C++ OpenCV在圖像增強(qiáng)中的實(shí)踐

OpenCV（開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)）是一個(gè)用于處理實(shí)時(shí)圖像和視頻的開(kāi)源庫(kù)。在圖像增強(qiáng)方面，OpenCV提供了多種技術(shù)，如直方圖均衡化、對(duì)比度拉伸、高斯噪聲等。以下是一些在圖像增強(qiáng)中使用OpenCV的實(shí)踐方法：

1. 直方圖均衡化：

直方圖均衡化是一種常用的圖像增強(qiáng)技術(shù)，它可以增加圖像的對(duì)比度，從而提高圖像的視覺(jué)質(zhì)量。在OpenCV中，可以使用equalizeHist()函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)直方圖均衡化。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst;
    src = imread("input.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    equalizeHist(src, dst);
    imwrite("output.jpg", dst);
    return 0;
}

2. 對(duì)比度拉伸：

對(duì)比度拉伸是另一種圖像增強(qiáng)技術(shù)，它可以通過(guò)拉伸像素值的分布范圍來(lái)增加圖像的對(duì)比度。在OpenCV中，可以使用normalize()函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)比度拉伸。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst;
    src = imread("input.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    normalize(src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX);
    imwrite("output.jpg", dst);
    return 0;
}

3. 高斯噪聲：

高斯噪聲是一種常見(jiàn)的圖像噪聲類(lèi)型，它可以通過(guò)添加高斯分布的隨機(jī)數(shù)來(lái)模擬。在OpenCV中，可以使用randn()函數(shù)來(lái)生成高斯分布的隨機(jī)數(shù)，并將其添加到圖像中以模擬高斯噪聲。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst;
    src = imread("input.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    randn(dst, Scalar::all(0), Scalar::all(20));
    addWeighted(src, 1, dst, 1, 0, dst);
    imwrite("output.jpg", dst);
    return 0;
}

這些只是OpenCV在圖像增強(qiáng)方面的一些基本應(yīng)用。實(shí)際上，OpenCV還提供了許多其他功能，如圖像金字塔、邊緣保留濾波等，可以用于更復(fù)雜的圖像增強(qiáng)任務(wù)。