C++ OpenCV處理圖像紋理分析

OpenCV是一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，它提供了大量的圖像處理和分析功能

1. 導(dǎo)入所需的頭文件和命名空間：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

2. 加載圖像并進(jìn)行灰度化處理：

Mat image = imread("input_image.jpg", IMREAD_COLOR);
if (image.empty()) {
    cout << "無(wú)法打開(kāi)或找到圖像"<< endl;
    return -1;
}

Mat gray_image;
cvtColor(image, gray_image, COLOR_BGR2GRAY);

3. 對(duì)灰度圖像進(jìn)行高斯模糊處理以降低噪聲：

Mat blurred_image;
GaussianBlur(gray_image, blurred_image, Size(5, 5), 0);

4. 計(jì)算灰度圖像的梯度：

Mat grad_x, grad_y;
Sobel(blurred_image, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3);
Sobel(blurred_image, grad_y, CV_16S, 0, 1, 3);

5. 計(jì)算梯度的幅值和方向：

Mat magnitude, angle;
cartToPolar(grad_x, grad_y, magnitude, angle, true);

6. 對(duì)梯度幅值進(jìn)行歸一化處理：

Mat norm_magnitude;
normalize(magnitude, norm_magnitude, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);

7. 使用雙層閾值法對(duì)歸一化后的梯度幅值進(jìn)行邊緣檢測(cè)：

Mat edges;
Canny(norm_magnitude, edges, 50, 150);

8. 顯示原始圖像、灰度圖像、邊緣檢測(cè)結(jié)果：

imshow("原始圖像", image);
imshow("灰度圖像", gray_image);
imshow("邊緣檢測(cè)結(jié)果", edges);
waitKey(0);

9. 釋放內(nèi)存并關(guān)閉窗口：

destroyAllWindows();

這個(gè)示例展示了如何使用OpenCV對(duì)圖像進(jìn)行紋理分析。你可以根據(jù)自己的需求對(duì)這個(gè)示例進(jìn)行修改和擴(kuò)展。