优化文件结构

2026-06-18 21:22:17 +08:00
parent d98d2989cb
commit 5678b95f6f
45 changed files with 9 additions and 6 deletions
@@ -0,0 +1,181 @@
+---
+title: opencv应用-基础操作
+categories:
+  - 技术
+series: opencv
+tags:
+  - opencv
+abbrlink: e8f95ead
+summary: >-
+  这篇文章介绍了使用C++和OpenCV库进行图像处理的基础操作，包括图片的读取与展示、像素的读取与修改、图像的基本变换（缩放、旋转、平移、翻转）、以及图像通道的分离与合并。文章详细讲解了每个操作的代码实现，并展示了如何通过OpenCV库提供的函数来完成这些任务。这对于初学者来说是非常有用的，因为它帮助他们理解如何使用OpenCV进行图像处理。
+date: 2026-03-15 09:56:51
+---
+
+这里用C++进行编程，发现菜鸟教程只有python的版本，那就记录一下。
+
+# 图片读取与展示
+
+```cpp
+// 读取图像
+#include<opencv2/opencv.hpp>
+#include<iostream>
+
+using namespace std;
+using namespace cv;
+
+int main(){
+    Mat src = imread("../img/1.png");
+    imshow("input",src);
+    waitKey(0);
+    destroyAllWindows();
+    return 0;
+}
+```
+
+# 图像基本操作
+## 读取像素
+需要用到三维向量数组Vect3b，这里需要注意的是，Opencv是BGR而不是我们常用的RGB。
+```cpp
+// 读取像素
+#include<opencv2/opencv.hpp>
+#include<iostream>
+
+using namespace std;
+using namespace cv;
+
+int main()
+{
+    string image_path = "../img/1.png";
+    Mat image = imread(image_path);
+
+    if (image.empty()) {
+        cout << "错误：无法加载图像，请检查路径是否正确。" << endl;
+        return -1;
+    }
+
+    Vec3b pixel_value = image.at<Vec3b>(100, 150);
+
+    cout << "B: " << (int)pixel_value[0] << " "
+         << "G: " << (int)pixel_value[1] << " "
+         << "R: " << (int)pixel_value[2] << endl;
+
+}
+```
+
+## 修改像素
+
+```cpp
+// 修改像素
+#include<opencv2/opencv.hpp>
+#include<iostream>
+
+using namespace std;
+using namespace cv;
+
+int main()
+{
+    string image_path = "../img/1.png";
+    Mat image = imread(image_path);
+    Mat result = image.clone();
+
+    if (image.empty()) {
+        cout << "错误：无法加载图像，请检查路径是否正确。" << endl;
+        return -1;
+    }
+
+    Rect roi_rect(0, 0, 100, 100);
+    Mat roi = result(roi_rect);
+    roi.setTo(Scalar(0, 255, 0));
+    imshow("Original (Unchanged)", image);
+    imshow("Modified Copy", result);
+    waitKey(0);
+
+    return 0;
+
+}
+```
+
+```cpp
+#include <opencv2/opencv.hpp>
+#include <iostream>
+
+int main() {
+    // 读取图像
+    cv::Mat img = cv::imread("../img/1.png");
+    if (img.empty()) {
+        std::cout << "无法读取图像" << std::endl;
+        return -1;
+    }
+
+    // 1. 缩放
+    cv::Mat resized_img;
+    cv::resize(img, resized_img, cv::Size(200, 200));
+    cv::imshow("resized_img", resized_img);
+
+    // 2. 旋转
+    cv::Mat rotated_img, M_rot;
+    cv::Point2f center(img.cols / 2.0, img.rows / 2.0);
+    M_rot = cv::getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0);
+    cv::warpAffine(img, rotated_img, M_rot, img.size());
+    cv::imshow("rotated_img", rotated_img);
+
+    // 3. 平移
+    cv::Mat translated_img;
+    cv::Mat M_trans = (cv::Mat_<float>(2, 3) << 1, 0, 100, 0, 1, 50);
+    cv::warpAffine(img, translated_img, M_trans, img.size());
+    cv::imshow("translated_img", translated_img);
+
+    // 4. 翻转
+    cv::Mat flipped_img;
+    cv::flip(img, flipped_img, 1);
+    cv::imshow("flipped", flipped_img);
+
+    // 显示结果
+    cv::imshow("Original", img);
+    cv::waitKey(0);
+
+    return 0;
+}
+```
+
+```cpp
+// 图像通道分离与合并
+#include<opencv2/opencv.hpp>
+#include<iostream>
+
+using namespace std;
+using namespace cv;
+
+int main()
+{
+    string image_path = "../img/1.png";
+    Mat image = imread(image_path);
+    Mat result = image.clone();
+    // 定义向量数组接收通道
+    vector<Mat> channels;
+    // 拆分
+    split(result,channels);
+
+    Mat b = channels[0];
+    Mat g = channels[1];
+    Mat r = channels[2];
+
+    imshow("Blue Channel (Grayscale)", channels[0]);
+    imshow("Green Channel (Grayscale)", channels[1]);
+    imshow("Red Channel (Grayscale)", channels[2]);
+
+    // merge
+    Mat merged_img;
+    vector<cv::Mat> channels_to_merge;
+    channels_to_merge.push_back(b);
+    channels_to_merge.push_back(g);
+    channels_to_merge.push_back(r);
+
+    merge(channels_to_merge, merged_img);
+    imshow("merged",merged_img);
+
+    waitKey(0);
+
+    return(0);
+}
+```
@@ -0,0 +1,70 @@
+---
+title: opencv应用-算术运算
+categories:
+  - 技术
+series: opencv
+tags:
+  - opencv
+abbrlink: b559997d
+summary: >-
+  这篇文章介绍了如何使用OpenCV进行图像的加法运算。首先，通过包含OpenCV和iostream头文件，并使用std命名空间，开始编写代码。主函数中，读取两张图片，检查是否成功加载，并确保它们的尺寸相同。如果尺寸不同，将第二张图片调整为与第一张相同的大小。然后，调用add函数对两幅图片进行加法运算，并将结果存储在result矩阵中。最后，显示原始图片和加法运算的结果，并等待按键关闭窗口。代码已上传至自建的git仓库。
+date: 2026-03-17 13:13:08
+---
+
+opencv对图像的算数运算，感觉都大同小异，分为以下几种：加减乘除和位运算。
+
+| 函数                | 功能     | 应用场景       |
+|-------------------|--------|------------|
+| cv2.bitwise_and() | 按位与操作  | 掩码操作、图像分割  |
+| cv2.bitwise_or()  | 按位或操作  | 图像叠加       |
+| cv2.bitwise_not() | 按位取反操作 | 图像反色       |
+| cv2.bitwise_xor() | 按位异或操作 | 图像差异检测     |
+
+因为感觉都差不多，所以只把加法运算代码搬过来
+
+```cpp
+// 加法
+#include <opencv2/opencv.hpp>
+#include <iostream>
+
+using namespace std;
+using namespace cv;
+
+int main()
+{
+    string path1 = "../img/2.jpg";
+    string path2 = "../img/3.jpg";
+
+    Mat img1 = imread(path1);
+    Mat img2 = imread(path2);
+
+    if (img1.empty() || img2.empty())
+    {
+        cout << "无法读取图片，请检查路径！" << endl;
+        return -1;
+    }
+
+    if (img1.size() != img2.size())
+    {
+        cout << "尺寸不一致，正在自动调整 img2 的尺寸..." << endl;
+        // 将 img2 缩放到与 img1 相同的尺寸
+        resize(img2, img2, img1.size());
+    }
+
+    Mat result;
+    add(img1, img2, result);
+
+    imshow("Original Image 1", img1);
+    imshow("Original Image 2", img2);
+    imshow("Add Result", result);
+
+    // 等待按键后关闭窗口
+    waitKey(0);
+    destroyAllWindows();
+
+    return 0;
+}
+```
+
+另外，把代码上传到了自建的git中
+{% link opencv-learning,opencv-learning,https://git.biss.click/biss/opencv-learning/src/branch/master/Arithmetic%20operations %}
@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+title: 配置opencv
+cover: https://pic.biss.click/image/c177a2e2-63af-4582-98b6-e95726f6cdc5.webp
+categories:
+  - 技术
+series: opencv
+tags: opencv
+abbrlink: 6e3332b
+summary: >-
+  这篇文章介绍了在Ubuntu和Windows系统上配置OpenCV的过程。在Ubuntu系统中，通过包管理器安装了Visual
+  Studio、GCC、G++、OpenCV以及Python的OpenCV绑定。而在Windows系统中，则通过安装Visual
+  Studio并下载OpenCV的Windows安装包进行配置，包括将安装路径添加到系统环境变量中。
+date: 2026-03-14 11:48:36
+---
+
+# 引言
+不知道为什么我们专业看起来与计算机八竿子打不着，竟然要学`opencv`，那就来记录一下吧！
+# Ubuntu 篇
+
+`Ubuntu`因为有完善的包管理体系，所以配环境相对简单。
+
+先安装`vscode`，当然也可以不安装，只是个编辑器；
+{% link vscode,Microsoft,https://code.visualstudio.com/ %}
+到这里下载`deb`格式的软件包，然后`dpkg`安装即可。可以安装这些扩展：
+
+<center><img src=https://pic.biss.click/image/3369ff6a-3286-4ccd-b261-a38802f7d9f2.webp)></center>
+
+接下来安装编译器
+
+```bash
+# 先更新软件包
+apt update
+apt upgrade -y
+# 安装C/C++编译器
+apt install gcc g++
+# 安装opencv
+apt install -y mesa-utils
+apt install -y libopencv-dev
+apt install -y opencv
+apt install -y python3-opencv #Python opencv
+```
+然后就可以了。
+
+# Windows 篇
+`Windows` 下需要安装`Visual Studio`，比较简单，官网下载安装就行。选择使用C++桌面开发就行。
+下载`opencv`，在下边网站下载`Windows`安装包，
+{% link opencv,opencv,https://opencv.org/releases/ %}
+下载后是一个自解压包，解压路径设置成自己想要的路径，
+把安装路径添加到系统环境变量中，例如`D:\Opencv\opencv\build\x64\vc16\bin`
+然后应该就没问题了。