OpenCV像素点操作 图片特效
目录
一：图片的读取显示
二：OpenCV像素点操作
雪花屏特效
色彩反转
暗色处理
毛玻璃特效
三：OpenCV库函数的使用
高斯模糊
XY轴模糊
灰度化处理
中值滤波
四：OpenCV视频处理
播放视频：那些年，我们一起追的女孩
调用本机摄像头
一：图片的读取显示
对于读取图片的路径选择，
需要注意 是window下 \ 但是在ubuntu下是 / 在编写代码的时候需要修正
图片的读取显示
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[])
{Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径imshow("img",img);//显示图片waitKey(0);//等待按键return 0;
}
效果
对图片可以滚轮放大查看RGB数值，不难看出，越是深色RGB数值越是接近0，越是浅色RGB数值越是接近255
查看分辨率 499 X 355，同时将鼠标移动至图片边缘处(看到 x=498,y=334 博主已经很尽力移到边缘啦，如果不信，你们自己操作一下，哈哈)，
由此可以知道图片就是由一个又一个的像素点构成的
二：OpenCV像素点操作
雪花屏特效
雪花屏特效实现
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;Mat imageprocess(Mat &img)
{int row = img.rows;int col = img.cols * img.channels();for(int i=0;i<row;i++){uchar * data = img.ptr<uchar>(i);for(int j=0;j<col;j++){//雪花屏特效int q = rand()%col;data[q]=155;//某些通道随机改成155}}return img;
}int main(int argc, char *argv[])
{Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径imshow("img",img);//显示图片Mat resimg = imageprocess(img);imshow("resimg",resimg);//显示接收图片waitKey(0);//等待按键return 0;
}
色彩反转
色彩反转实现
Mat imageprocess(Mat &img)
{int row = img.rows;int col = img.cols * img.channels();for(int i=0;i<row;i++){uchar * data = img.ptr<uchar>(i);for(int j=0;j<col;j++){//色彩反转data[j] = data[j] - 50;}}return img;
}暗色处理
暗色处理实现
Mat imageprocess(Mat &img)
{int row = img.rows;int col = img.cols * img.channels();for(int i=0;i<row;i++){uchar * data = img.ptr<uchar>(i);for(int j=0;j<col;j++){//暗色处理data[j] = data[j]/2;}}return img;
}毛玻璃特效
毛玻璃特效实现
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;//毛玻璃特效
Mat imageGalss(Mat &img)
{RNG rng;int random = 0;int num = 5;for(int i=0;i<img.rows -5;i++){for(int j=0;j<img.cols -5;j++){random = rng.uniform(0,num);img.at<Vec3b>(i,j)[0] = img.at<Vec3b>(i+random,j+random)[0];img.at<Vec3b>(i,j)[1] = img.at<Vec3b>(i+random,j+random)[1];img.at<Vec3b>(i,j)[2] = img.at<Vec3b>(i+random,j+random)[2];}}return img;
}int main(int argc, char *argv[])
{Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径imshow("img",img);//显示图片Mat resimg = imageGalss(img);imshow("resimg",resimg);//显示接收图片waitKey(0);//等待按键return 0;
}
三：OpenCV库函数的使用
高斯模糊
高斯模糊，如下图，就好像 近视眼的人没有戴眼镜看事物的情境(轻度近视)
高斯模糊实现
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[])
{Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径imshow("img",img);//显示图片Mat resimg;//高斯模糊cv::GaussianBlur(img,resimg,Size(5,5),0);imshow("resimg",resimg);//显示接收图片waitKey(0);//等待按键return 0;
}
XY轴模糊
XY轴模糊，就好像 近视眼的人没有戴眼镜看事物的情境(重度近视)
XY轴模糊实现
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[])
{Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径imshow("img",img);//显示图片Mat resimg;//XY轴模糊cv::blur(img,resimg,Size(10,10));imshow("resimg",resimg);//显示接收图片waitKey(0);//等待按键return 0;
}
灰度化处理
灰度化处理实现
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[])
{Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径imshow("img",img);//显示图片Mat resimg;//灰度处理cvtColor(img,resimg,CV_BGR2GRAY);imshow("resimg",resimg);//显示接收图片waitKey(0);//等待按键return 0;
}
中值滤波
中值滤波，视觉上就感觉像是油画
中值滤波实现
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[])
{Mat img = imread("D:/000imageopencv/333.jpg");//图片路径imshow("img",img);//显示图片Mat resimg;//中值滤波cv::medianBlur(img,resimg,5);imshow("resimg",resimg);//显示接收图片waitKey(0);//等待按键return 0;
}
四：OpenCV视频处理
播放视频：那些年，我们一起追的女孩
视频播放实现
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[])
{Mat frame;VideoCapture cap("D:/000000000000000ffmpeg/那些年，我们一起追的女孩.mp4");while (cap.read(frame)){imshow("frame",frame);waitKey(50);}return 0;
}
调用本机摄像头
如下图，可以调用本地摄像头
调用本地摄像头 实现
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[])
{Mat frame;VideoCapture cap(0);while (cap.read(frame)){imshow("frame",frame);waitKey(50);}return 0;
}
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