数字图像措置(c++ opencv)--持续更新

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前言

使用c++ opencv进行数字图像措置学习；
东西：VS2019, opencv4.53，冈萨雷斯《数字图像措置》第四版；
这里只是图像措置入门的一些常识，调用了opencv的一些简单函数或者实现了一些简单的图像措置算法。内容不算严谨，代码仅作示范。
对于冈萨雷斯《数字图像措置》中的内容，有一些跳过了，比如彩色图像措置以及后面部门内容。
如果刚入门学习c++opencv的数字图像措置，可以看一看，这也是我入门学习的学习笔记，但愿对你的学习有所辅佐。
如果零基础学习基于c++opencv的数字图像措置，建议学习法式如下：
（1）c++基础学习
在B站搜索相关基础视频教学，跟着视频敲敲代码。一般的视频总几十小时，每天刷一两个小时，一个月结束。不要投入过多时间。
（2）图像措置道理册本
建议学习冈萨雷斯《数字图像措置》，此中内容都是对基本的图像措置道理讲解，包含的方面斗劲全。可以买书，也可以找相关PDF，PDF可以私聊获取


（3）有了以上的基础就可以跟着书的内容边学习道理，边跟着道理使用c++opencv实现或者调用相关方式的接口，学习道理的同时，本身实现能够加强c++基础的学习。


（4）学习完基本道理，就可以按照自身需求完成一些相关任务，并在工作学习中不竭输入学习c++与图像措置方式的实现。
（5）此刻不学机器学习，感觉还是混不下去，多个技能多条路，在能够很好的措置传统数组图像措置相关算法后，可以抽时间学习学习机器学习，我目前也在学，由于在机器学习上完全零基础，所以进展较慢，学习的相关笔记不才面的文章中：
机器学习入门学习


学习方式也是边学道理边本身测验考试实现，但愿把基础学好。
（6）在学习过程中不免碰到各种问题，所以欢迎大师一起讨论，目前创了一个交流群，但愿大师一起学习进步，私聊或者看主页进群。
<hr/>环境配置

（1）visual studio2019配置opencv（详细教程）
（2）visual studio2019配置opencv（详细教程）升级版
<hr/>一、基本操作

1、图像的读取、显示和保留

数字图像措置( c++ opencv)：图像的读取、显示和保留
2、Mat创建图像（矩阵），获取图像信息，感兴趣区域（Rect）

数字图像措置(c++ opencv)：Mat创建图像（矩阵），获取图像信息，感兴趣区域（Rect）
3、通过鼠标点击操作获取图像的像素坐标和像素值

数字图像措置( c++ opencv)：通过鼠标点击操作获取图像的像素坐标和像素值
4、访谒图像像素，遍历图像像素

数字图像措置( c++ opencv)：访谒图像像素，遍历图像像素
<hr/>二、灰度变换和空间滤波基础

1、灰度变换（灰度反转，对数变换，冥律变换）

数字图像措置(c++ opencv)：灰度变换（灰度反转，对数变换，冥律（伽马）变换）
2、 图像措置：直方图措置（直方图均衡化，直方图匹配（规定化））

数字图像措置(c++ opencv)：直方图措置（直方图均衡化，直方图匹配（规定化））
3、 空间滤波基础，低通滤波-均值滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：空间滤波基础，低通滤波之均值滤波器
4、空间滤波-低通滤波-高斯滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：低通滤波之高斯滤波器
5、空间滤波-低通滤波-中值滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：低通滤波之中值滤波器
6、锐化（高通）空间滤波器基础，锐化空间滤波之拉普拉斯（二阶导数滤波）

数字图像措置(c++ opencv)：锐化（高通）空间滤波器基础，锐化空间滤波之拉普拉斯（二阶导数滤波）
<hr/>三、频率域滤波

1、傅里叶变换及频谱图

数字图像措置(c++ opencv) ：傅里叶变换及频谱图
2、频率域滤波–低通滤波–抱负低通滤波

数字图像措置(c++ opencv) ：频率域滤波--低通滤波--抱负低通滤波
3、频率域滤波–低通滤波–高斯低通滤波

数字图像措置(c++ opencv)：频率域滤波--低通滤波--高斯低通滤波
4、频率域滤波–低通滤波–巴特沃斯低通滤波

数字图像措置(c++ opencv)：频率域滤波--低通滤波--巴特沃斯低通滤波
5、频率域滤波–高通滤波–抱负高通滤波

数字图像措置(c++ opencv)：频率域滤波--高通滤波--抱负高通滤波
6、频率域滤波–高通滤波–高斯高通滤波

数字图像措置(c++ opencv)：频率域滤波--高通滤波--高斯高通滤波
7、频率域滤波–高通滤波–巴特沃斯高通滤波

数字图像措置(c++ opencv)：频率域滤波--高通滤波--巴特沃斯高通滤波
8、频率域滤波–拉普拉斯滤波（锐化）

数字图像措置(c++ opencv)：频率域滤波--拉普拉斯滤波（锐化）
9、频率域滤波–同态滤波

数字图像措置(c++ opencv)：频率域滤波--同态滤波
<hr/>四、图像复原与重建

1、图像复原与重建--常见的噪声模型+图像中噪声模型的估计+常见的滤波方式

数字图像措置(c++ opencv)：常见的噪声模型+图像中噪声模型的估计+常见的滤波方式
2、图像复原与重建-常见的滤波方式--均值滤波器--算数平均滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：图像复原与重建-常见的滤波方式--均值滤波器--算数平均滤波器
3、图像复原与重建-常见的滤波方式--均值滤波器--几何均值滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：图像复原与重建-常见的滤波方式--均值滤波器—几何均值滤波器
4、图像复原与重建-常见的滤波方式--均值滤波器--谐波平均滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：图像复原与重建-常见的滤波方式--均值滤波器—谐波均值滤波器
5、图像复原与重建-常见的滤波方式--均值滤波器--反谐波平均滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：图像复原与重建-常见的滤波方式--均值滤波器—反谐波均值滤波器
6、图像复原与重建-常见的滤波方式--统计排序滤波器--中值滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：图像复原与重建-常见的滤波方式--统计排序滤波器--中值滤波器
7、图像复原与重建-常见的滤波方式--统计排序滤波器--最大值滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：图像复原与重建-常见的滤波方式--统计排序滤波器--最大值滤波器
8、图像复原与重建-常见的滤波方式--统计排序滤波器--最小值滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：图像复原与重建-常见的滤波方式--统计排序滤波器--最小值滤波器
9、图像复原与重建-常见的滤波方式--统计排序滤波器--中点滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：图像复原与重建-常见的滤波方式--统计排序滤波器--中点滤波器
10、图像复原与重建-常见的滤波方式--统计排序滤波器--修正阿尔法均值滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：图像复原与重建-常见的滤波方式--统计排序滤波器--修正阿尔法均值滤波器
11、图像复原与重建-常见的滤波方式--自适应滤波器--自适应局部降噪滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：图像复原与重建-常见的滤波方式--自适应滤波器--自适应局部降噪滤波器
12、图像复原与重建-常见的滤波方式--自适应滤波器--自适应中值滤波器

数字图像措置(c++ opencv)：图像复原与重建-常见的滤波方式--自适应滤波器--自适应中值滤波器
<hr/>五、彩色图像措置

1、彩色图像措置-彩色基础与彩色模型

数字图像措置(c++ opencv)：彩色图像措置-彩色基础与彩色模型
六、形态学图像措置

1、形态学图像措置--图像腐蚀与膨胀

数字图像措置(c++ opencv)：形态学图像措置-图像腐蚀与膨胀
2、形态学图像措置--开运算闭运算

数字图像措置(c++ opencv)：形态学图像措置-开运算与闭运算
3、形态学图像措置--morphologyEx函数

数字图像措置(c++ opencv)：形态学图像措置-morphologyEx函数实现腐蚀膨胀、开闭运算、击中-击不中变换、形态学梯度、顶帽黑帽变换
4、形态学图像措置--提取连通域

数字图像措置(c++ opencv)：形态学图像措置-提取连通域
<hr/>七、图像分割

1、图像分割--孤立点检测

数字图像措置(c++ opencv)：图像分割-孤立点检测
2、图像分割--线检测

数字图像措置(c++ opencv)：图像分割-线检测
3、图像分割--基本边缘检测--边缘检测法式、图像梯度以及常见的梯度算子

数字图像措置(c++ opencv)：图像分割-基本边缘检测--边缘检测法式、图像梯度以及常见的梯度算子
4、图像分割--基本边缘检测--Roberts、Prewitt、Sobel边缘检测

数字图像措置(c++ opencv)：图像分割-基本边缘检测--Roberts、Prewitt、Sobel边缘检测
5、图像分割--基本边缘检测--Kirsch边缘检测

数字图像措置(c++ opencv)：图像分割-基本边缘检测--Kirsch边缘检测
6、图像分割--基本边缘检测--log边缘检测

数字图像措置(c++ opencv)：图像分割-基本边缘检测--log边缘检测
7、图像分割--基本边缘检测--canny边缘检测

数字图像措置(c++ opencv)：图像分割-基本边缘检测--canny边缘检测
8、图像分割-阈值分割-全局阈值分割

数字图像措置(c++ opencv)：图像分割-阈值分割-全局阈值分割