openCV3+VS2017学习笔记(二)

示例2-5 加载图像并且在显示之前用高斯平滑图像（P29）

      当我们建立了一个播放视频的小程序之后，我们还想对视频的每一帧进行处理，比如图像平滑，所以在前一篇的程序的基础之上做了一些改进。首先定义一个模糊图像函数，名为example2_5。

void example2_5(const cv::Mat&image) {

cv::namedWindow("example2_5-in", cv::WINDOW_AUTOSIZE);//新建两个窗口，一个存当前帧，一个存高斯模糊后的帧

cv::namedWindow("example2_5-out", cv::WINDOW_AUTOSIZE);

cv::imshow("example2_5-in", image);

cv::Mat out;

cv::GaussianBlur(image, out, cv::Size(5, 5), 3, 3);//高斯模糊，GaussianBlur(原图，处理后图像，模版大小，x方向标准差，y方向上标准差)

cv::GaussianBlur(out, out, cv::Size(5, 5), 3, 3);

cv::imshow("example2_5-out", out);

}

在主函数中的while循环里调用图像模糊程序    example2_5(frame);

运行结果如下。第一个图是上篇文章建立的视频播放窗口（example2_4），中间的图是本次建立的原图像显示窗口（example2_5-in）,最后的图是模糊后图像的显示窗口（example2_5-out）。在两种播放模式下会同步显示。

示例2-6.7.8 一系列的图像操作，降采样（可用来构建尺度空间），转换为灰度图像，Canny边缘检测。（P30,31）

#include "pch.h"

#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace cv;

int main() {

Mat img1, img2, img3, img4;

namedWindow("1", WINDOW_AUTOSIZE);

namedWindow("2", WINDOW_AUTOSIZE);

namedWindow("3", WINDOW_AUTOSIZE);

namedWindow("4", WINDOW_AUTOSIZE);

img1 = imread("C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\zi.jpg");

imshow("1", img1);

pyrDown(img1, img2);

imshow("2", img2);

cvtColor(img2, img3, COLOR_BGR2GRAY);//把彩色图像转化为灰度图像

imshow("3", img3);

Canny(img3, img4, 10, 150, 3);//Canny边缘检测算子，用法：Canny(原图，边缘图，最低阈值，最高阈值，sobel算子大小)

imshow("4", img4);

waitKey(0);

return 0;

}

运行结果如下。

附上Canny边缘检测算子的相关知识链接

opencv官方帮助文件（用法）                    http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/canny_detector/canny_detector.html

csdn优秀博文（原理详解）：https://blog.csdn.net/fengye2two/article/details/79190759