opencv如何檢測出圖像中的紅色部分？將RGB空間的像素變換到HSV空間，然后對那些Thopencv怎么釋放mat類型的roi區(qū)域？另一種方法，你也可以添加OpenCV窗口到PictureContr

opencv如何檢測出圖像中的紅色部分？

將RGB空間的像素變換到HSV空間，然后對那些Th

opencv怎么釋放mat類型的roi區(qū)域？

另一種方法，你也可以添加OpenCV窗口到PictureControl，這樣你就可以繼續(xù)使用OpenCV 直接在PictureControl上操作鼠標(biāo)。首先，向OnInit函數(shù)添加以下內(nèi)容。

上面是打開一個(gè)名為view的OpenCV窗口，放入一個(gè)ID為IDC_STATIC_CV的PictureControl中。此控件的類型必須是矩形。需要顯示圖片時(shí)，在OpenCV中顯示即可。

圖像處理的過程？

一.基本步驟

1.圖像預(yù)處理，包括高斯濾波、圖像去噪和圖像增強(qiáng)。

2.圖象分割法

3、填孔

4.連通域標(biāo)記

5.特征抽出

6、結(jié)果輸出

第二，圖像預(yù)處理

為了便于計(jì)算，系統(tǒng)通常會對獲得的圖片進(jìn)行灰度化處理。將彩像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的過程稱為圖像灰度化。彩像中R、G和B分量的值決定了具體的像素點(diǎn)。一個(gè)像素可以有幾千萬種顏色。灰度圖像是彩像的一種，但其特點(diǎn)是R、G、B的具體值相同?；叶葓D像中每個(gè)像素的變化范圍是0到255。由于計(jì)算方便，在實(shí)際工程處理中，各種格式的圖像都會轉(zhuǎn)換成灰度圖像?；叶葓D像在保留圖像輪廓和特征的基礎(chǔ)上，仍然能夠反映整個(gè)圖像的輪廓和紋理。Opencv中有一個(gè)實(shí)現(xiàn)圖像灰度化的接口。調(diào)用OpenCV中的cvSmooth函數(shù)進(jìn)行中值濾波，去除細(xì)小毛刺。

第三，圖像二值化

局部自適應(yīng)二值化是對灰度圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行逐點(diǎn)閾值計(jì)算，其閾值由像素鄰域內(nèi)的點(diǎn)的局部灰度特性和像素的灰度值決定。局部閾值法逐個(gè)計(jì)算圖像每個(gè)像素的灰度，保留了圖像的細(xì)節(jié)信息。雖然不均勻的光照條件影響整個(gè)圖像的灰度分布，但不影響圖像的局部性質(zhì)，但也存在缺點(diǎn)和問題。與全局閾值法相比，計(jì)算時(shí)間較長，但適用于變化的環(huán)境。

四、缺陷檢測的六種基本方法

1.斑點(diǎn)特征

2.斑點(diǎn)特征差異

3.頻域和空間域

4.光度立體法

5.特征訓(xùn)練(分類器、機(jī)器學(xué)習(xí))

測量