本文主要是介绍嵌入式学习69-C++（Opencv），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
知识零碎：
QT的两种编译模式 1.debug 调试模式 2.release 发布模式 OpenCV在此模式下运行
图像是由像素点组成的；
常见图像中的像素点有4种组成方式
(单通道) 位图： 对应位的比特只有存在和不存在，亮和暗 两种状态，用01表示 像素深度为1bit
（单通道）灰度图： 把亮和暗划分为256个梯度，用一个字节（8bit）表示 像素深度为8bit
（黑白图像都属于灰度图）
（三通道）RGB图像： 3个字节，888 像素深度为24bit
（四通道）RGBA图像： A：透明度 显示背景色 0 不透明 255 全透明 像素深度为32bit
像素的深度 ： 用于表达一个像素所需的比特数
图像二值化 将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。 图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓
二值化处理
1.先设立阈值，例如127，小于127为白 =0 大于127 为黑 =255
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Mat 是最基本的容器类
Mat的构造函数 Mat mat(10, 10, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));
三通道时Mat是按照BGR组合的
Mat 其实是一个模板，可以存放不同图像的组成方式
5,6，CV_8UC3
5行 6列 8:每个像素点占8个比特 U:无符号数据 3：每个像素点占用三个通道
BGR 888
256*256*256
人脸检测时，将 RGB图像转化为灰度图像 变为单通道的256 ，减少运算量和cpu的损耗
图像处理的本质： 矩阵运算，是一个二维数组
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 对比度调节
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- 用cvtColor(origion, gray,COLOR_BGR2GRAY );函数转灰度或其他图像
- Mat roi = origion(Rect(10 ,10, 100, 100)); 重载函数调用运算符，获得图像的局部区域
- Resize 缩放图像
- Flip 翻转图像、
滤波
Blur 中值滤波（模糊算法）
某一点的像素= 周边一圈的像素和的平均值
拿2 举例 周围一圈/9 从而达到模糊的效果
锚点：卷积和的中心
高斯滤波Gaussianblur
Erode 腐蚀（消噪点） 通常是针对二值图像的， threshold用于转换二值图像(源图必须是灰度图)
cvtColor(mat, dest, COLOR_BGR2GRAY) threshold(dest, dest, 127, 255, THRESH_BINARY); 腐蚀时： 以卷积核中心点为中心，遍历整个二维数组，卷积核内所有像素都为1时，该点为1，有一个点为0时，该点为0
erode(dest, dest, Mat()); Mat()卷积核 默认3X3
Dilate 膨胀
Rectangle 绘制矩形
Circle 绘制圆形
Ellipse 绘制椭圆
这篇关于嵌入式学习69-C++（Opencv）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
