ3-ｗidtｈ；ﻫ

ｐｔ［0］[２].ｙ=cvＲandＩnt（&rng）%height3－heighｔ;ﻫ

pt[１］[０］.x=ｃvＲaｎdInｔ（＆rｎg）%wｉdｔh3－widtｈ；ﻫ

pt[1］[０］．y=cvRａndＩｎt（＆ｒng）%ｈeight3-heｉght；ﻫ

ｐt[1］[1]。ｘ=cvRａｎdIｎt(&ｒｎg)％widtｈ3-ｗidｔｈ;ﻫ

pt[1]［1］.ｙ=ｃｖRaｎｄＩnt(&rnｇ）%hｅｉｇｈt3-height；ﻫ

pt［1]［２]．x=ｃvＲaｎｄInｔ（＆ｒng）%wｉｄｔh3－widｔh；ﻫ

pｔ［1］[2］.y＝cvRaｎdInt（&rng）%hｅighｔ３—ｈｅigｈｔ;

ｃvPｏlyLｉnｅ（ｉｍage，pt，arr，2,１，ｒandｏm_cｏlｏr(&rng),ｃvRａndＩｎt(&rnｇ）％10，line_tｙｐe，0);//函数ｃvPｏlyＬｉｎe绘制一个简洁的或多样的多角曲线ﻫ

cvSｈｏwＩmagｅ（wｎdname，iｍａｇe);ﻫ

cvＷaiｔＫey（DEＬAＹ）;

｝

for（ｉ＝０;i＜ＮＵMBＥＲ；i++）

｛ﻫ

pt［０］［0]。ｘ=ｃvRandInt（＆ｒnｇ)％wｉdth３-ｗidｔh;ﻫ

ｐt[０][0］.y＝ｃvRanｄIｎt(&rng)％ｈｅigｈt3—ｈeight;ﻫ

ｐt［０］[１］．x＝cvRandＩｎｔ（＆ｒｎｇ）%wiｄｔh３-width；ﻫ

pt［０]［1］。ｙ＝cｖRandＩnt(＆ｒnｇ)％ｈeｉgｈt3－hｅight；ﻫ

pｔ[0］［2]。x＝ｃvRａｎdInｔ(&ｒｎg)％wｉdｔh3—ｗｉdｔh;ﻫ

pｔ[0］［2］。y=cvRandIｎｔ(&rｎg)%heigｈｔ３—ｈeｉght；ﻫ

pt［1]［0]。x=cｖRanｄＩnｔ(&rng）％ｗiｄth3-width；ﻫ

ｐt［１］［0］．y=cvRａｎｄIｎｔ（＆rnｇ）％heｉghｔ3－hｅight;ﻫ

ｐt[１］［１]。x=cvRandInt（＆rｎg）％wｉｄth3—width；

pｔ［1]［1］。ｙ＝cvRａnｄInt(&ｒnｇ）%ｈeiｇｈt3-heｉｇht；

ｐt［1][２]。x＝cvRandIｎt(＆ｒng）%width3－width；

pｔ［１］[２］。y=ｃvRandInt（&rnｇ）%heiｇhｔ３－hｅｉgｈt；

cｖFｉllPoly（ｉmage，ｐt,ａｒｒ,2，raｎdｏm_colｏr（＆ｒｎg），liｎe_ｔyｐｅ，０）;//函数cvFiｌlPolｙ用于一个单独被多变形轮廓所限定的区域内进行填充ﻫ

cvＳhowImage（wnｄnamｅ，ｉmage）;

cvＷａiｔKey(ＤELＡY);ﻫ

｝

for(i=0;ｉ〈NＵＭBＥＲ；i++）

{ﻫ

pt1.x＝cvRaｎdIｎt（&rnｇ）%ｗidｔh3-widtｈ；ﻫ

pt1．y=cvRanｄInt（＆rｎｇ)％hｅight3—ｈeｉghｔ；

cvCirclｅ（ｉmａge，pt1,cvRａnｄＩnt（&rng)％30０,rａnｄom_ｃoｌｏr(&rng），ﻫ

ｃvＲａnｄInt(&ｒnｇ)％10-１，liｎe_tｙｐｅ，0)；／／函数cｖCirｃｌe绘制或填充一个给定圆心和半径的圆

cvＳhowImage（ｗnｄnａme,imaｇe）；

cvWaｉｔKeｙ(ＤELAY)；ﻫ

}

for（ｉ＝1;i<NＵＭBER;i＋＋)ﻫ

｛ﻫ

pt１．x=cｖRandInt(＆rnｇ)%ｗiｄth３-ｗｉｄｔh；ﻫ

pt1。ｙ＝cvＲandInt(&rｎg）％ｈeigｈｔ3—heｉght;

ｃvInｉtFｏnt(＆ｆoｎｔ,cvRandＩnt（&ｒng）％８,ﻫ(ｃvRａndＩnｔ（＆ｒng)％100）*0.05+０。1,ﻫ（cｖＲａｎdInｔ（&rnｇ）%1００）＊0。05+0．１,

（cvＲａndＩｎｔ(＆rnｇ)%５)＊０.1，cｖＲoｕnd（cvRaｎdＩｎt（＆rng)％１０），ﻫliｎe_ｔyｐｅ);/／字体结构初始化。函数ｃvＲｏuｎd,cvＦlｏoｒ,cvCｅｉl用一种舍入方法将输入浮点数转换成整数。cｖＲｏuｎｄ返回和参数最接近的整数值

cｖPutTｅｘt(iｍage，"NortｈｅａstPetroｌeuｍＵｎiｖerｓｉtｙ!"，pt１,＆font，ｒａnｄｏm＿coｌor（＆rng）)；//在图像中加入文本ﻫ

cvSｈowIｍaｇe（ｗnｄnamｅ，imaｇｅ）；

cvＷaｉtKｅy（ＤELAY)；ﻫ

}

cvIｎｉtＦｏnｔ（＆ｆonｔ,ＣV_ＦＯNT_ＨＥRSHＥY_COMPＬEＸ，３，3，0.0,５，line＿ｔｙpe);

ｃvGｅtTｅxtSize(”Oｐeｎcvｆoｒevｅr！”，&fｏnt，&ｔext＿size,&ｙｍin)；／/设置字符串文本的宽度和高度

ｐt1．x=（wiｄｔh—tｅxt＿size。wiｄｔh)／2；ﻫ

pt1。y＝（heigｈt+text_ｓize．hｅight）/２；ﻫ

imaｇe２=ｃvＣｌoｎeIｍａgｅ(ｉｍａge）;

ｆor(ｉ=０；i〈2５5；i++)

｛

cｖＳubS(iｍage２,ｃvSｃalarAll（ｉ），imａgｅ，0）；//函数cvSｕbＳ从原数组的每个元素中减去一个数量ﻫ

cvPuｔＴext(ｉmaｇｅ，＂ｓhｅｎtuhongfeｎg

fｏrever!＂，pｔ１，&ｆoｎｔ,ＣＶ_RGB(25５，ｉ，i));ﻫ

ｃｖShowIｍａｇe（wｎdnaｍe，iｍａgｅ）;ﻫ

cvＷaｉtＫｅy(DEＬAY）；ﻫ

}

/／Waiｔfｏrakeyｓtｒｏke；thesaｍefｕnｃtｉｏnarrａngｅsevenｔｓpｒoｃessｉｎg

ｃｖWaｉｔKey(0）；ﻫ

ｃｖRelｅａseImａge（&imａgｅ);ﻫ

cvRｅlｅaｓeＩｍaｇｅ(&image2);ﻫ

cvDeｓｔroyＷindｏｗ（wｎdnaｍe）;rｅturn０；ﻫ｝效果图：太帅了图像反转(就是把黑的变白，白的变黑）黑的变白了，白的变黑了源码：＃inclｕｄe<ｓtdio。h>ﻫ#inｃludｅ＜mａth。h＞ﻫ#ｉｎcluｄe<cv。h＞ﻫ＃ｉnclｕdｅ<ｈiｇｈgｕi.h>intmaiｎ（inｔarｇc,cｈaｒ＊argv［］)ﻫ{ﻫIｐlIｍaｇe＊img=０；ﻫintｈeiｇht，ｗiｄth，ｓtｅｐ,cｈａｎneｌｓ；ﻫUCHAR*daｔa；ﻫiｎti,j,ｋ；

if（arｇc〈２)

{

ｐriｎtf(”Usaｇe:ＩnｖImａge＜image—filｅ—naｍe〉＼ｎ\7”);ﻫ

ｅxit(0）；ﻫ｝ﻫimg=ｃｖLoadIｍａgｅ（argv[１］）；

ｉｆ(!iｍg）ﻫ{

pｒiｎtf(＂Coulｄnotloaｄimａgeｆiｌｅ:％ｓ\n＂,argｖ[1]）;

eｘit（0）；

｝

ｈeighｔ＝img—>heｉgｈｔ;ﻫwiｄｔｈ＝img－>ｗidth;ﻫsteｐ＝img—＞widthSｔep；ﻫcｈaｎnels=img->nＣhａnnelｓ；

ｄata=(ＵCHAR＊)img->ｉmａｇｅＤaｔa；ﻫｐrinｔｆ（＂Ｐrｏceｓｓinga%d＊％dｉmagewiｔh％dchannels\n”，ｈeight，wｉdｔｈ，ｃｈａnnelｓ）；

ﻫcvNａmｅｄＷinｄｏw("ｍaiｎＷｉn",ＣV＿WＩNDOW_AUTＯＳIＺE);

cvMoｖｅWｉndow（”maiｎWin＂,１００,100);ｆor(ｉ=0；ｉ〈hｅight；i＋+）

fｏr（j＝0；j＜width；ｊ++)ﻫ

ｆｏr(k=0；k〈channels;k++）

dａtａ［i*ｓtｅp＋j＊chaｎnels+k]=２５5—ｄａｔａ［ｉ＊step+j*ｃｈaｎｎels+ｋ］；ﻫﻫcvShowＩmａge(＂maｉｎWin"，iｍg）；

cvＷaｉtＫeｙ(0）;ﻫcvRｅleaseImａge（＆img)；ﻫｒｅｔｕrn０;

｝图像格式的转换首先要筹备一张图片,和几个txt文档,把ｔxｔ文档的扩展名改成一个你要把图片转换成的格式我用的原始图片是ｊpg的，txｔ改成ｂｍp的使用时,运行－cmd—cd转到你的名目—Convｅrｔ．exｅ1。jｐg2.bmp运行就能把图像1．jpg转换成２.ｂｍp了源码如下：/*程序名:ｃonvｅrｔ。cﻫ功能：图像格式的转换ﻫ＊/ﻫ＃ｉnｃludｅ<cv.h〉

＃inｃｌuｄｅ<hｉgｈｇui.ｈ>ﻫ＃iｎcｌuｄe＜stｄio．h＞

intmain(ｉｎtaｒgc,char＊＊arｇｖ)ﻫ｛ﻫIpｌImage＊src;ﻫﻫ//-1:theloaｄedｉmagewilｌbeloadedasis(witｈnｕmberoｆcｈanｎelsdｅｐenｄsonthefile）。

iｆ(arｇｃ！＝３）ﻫ｛ﻫ

ｐｒiｎｔf（”ＣOＮＶ：Imageｆormａｔconvｅrtiｏｎ,sｕｐｐortＪPG,BMP,TIF,PNＧ，PPM\n"）;

ｐrｉｎtf("Uｓage:ｃoｎvsrcＩmaｇｅdstＩmage\n"）；ﻫ

rｅｔｕrｎ0;ﻫ｝ﻫiｆ（（strstr(argv［１],".jpg＂)＝=NUＬL

＆&ｓｔrｓtr（argｖ[1],"。bmp”）==NULＬ

&&strstr（arｇｖ［１］,".tif")==NＵLLﻫ＆＆ｓtrｓｔｒ(ａｒgｖ［１],".png”)＝=NＵLLﻫ＆＆strstr(ａrgv［1］,”。pｐm”)==ＮＵLＬ)ﻫ

｜｜(strsｔr(argｖ［2］,"。jpg”）==ＮULＬﻫ＆&ｓｔrsｔｒ（ａｒｇv［2],”.bmp”）=＝NUＬL

＆&ｓtrstr（argv［2］，＂。tｉf＂）＝=NUＬＬﻫ＆＆strstｒ(argv［２］，＂.png”）=＝ＮUＬL

＆&stｒsｔr(argｖ［2］，”.pｐm＂)＝=NUＬL）)//stｒstｒ（ａ,ｂ)的用法是不是在a数组内查看是否有b数组.。。没有则输出NULLﻫ｛ﻫ

prinｔf（＂WAＲNＩＮＧ:COＮVonlysｕpportJPＧ,BMＰ,TＩＦ，PPM，TGAａｎdＰPM\n");ﻫ

｝ﻫeｌｓｅ｛ﻫｉｆ((src＝cvLoaｄIｍagｅ（ａrgv［1］，-１））！=0)｛ﻫ

cvＳａveImage(ａrgｖ[2],ｓｒc)；ﻫ

ｃvＲeｌeaｓeImagｅ（&srｃ);

ｐrｉｎtｆ（"\nCoｎveｒtsucceｓsfulｌy.＼n＂）；ﻫ

｝

eｌseﻫ

｛ﻫ

ｐrinｔｆ（"\n＊**Reａdoｒwriteｉｍａgｅfaｉls＊＊*\n")；

}ﻫ｝ﻫretｕrn０;ﻫ｝发现了个小问题：原来的ｊpｇ图像只有102KB转换成bｍp后变成５４９KＢ,在运行程序把这个ｂmｐ转成ｊpg又只有８1KB。这真是汗死我了从摄像头或者ＡVＩ文件中得到视频流,对视频流进行边缘检测/＊ﻫ程序名称:laｐｌａce．c

功能：从摄像头或者AＶI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测，并输出结果。ﻫ＊/ﻫ#incｌuｄe"cｖ．ｈ＂ﻫ＃inｃlｕdｅ”highgui．h”ﻫ#iｎcｌudｅ〈ctype.h>ﻫ#inclｕde〈ｓtdｉo.h>inｔｍain（ｉｎtargc，cｈar＊*argv）ﻫ｛ﻫ

ＩplImaｇe*laｐlａｃe=０;ﻫ

ＩpｌImaｇｅ*colorlａplａｃe=0；ﻫ

IｐlImagｅ＊ｐｌａｎes［3]＝｛0，０,0};//多个图像面ﻫ

ＣｖCａpturｅ*ｃaｐture＝0；

ﻫ

／/下面的语句说明在命令行执行程序时,如果指定AVＩ文件，那么处理从ﻫ／/AVI文件读取的视频流，如果不指定输入变量，那么处理从摄像头猎取ﻫ／/的视频流ﻫｉf（aｒｇc=＝１｜|（aｒｇc==２＆&ｓｔｒlｅn(ａrgv[1］）＝=1＆＆iｓdiｇit（argｖ［1]［０］)））ﻫ

captｕrｅ=ｃvCaｐtuｒeFromＣAM（ａrｇc＝＝2?argv［１]［0］—’0':0）；ﻫ

ｅlseif（aｒgc==2）ﻫ

caｐture=ｃvCａｐtｕｒeFｒomAVI（argv[１])；

if（!ｃapｔurｅ）ﻫ

{ﻫ

fprｉntｆ(stdｅrr,”Coulｄnｏtｉnitｉalｉzeｃaｐtuｒing。．.\n＂）;ﻫ

ｒeturn－1；ﻫ

｝

ﻫ

ｃｖNamedWindｏw（＂Ｌａplacｉａn”,０)；／/循环捕获，直到用户按键跳出循环体ﻫ

fｏｒ（；；）ﻫ

｛ﻫ

ＩplImａge＊frａme＝0；ﻫ

ｉnti；

fraｍe＝cｖＱueｒyＦramｅ（capture）；ﻫ

ｉf（！ｆｒamｅ)ﻫ

break；

if（!lａｐｌaｃe）

{ﻫ

for（i＝0;ｉ〈3；i++）ﻫ

planes［ｉ］=cvCrｅaｔeImａge(cvＳｉze(ｆraｍe—＞widtｈ,fraｍｅ-＞heｉｇｈｔ)，8，１);ﻫlaplacｅ=ｃvCｒｅaｔeImａge（ｃｖＳize（fraｍe-＞wｉｄtｈ，frａｍｅ—＞ｈｅｉｇｈｔ)，ﻫＩPL_ＤEPTH＿１６S,1）;

colｏｒｌaｐｌaｃｅ=cvＣrｅateImage(cｖSize（ｆraｍe—>ｗｉｄｔｈ，fraｍe－＞ｈeｉgｈt）,8,3)；ﻫ

｝ﻫ

ｃｖCvtＰｉxTｏPlａｎe（frａme,planes［０］,pｌanｅs[１］，ｐlaｎｅs［2］，0);ﻫ

fｏr（i=0；ｉ＜3;i＋＋)ﻫ

｛ﻫ

cvLａpｌａce(planｅs[i]，lａplａｃe,３)；//３:apｅrｔure_ｓize

ｃvConｖertScaｌeＡbｓ（lａｐｌａce，ｐｌaｎes［ｉ］，1,０）；／／pｌａｎes[]=ＡBS(laｐlace)

｝

ｃｖＣvtPｌaneToPiｘ（planｅs[0]，ｐlａnes[1］，planes[2］，0，coｌorｌaplacｅ）;ﻫ

cｏlorlaplａce-〉oriｇｉｎ=fｒame—>ｏriｇin;

cｖＳhowImage（"Lａplacｉａn",ｃoｌorlａplace）；

if（cｖＷaiｔKey(１０）〉=0)ﻫ

bｒｅak;

｝ﻫ

ｃvRｅlｅａｓｅCaptｕre(＆ｃapture）;ﻫ

ｃvDesｔroyＷinｄｏｗ（”Laｐlａciａｎ＂);ﻫ

reｔurｎ0；

｝采纳Ｃａnny算子进行边缘检测＃includｅ＂cv。h”ﻫ#include"hiｇｈgui。h”chａrｗnｄｎａｍe［］＝"Ｅｄge”;ﻫcｈａrｔbarｎame[］="Tｈｒeshｏld"；ﻫintｅdge_tｈreｓh=1；IplIｍａge＊ｉmage=0,*cedge＝０,＊gray=０,＊ｅdｇｅ=０;／/定义跟踪条的cａｌlｂack函数ﻫｖoｉdｏｎ_tracｋbaｒ（ｉnth)ﻫ{ﻫ

ｃvSmooｔｈ(graｙ，edge，CV＿BLUR,3,3,０);ﻫ

cvNot（grａy，ｅdge）;

／／对灰度图像进行边缘检测ﻫ

cvCａnny(ｇｒay，edｇｅ，（ｆloat)eｄge＿tｈｒesh，（float)edgｅ_ｔｈｒesh＊3，3）；ﻫ

cｖZeｒo（cedge）；ﻫ

//cｏｐｙedgepoiｎtｓﻫ

cvCoｐy（image，ｃｅdge,edgｅ）；

／/显示图像ﻫ

ｃｖShoｗＩmａgｅ（wndname,ceｄge）；ﻫ｝inｔmaｉｎ(intａrgｃ,ｃhar＊*ａrgｖ）

{

char*ｆilenaｍｅ=aｒgｃ==２?ａｒgv[１］：（cｈａr＊）＂fｒｕiｔｓ．ｊｐg”；ﻫ

ﻫ

ｉf（(imaｇe=cvLoaｄＩmaｇｅ（ｆiｌｅname，1））==0）

return－1;

/／Ｃrｅａteｔheｏutｐｕｔimaｇeﻫ

cedge＝cｖCreａtｅＩmａｇe(cvSiｚｅ（ｉmagｅ-＞widｔｈ，imagｅ—〉hｅigｈt），ＩPＬ＿DEＰTＨ＿8U，3);

//将彩色图像转换为灰度图像ﻫ

grａy=ｃvCrｅａteＩｍaｇe（cｖSiｚe（imａｇe-＞width，imagｅ-〉ｈeigｈt），ＩPL＿DEPTH_8U,１);ﻫ

edｇe＝cvCreateImａｇｅ（cｖSiｚe（ｉｍage->ｗｉdth，imagｅ－＞ｈeight），IPL_DEＰTH_8U，1）；ﻫ

ｃvCvtＣｏloｒ(iｍage，ｇray,CV_BGR2ＧＲAY）;

/／Ｃreaｔeａwinｄow

ｃvNａmｅｄＷｉｎｄow（wndnａｍｅ，1）；

/／crｅateaｔoｏlbarﻫ

cvCreateTraｃkbar（tｂａrｎａme,wndｎａｍe,＆ｅdｇe_thresｈ，１00，on_ｔrａckbar)；

／/Shｏwtｈeimageﻫ

on_tｒａcｋbａｒ（１)；

/／Ｗaitfoｒaｋeysｔroke;ｔhesamefｕncｔiｏnarrangesevenｔｓｐroｃesｓinｇﻫ

ｃｖＷaitKeｙ（0）;

cｖReleaseIｍage(＆ｉmaｇe);

cvReleａseＩｍage（＆grａｙ）;

cｖＲeｌｅaｓeImａｇe(&edgｅ);ﻫ

cｖDｅsｔroyWinｄow(wndｎａme);

ｒeturn0；ﻫ｝ﻫ/*＊＊＊*＊*代码中的函数说明

１、cvＳmoｏth，其函数声明为:ﻫcvＳmｏｏｔh（coｎｓtvoｉd＊srｃaｒｒ，ｖoid*ｄｓｔarr，intｓmoothtype,intｐａram1，ｉｎtparａm2，doublepaｒaｍ３）ﻫcvＳｍooth函数的作用是对图象做各种方法的图象平滑。其中，srcarr为输入图象；ｄｓtarｒ为输出图象;ﻫparａm１为平滑操作的第一个参数;pａram２为平滑操作的其次个参数（如果ｐaｒam2值为0,则表示它被设为ｐａram1）；ﻫｐaram３是对应高斯参数的标准差。ﻫ参数sｍootｈｔyｐe是图象平滑的方法选择,主要的平滑方法有以下五种：ﻫCV＿BLＵＲ_NO_ＳＣALE:简洁不带尺度变换的模糊,即对每个象素在paｒam１×param2领域求和。

CV＿BLUＲ:对每个象素在pａram１×ｐａraｍ2邻域求和并做尺度变换1/(pａｒaｍ1?ｐaram2)。ﻫCV_GAUSSIAN:对图像进行核大小为pａrａｍ１×ｐａｒam2的高斯卷积。ﻫＣＶ_MEDIＡN:对图像进行核大小为param1×pａｒaｍ1的中值滤波（邻域必须是方的).ﻫＣV_ＢＩLATERＡL：双向滤波，应用双向3x3滤波,彩色设置为pａｒam1，空间设置为ｐａram2。2、voｉｄcvNot（coｎｓtCvＡｒｒ＊srｃ,CvAｒｒ＊dｓｔ);ﻫ函数cvNｏｔ（）会将ｓrc中的每一个元素的每一位取反，然后把结果赋给ｄst。ﻫ因此,一个值为０x00的8位图像将被映射到0xｆf，而值为0x８3的图像将被映射到０ｘ７ｃ。3、voidcvCanny（conｓtCｖArr*imａｇe,CvAｒr*edｇｅs,ｄouｂleｔｈreshｏｌd1,ｄｏubleｔhrｅshold2，intapeｒtｕre＿ｓizｅ＝3);ﻫ采纳Canny算法做边缘检测ﻫiｍageﻫ输入图像ﻫedｇｅs

输出的边缘图像ﻫtｈreｓhｏld1ﻫ第一个阈值

ｔhｒeshoｌd2ﻫ其次个阈值ﻫaｐeｒｔure＿sｉzeﻫSobel算子内核大小4、vｏｉdcvCｏpｙ（constＣvArr*sｒc，ＣｖAｒｒ*dｓt，coｎsｔＣvArｒ*ｍask=ＮＵLL）;

在使用这个函数之前，你必须用cｖCｒeaｔｅImagｅ()一类的函数先开一段内存，然后传递给dｓt。ﻫcｖCｏｐy会把src中的数据复制到dst的内存中。５、ｃｖCｒｅateTrackbar

创建ｔｒａckｂａｒ并将它添加到指定的窗口.ﻫiｎtcvCｒｅatｅTｒａcｋbａr（conｓtｃhａr＊ｔｒａｃkbaｒ_naｍe,cｏnsｔchaｒ＊windｏw_naｍe,ﻫｉnt*valｕe，iｎtcｏunt，CｖTrackｂarＣalｌbａｃkｏn＿cｈaｎｇe）;ﻫｔraｃkｂａr_nａme

被创建的ｔrackbar名字。ﻫwindow_ｎａmeﻫ窗口名字,这个窗口将为被创建ｔｒａcｋbaｒ的父对象.ﻫｖalｕeﻫ整数指针,它的值将反映滑块的位置。这个变量指定创建时的滑块位置.ﻫｃount

滑块位置的最大值。最小值始终是0。ﻫon_ｃｈanｇｅ

每次滑块位置被转变的时候,被调用函数的指针。这个函数应该被声明为ｖoｉdFoo(int)；ﻫ如果没有回调函数，这个值可以设为ＮUＬL.ﻫ函数cvＣｒeａｔｅＴracｋbａr用指定的名字和范围来创建traｃkbaｒ（滑块或者范围掌握），指定与trａckｂar位置同步的变量，

并且指定当ｔracｋbar位置被转变的时候调用的回调函数。被创建的ｔracｋbａr显示在指定窗口的顶端。

＊／角点检测原始图:处理后图:源代码：#incluｄe〈stdｉｏ。h>ﻫ＃incｌude"ｃv．h”ﻫ＃ｉｎｃlude＂hｉｇhgｕi。ｈ”ﻫ＃ｄｅfiｎｅｍax_coｒｎerｓ10０iｎtｍａin(intａｒｇc，cｈar*＊argv）ﻫ{ﻫ

ｉntｃｏｒneｒCｏunt=ｍａx_cｏrｎerｓ；ﻫ

CvPoｉnt2D３２fcorｎerｓ［maｘ＿ｃorners];ﻫ

IpｌImage*srcImagｅ＝０，＊grayＩｍagｅ＝0，＊ｃorｎeｒs1=0,*ｃorｎers２=0；ﻫ

inti；ﻫ

ＣvScalaｒｃolｏｒ＝ＣＶ_RGＢ(2５５，0,0);ﻫ

cｈar＊fiｌeｎamｅ＝ａｒgc＝=２?ａrgv[1］：（char*)"pic3．png"；/／注意相对路径ﻫ

cｖNａｍedWindow（”ｉmａgｅ”，1);//cｒｅａteHｉghＧUＩｗinｄowwiｔhnamｅ”imaｇe”

ﻫ

/／Ｌｏadtｈeimaｇetoｂｅpｒｏcesseｄ

ｓrcＩmaｇe＝cvLｏadIｍａgｅ(fｉlｅname,1）；ﻫ

ﻫ

grayIｍａge=cvCreateＩmage（cvGetSiｚe(sｒｃＩｍage），IPL＿DＥPTＨ_8Ｕ,1);ﻫ

ﻫ

／／copythｅｓouｒcｅiｍａgetｏcｏpyiｍaｇeaftｅｒｃonvertｉｎgｔhｅformatﻫ

ｃvCｖtColｏr（srｃIｍaｇe,grayImagｅ,CV＿ＢGＲ2GRAY);

ﻫ

//ｃreatｅemptyiｍagesoｆsamesizｅasthecoｐiｅdimagesﻫ

corners１=cｖCreateＩmaｇe（cvGetSize（sｒｃIｍagｅ）,IPＬ_DEPTH_32F，1）；

ｃorneｒs２=ｃvCreatｅＩmagｅ（cvGｅtSize(srcIｍaｇｅ)，ＩPL_DEＰTH_３２F，１);ﻫ

ﻫ

ｃvＧｏｏｄFeaｔuresＴoTraｃk（ｇrayＩmagｅ，ｃｏrners１,

cｏｒners2,corners,ﻫ

＆coｒnｅｒCｏunｔ，0．0５，ﻫ

５,ﻫ

0，ﻫ

3,//bloｃksizｅﻫ

0，／/notｕsｅhaｒｒis

０.４）;

ｐrintf（"nｕｍcornerｓfｏuｎｄ：%ｄ\n＂,coｒｎeｒCｏunｔ）；ﻫ

ﻫ

／/ｄraｗｃircｌesａteacｈcornerloｃatｉoniｎthegｒayｉmageａｎｄﻫ

//prinｔｏｕtalistthｅcorｎerｓ

if（cornerCount>0）ﻫ

｛ﻫ

for(ｉ=０;i＜ｃornerCount；ｉ++）ﻫ

｛ﻫ

cｖCｉrcｌe（ｓrcImagｅ,cvＰoint（(ｉnt）（coｒｎers［i]。x），（int)(cｏｒnｅrｓ[i］.y）),6，

ｃolｏr,2，ＣV_AA,０);ﻫ

｝ﻫ

}ﻫ

ﻫ

cｖSｈowImagｅ（”iｍａgｅ"，srcImagｅ）；ﻫ

ﻫ

cｖReleasｅIｍagｅ(&srｃIｍaｇｅ)；ﻫ

cｖReleａsｅＩmagｅ(＆ｇraｙＩmage)；

cｖRelｅaseImagｅ(&cｏrnｅrｓ１）;ﻫ

cvReｌeasｅImage（＆coｒneｒs２）;

ﻫ

ｃvＷaｉtＫeｙ(0);//waiｔforｋey．Ｔｈｅｆuｎｃtioｎhasﻫ

return０；

｝友情链接一下，这是别人写的:HYＰＥRＬIＮＫ＂http:/／ｈi.bａidu。coｍ/xiaodｕｏ17０／bｌｏg/item/281６４60１７5ｃ８３３077９eｃ2c6４.htｍl＂ｈtｔp：／/ｈi.baiｄu．ｃom/xiaodｕｏ170／bｌoｇ/itｅm/２81646017５ｃ83307７9ec2c６4。hｔml图像的旋转加缩放（效果很拽，用地球做就像谷歌地球似的)#iｎｃludｅ＂cv．ｈ＂ﻫ＃ｉｎclude"highｇui。h”ﻫ＃iｎcｌｕdｅ＂maｔh．ｈ”ﻫiｎtｍain（ｉｎtargc，ｃｈar*＊aｒgv）ﻫ{ﻫIｐlImage＊srｃ；ﻫ/*theｍanｄliｎｅparａｍeterｍusｔbeimagｅｆiｌename＊／

ｉf（argc=＝2&&(ｓrc=cvLoaｄImage（argｖ[1］,—1））！＝0)ﻫ｛ﻫ

IplＩｍage*dｓｔ=ｃｖClｏnｅImａge（src）；ﻫ

ｉnｔdｅlta＝1;ﻫ

iｎｔangｌｅ=0;ﻫ

intoｐt=１；

／／1:旋转加缩放ﻫ

／／０：仅仅旋转

dｏｕｂｌefacｔor；ﻫ

cvNamｅdWinｄoｗ("ｓrc",1）；ﻫ

cvＳhｏwＩmage（"sｒｃ＂，sｒｃ)；

ｆoｒ(；；)ﻫ

{ﻫ

floatｍ［6］；

//Ｍatrixmlooksliｋe:ﻫ

//

/／[ｍ０ｍ１ｍ2］===＞[A11A12

b1]ﻫ

／／[ｍ3ｍ4ｍ５］

[A21Ａ22

b２］ﻫ

//ﻫ

CvMatＭ=cvMaｔ（2，３,CV_３2F,m）；ﻫ

ｉｎtw=ｓｒc－＞wiｄth;ﻫ

ｉnth=ｓrc-〉heigｈt；ﻫ

ｉf(ｏpｔ)//旋转加缩放ﻫ

faｃtoｒ=（ｃos(angle＊CV_ＰI/１８0。）+1．05)＊２;ﻫ

eｌｓｅ//仅仅旋转ﻫ

ｆacｔor＝１;ﻫ

m［0］＝（fｌoat）(fａctoｒ*cos(-ａｎgｌe＊２＊CV_PＩ／18０.））;ﻫ

ｍ［1］=（fｌoａt)(ｆaｃtｏｒ＊sｉn（-ａnｇle*２＊CV_PＩ／180。)）;ﻫ

m[3］=—m[1];ﻫ

ｍ［4]=m[0］；ﻫ

//将旋转中心移至图像中间ﻫ

m［2］=w＊0．5ｆ；ﻫ

m［5]＝h*0.5f；

／/ｄst(ｘ，y）＝Ａ*src(x，y）+bﻫ

ｃｖGetQｕａdranｇｌeＳｕbPix（src,ｄst,&M)；/／提取象素四边形，使用子象素精度ﻫ

cvNａmedWindow（”dｓt"，1）；ﻫ

cvＳhowIｍａge(”ｄst＂,dｓｔ）；

ｉf（ｃvWaｉtＫｅy（5)＝＝2７）

breａk;ﻫ

aｎgle=（ｉｎｔ）(ａngle+delta）%360；

｝／／ｆｏr－lｏｏp

｝

return0；ﻫ}Ｌog-Pｏlar极坐标变换原始图：效果图：（正变换)反变换:ﻫﻫ正反变换只是函数中一个参数的不同,简略看你所需要的应用。cｖLogPolar函数可以用来模拟人类的中央视觉（fｏvｅａlvｉsion）,并可以用于物体跟踪方面的尺度及旋转不变模板的快速匹配.源代码：＃iｎcｌｕｄe〈cv．h〉

#ｉnｃlｕde〈hiｇhguｉ．h〉inｔmain(iｎｔargc，ｃｈar＊＊argｖ)ﻫ｛ﻫ

ＩｐlImａgｅ＊src；

if(ａrgc=＝２＆&(sｒｃ=cvLoaｄＩmagｅ（ａrｇv[１],1))！=0）ﻫ

{ﻫ

IpｌImａｇe＊ｄst=ｃvCｒeａteImａgｅ（cvSize（２56，25６），8,3);

IplＩmaｇe*sｒｃ2=cvCreaｔeＩmage(cｖＧeｔSize(srｃ）,8，3）；ﻫ

cvLoｇPolａr(ｓrc，ｄst,ｃvPｏｉｎt２D32ｆ(src-＞width/2，ｓｒc—〉ｈeiｇht/2)，4０，CＶ_ＩNTER＿ＬINＥAR＋ＣV＿WAＲP＿FILL_OＵTＬIEＲS）;ﻫ

cｖＬogPolaｒ（dsｔ，sｒc２,cvPｏｉnt２D3２ｆ（srｃ—〉widｔh/2，src->hｅｉght/２），40,ＣV_INTＥＲ_LINEAR+ＣＶ_WARＰ_FILＬ_ＯＵTLＩＥＲS+CV_ＷARP_INVERSＥ＿MAP）;

cｖNamｅdWｉｎdoｗ（＂loｇ－ｐolar"，１）；ﻫ

cｖShowIｍａge（"log-pｏlar"，dst)；ﻫ

cｖNａmｅｄWiｎdoｗ（＂inverseｌog-ｐｏｌａr”，1）;ﻫ

cｖSｈｏｗImage（"iｎｖerｓｅｌog—pｏｌar”,srｃ２)；ﻫ

ｃvWaｉtKey();

}ﻫ

ｒetｕrｎ0;ﻫ}对图像进行形态学操作（图像的开闭,腐蚀和膨胀运算)效果图：(什么东东长这么丑啊，汗）＃include＜cｖ。h〉ﻫ＃ｉnｃlude〈ｈighgui。h＞ﻫ#iｎcludｅ<ｓtｄｌｉb．ｈ>

＃inｃｌude＜stdio.ｈ>IplIｍagｅ＊ｓrｃ=０；

IplＩmagｅ＊ｄsｔ=0；ＩｐlConｖＫｅrnｅl＊eｌement=０；

iｎｔeｌement_ｓｈape=ＣV＿SＨAＰE_RＥCT；//theaｄdressoｆvarｉablewhiｃｈrecｅiｖesｔrａckbaｒｐｏsｉｔionｕｐdaｔｅﻫｉntmaｘ_iterｓ＝10；ﻫｉｎtopen_clｏsｅ＿pｏs=0;ﻫｉnterode_ｄilate＿pos＝０;//cａlｌｂackｆuncｔionforopeｎ/closeｔrackbaｒ

ｖｏiｄＯｐenＣｌｏse（ｉｎtpoｓ）

ﻫ{ﻫ

ｉntn=open_cloｓe_ｐos－ｍaｘ＿itｅｒs；ﻫ

iｎtａn＝ｎ〉0？ｎ:-n；ﻫ

ｅlemｅnt=cvCｒeateSｔrｕｃturingElemeｎtEx（an＊２+1，aｎ＊２+１，ａn,aｎ,eleｍenｔ_ｓhａpe,0）;

iｆ（n〈0)

{ﻫ

cｖEroｄe(srｃ,dｓt,eｌement，1)；

cｖDilａte(ｄｓt,dsｔ，elｅｍent,１)；

｝ﻫ

eｌsｅ

{ﻫ

cvDilaｔｅ（ｓrｃ,dｓｔ，elemeｎｔ，1）；

cvＥｒｏdｅ（dst,ｄｓt,ｅlemeｎt,1)；ﻫ

｝ﻫ

ｃｖRelｅasｅSｔrｕctuｒingEleｍent（＆elｅmenｔ);ﻫ

cｖSｈoｗImａge("Open／Closｅ"，ｄst）;ﻫ｝

//ｃａｌlbａckfuncｔionfoｒerｏｄe／ｄｉlaｔｅｔｒaｃｋbaｒﻫvoidErｏｄeDilａtｅ(inｔpｏs)

ﻫ{ﻫ

ｉｎtn=eroｄe_dilａte_pｏs-mａx_itｅrs;

inｔan＝n〉0？n：－n；ﻫ

eｌemeｎt=cｖCrｅaｔeStｒucｔｕｒingEｌementEx(aｎ＊2+1,ａn*２+１，aｎ,an,ｅｌement_ｓhaｐe,０)；

ｉf（n＜0）ﻫ

{ﻫ

ｃvＥｒoｄe(src,dｓt,eｌｅmeｎt，1）；

}

eｌse

｛ﻫ

cvDｉｌaｔe(ｓｒc，dsｔ，elｅmｅｎｔ，1）；ﻫ

}ﻫ

cvReｌeａｓeＳtrucｔurinｇＥlemｅnｔ（＆elemeｎt）;

cｖShowＩmaｇｅ（”Erｏｄe/Ｄilaｔe”，ｄsｔ）；ﻫ}

ﻫｉntmａin(iｎtargc,ｃhar**aｒgv）ﻫ｛ﻫ

char*filｅｎame＝aｒgｃ=＝2?aｒｇv[1]：（char＊）”baｂoon.jpg”；ﻫ

if（(sｒc=cvLｏａｄＩｍaｇe（ｆiｌename，1）)==０）ﻫ

rｅtuｒｎ—１;

printf(＂Hotkeyｓ:＼ｎ”

＂\ｔEＳC—quｉtｔheｐrｏgraｍ＼n＂

”＼tr—ｕserectaｎgｌｅstructuriｎｇeｌeｍent＼n＂ﻫ

"\te-useellipticｓtｒucturｉｎｇelemeｎt\ｎ＂ﻫ

”＼ｔc－uｓecｒoｓs—sｈapedsｔructuringｅlｅmeｎt＼n＂ﻫ

"\tENTER—loopｔhｒougｈａｌltheopｔiｏnｓ＼ｎ”）；

dst＝ｃｖＣｌoｎeＩｍagｅ（srｃ）;

/／cｒｅateｗｉndowｓｆｏroutｐｕtimaｇeｓﻫ

cｖNａｍｅdWｉｎdow（"Ｏpｅn／Clｏse”,1)；

ｃｖNamｅdＷｉnｄｏw（”Erode/Ｄiｌaｔe”，１）;

ｏｐｅn_cloｓe_pos=eroｄe_dilaｔe_pｏｓ=ｍax_itｅｒs；ﻫ

cvCreａteTracｋbａr（”iterａtiｏns”,"Oｐen/Cｌｏse＂，＆oｐeｎ_cｌose_pos,mａｘ_ｉｔｅrｓ＊2＋1,OpeｎClosｅ）；

cｖCreａteTｒａckｂar(”itｅｒaｔions",＂Eｒｏｄe／Ｄilaｔe",＆erｏde_ｄilａｔｅ＿pos，mａx_itｅrs*2+1,EｒoｄeDilaｔｅ）；

ｆoｒ(；;）ﻫ

｛ﻫ

intｃ；ﻫ

ﻫ

ＯpenＣlｏsｅ（open＿cloｓe＿ｐｏs）;ﻫ

ＥｒｏｄeDilａte（ｅrｏｄe_dｉlａte_pos）；ﻫ

ｃ＝cｖWaitＫey（0）；

iｆ（(char)c==２7）ﻫ

breａk;ﻫ

ｉf((chaｒ）ｃ＝='e＇）ﻫ

elｅmeｎt_shapｅ=ＣV_SHＡＰE_ＥLLIPＳＥ；ﻫ

ｅlseｉf（(char）c=='r’)

elemeｎt_shapｅ=CV_ＳHＡＰE_RECT；ﻫ

ｅlseif（(ｃｈａｒ)c==＇c'）ﻫ

eｌement＿sｈａpe=CＶ＿SＨＡPＥ_CROＳＳ;ﻫ

eｌseiｆ((chａｒ）c==＇\n＇)ﻫ

eｌｅment＿shａpe=(ｅｌｅmenｔ_sｈape+1)%3；

｝

/／releaseiｍagesﻫ

ｃvReleaseImａｇe（＆sｒc）；ﻫ

cｖＲeｌeaseＩｍａgｅ(＆dst）;

//dｅstｒoｙｗｉndowsﻫ

cvＤesｔrｏｙＷｉndｏｗ（"Oｐen/Ｃｌｏｓe”）;ﻫ

cｖDeｓtrｏyWｉnｄow（"Erodｅ/Ｄiｌａｔｅ＂)；

retuｒn0;

｝用不同的核进行图像的二维滤波函数cｖSｍooｔｈ实现各种方法的图形平滑。一般来说，图像平滑主要是为了消