图像处理经典算法及OpenCV程序(3)

return 0; }

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 #include #include

#include

int main(int argc,char* argv[]) {

IplImage* img=0;

int height,width,step,channels; UCHAR* data; int i,j,k; if(argc<2) {

printf(\ exit(0); }

img=cvLoadImage(argv[1]); if(!img) {

printf(\ exit(0); }

height=img->height; width=img->width; step=img->widthStep;

channels=img->nChannels;

data=(UCHAR*)img->imageData;

printf(\channels\\n\

cvNamedWindow(\cvMoveWindow(\

for(i=0;i

for(k=0;k

data[i*step+j*channels+k]=255-data[i*step+j*channels+k];

cvShowImage(\cvWaitKey(0);

cvReleaseImage(&img); return 0; }

图像格式的转换

首先要准备一张图片，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 转到你的目录- Convert.exe 1.jpg 2.bmp 运行就能把图像1.jpg转换成2.bmp了 源码如下：

/* 程序名：convert.c 功能：图像格式的转换 */

#include

#include #include

int main( int argc, char** argv ) {

IplImage* src;

// -1: the loaded image will be loaded as is (with number of channels depends on the file). if(argc != 3) {

printf(\JPG,BMP,TIF,PNG,PPM\\n\

printf(\ return 0; }

if( ( strstr(argv[1],\&& strstr(argv[1],\

&& strstr(argv[1],\&& strstr(argv[1],\&& strstr(argv[1],\

|| ( strstr(argv[2],\&& strstr(argv[2],\&& strstr(argv[2],\&& strstr(argv[2],\

&& strstr(argv[2],\的用法是不是在a数组内查看是否有b数组。。。没有则输出NULL {

printf(\CONV only support JPG,BMP,TIF,PPM,TGA and PPM\\n\ } else {

if( (src=cvLoadImage(argv[1], -1))!= 0 ) { cvSaveImage( argv[2], src); cvReleaseImage(&src);

printf(\ } else {

printf(\ } }

return 0; }

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

/*

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。 */

#include \

#include \#include #include

int main( int argc, char** argv ) {

IplImage* laplace = 0;

IplImage* colorlaplace = 0;

IplImage* planes[3] = { 0, 0, 0 }; // 多个图像面 CvCapture* capture = 0;

// 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 // AVI文件读取的视频流，如果不指定输入变量，那么处理从摄像头获取 // 的视频流 if( argc == 1 || (argc == 2 && strlen(argv[1]) == 1 && isdigit(argv[1][0]))) capture = cvCaptureFromCAM( argc == 2 ? argv[1][0] - '0' : 0 ); else if( argc == 2 )

capture = cvCaptureFromAVI( argv[1] );

if( !capture ) {

fprintf(stderr,\ return -1; }

cvNamedWindow( \// 循环捕捉，直到用户按键跳出循环体 for(;;) {

IplImage* frame = 0; int i;

frame = cvQueryFrame( capture ); if( !frame ) break;

if( !laplace ) {

for( i = 0; i < 3; i++ ) planes[i] =

cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height), 8, 1 ); laplace = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height), IPL_DEPTH_16S, 1 );

colorlaplace =

cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height), 8, 3 ); }

cvCvtPixToPlane( frame, planes[0], planes[1], planes[2], 0 ); for( i = 0; i < 3; i++ )

{

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 );

colorlaplace->origin = frame->origin; cvShowImage(\ if( cvWaitKey(10) >= 0 ) break; }

cvReleaseCapture( &capture ); cvDestroyWindow(\ return 0; }

采用Canny算子进行边缘检测

#include \

#include \

char wndname[] = \

char tbarname[] = \int edge_thresh = 1;

IplImage *image = 0, *cedge = 0, *gray = 0, *edge = 0; // 定义跟踪条的 callback 函数 void on_trackbar(int h) {

cvSmooth( gray, edge, CV_BLUR, 3, 3, 0 ); cvNot( gray, edge );

// 对灰度图像进行边缘检测

cvCanny(gray, edge, (float)edge_thresh, (float)edge_thresh*3, 3); cvZero( cedge ); // copy edge points

cvCopy( image, cedge, edge ); // 显示图像

cvShowImage(wndname, cedge); }

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