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。首先，向OnInit函數(shù)添加以下內容。

上面是打開一個名為view的OpenCV窗口，放入一個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，在OpenCV中顯示即可。

圖像處理的過程？

一.基本步驟

1.圖像預處理，包括高斯濾波、圖像去噪和圖像增強。

2.圖象分割法

3、填孔

4.連通域標記

5.特征抽出

6、結果輸出

第二，圖像預處理

為了便于計算，系統(tǒng)通常會對獲得的圖片進行灰度化處理。將彩像轉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。一個像素可以有幾千萬種顏色。灰度圖像是彩像的一種，但其特點是R、G、B的具體值相同?；叶葓D像中每個像素的變化范圍是0到255。由于計算方便，在實際工程處理中，各種格式的圖像都會轉換成灰度圖像?；叶葓D像在保留圖像輪廓和特征的基礎上，仍然能夠反映整個圖像的輪廓和紋理。Opencv中有一個實現(xiàn)圖像灰度化的接口。調用OpenCV中的cvSmooth函數(shù)進行中值濾波，去除細小毛刺。

第三，圖像二值化

局部自適應二值化是對灰度圖像中的每個像素進行逐點閾值計算，其閾值由像素鄰域內的點的局部灰度特性和像素的灰度值決定。局部閾值法逐個計算圖像每個像素的灰度，保留了圖像的細節(jié)信息。雖然不均勻的光照條件影響整個圖像的灰度分布，但不影響圖像的局部性質，但也存在缺點和問題。與全局閾值法相比，計算時間較長，但適用于變化的環(huán)境。

四、缺陷檢測的六種基本方法

1.斑點特征

2.斑點特征差異

3.頻域和空間域

4.光度立體法

5.特征訓練(分類器、機器學習)

測量