Opencv Tutorial

imagem.). Mas vamos usá-lo como um recipiente para carregar e armazenar uma imagem. As funções básicas são OpenCV no cabeçalho cv.h. Ambos cvLoadImage e cvSaveImage são de HighGUI, um módulo OpenCV que contém algumas funções de interface de usuário, acesso a câmeras e algumas instalações do sistema de arquivos. Para usá-lo, temos de incluir o cabeçalho highgui.h.

Então, vamos começar o nosso primeiro programa OpenCV incluindo os cabeçalhos necessários e iniciar o nosso

principal função:

  #include int main (int argc, char * argv []) {
 
 Em seguida, declarar uma imagem e carregar o arquivo passado como o primeiro argumento para o nosso programa (se você não sabe sobre os argumentos de linha de comando, clique aqui). O segundo argumento do cvLoadImage é uma bandeira que indica se queremos uma imagem colorida. Passando 0 fica-nos uma imagem de escala de cinza convertido automagicamente.
 
 
  IplImage * img; img src = cvLoadImage (argv [1], 0); 
 
 Com isso, só precisa salvar a imagem com outro nome de retorno: 
 
  cvSaveImage ("result.png", img ); retornar 0;} 
 
 O código fonte para este exemplo é aqui. Primeiro você precisa compilá-lo usando "gcc` pkg-config --libs --cflags opencv` prog1.c "e executá-lo usando" ./prog1 (image_to_test) ". Uma imagem result.png aparece na pasta do código com uma cópia da imagem passado como argumento. Filtro Gaussian Blur com OpenCV Agora vamos aplicar um Gaussian Blur para a imagem.
 Este filtro torna a imagem desfocada e é usado como pré-processamento em alguns procedimentos de processamento de imagem. Vamos fazer essa filtragem no local, bruxa significa que a imagem original não estará disponível após a operação de alisamento. Para fazer o Gaussian Blur usamos a função cvSmooth com a bandeira CV_GAUSSIAN. (Note-se que existem outros tipos de alisamento e que eles podem ou não podem ser aplicadas no lugar) Esta função recebe 7 valores: o da imagem de saída de imagem de entrada, o tipo de suavização e 4 parâmetros.
 No nosso caso, a imagem de entrada e saída são do mesmo, é o tipo CV_GAUSSIAN e apenas três argumentos são utilizadas: os dois primeiros são o tamanho do núcleo a utilizar e o terceiro é o desvio padrão da função de Gauss. Se você não sabe o que isso significa, basta pensar que param1 e param2 são o tamanho da janela para desfocar e param3 deve ser sempre zero (desta forma o valor é obtido a partir do tamanho do kernel). Vamos aplicar um 7x7 Gaussian Bl
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