trankimirish
New member
#C ++, #OpenCV, #computer Vision, #Image Xử lý, #Programming ## C ++ OpenCV: Giới thiệu nhẹ nhàng
OpenCV (Thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở) là một thư viện tầm nhìn máy tính miễn phí và nguồn mở, có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng và nhận dạng khuôn mặt.Nó được viết bằng C ++ và có các ràng buộc cho Python, Java và các ngôn ngữ khác.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giới thiệu nhẹ nhàng cho OpenCV trong C ++.Chúng tôi sẽ đề cập đến những điều cơ bản của xử lý hình ảnh, chẳng hạn như đọc và viết hình ảnh, hiển thị hình ảnh và thao tác với hình ảnh.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng OpenCV để thực hiện các tác vụ tầm nhìn máy tính phổ biến, chẳng hạn như phát hiện đối tượng và nhận dạng khuôn mặt.
## Bắt đầu với OpenCV
Bước đầu tiên để sử dụng OpenCV là cài đặt nó trên hệ thống của bạn.Bạn có thể tìm thấy hướng dẫn cài đặt cho hệ điều hành của mình trên trang web OpenCV.
Khi OpenCV được cài đặt, bạn có thể bắt đầu sử dụng nó bằng cách đưa tệp tiêu đề sau vào mã của bạn:
`` `C ++
#include <opencv2/opencv.hpp>
`` `
Tệp tiêu đề này bao gồm tất cả các khai báo cần thiết để sử dụng OpenCV.
## đọc và viết hình ảnh
Điều đầu tiên bạn sẽ cần làm là học cách đọc và viết hình ảnh.Để đọc một hình ảnh, bạn có thể sử dụng hàm `cv :: imread ()`.Hàm này đưa đường dẫn đến hình ảnh làm đầu vào của nó và trả về đối tượng `cv :: mat`, đây là một ma trận lưu trữ dữ liệu hình ảnh.
Ví dụ: mã sau đọc một hình ảnh từ tệp `" lena.jpg "` và lưu trữ nó trong một biến có tên là `img`:
`` `C ++
cv :: mat img = cv :: imread ("lena.jpg");
`` `
Để viết một hình ảnh, bạn có thể sử dụng hàm `cv :: imwrite ()`.Hàm này đưa đường dẫn đến hình ảnh làm đầu vào đầu tiên của nó và dữ liệu hình ảnh làm đầu vào thứ hai của nó.
Ví dụ: mã sau ghi hình ảnh `img` vào tệp` "lena_output.jpg" `:
`` `C ++
cv :: imwrite ("lena_output.jpg", img);
`` `
## Hiển thị hình ảnh
Khi bạn đã đọc một hình ảnh, bạn có thể hiển thị nó bằng hàm `cv :: imshow ()`.Hàm này lấy tên của cửa sổ mà bạn muốn hiển thị hình ảnh dưới dạng đầu vào đầu tiên và dữ liệu hình ảnh làm đầu vào thứ hai của nó.
Ví dụ: mã sau hiển thị hình ảnh `img` trong một cửa sổ gọi là` "hình ảnh" `:
`` `C ++
cv :: imshow ("hình ảnh", img);
`` `
## Thao tác hình ảnh
OpenCV cung cấp một loạt các chức năng để thao tác hình ảnh.Các chức năng này cho phép bạn thực hiện các tác vụ như thay đổi kích thước hình ảnh, hình ảnh quay và hình ảnh cắt xén.
Ví dụ: mã sau khi thay đổi kích thước hình ảnh `img` thành một nửa kích thước ban đầu của nó:
`` `C ++
CV :: Thay đổi kích thước (IMG, IMG, CV :: Size (), 0,5, 0,5);
`` `
Mã sau quay hình ảnh `img` bằng 90 độ:
`` `C ++
CV :: ROTATE (IMG, IMG, CV :: ROTATE_90_CLOCKWITY);
`` `
Mã sau trồng hình ảnh `img` thành một hình vuông 100x100 pixel:
`` `C ++
CV :: ROI trực tràng (0, 0, 100, 100);
cv :: mat cropped_img = img (ROI);
`` `
## Phát hiện đối tượng
OpenCV cung cấp một số chức năng để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh.Các chức năng này cho phép bạn phát hiện các đối tượng thuộc loại cụ thể, chẳng hạn như mặt hoặc xe hơi.
Ví dụ: mã sau sử dụng lớp `CV :: Cascadeclassifier` để phát hiện các khuôn mặt trong hình ảnh` img`:
`` `C ++
CV :: Cascadeclassifier face_cascade;
face_cascade.load ("haarcascade_frontalface_default.xml");
std :: vector <cv :: orth> mặt;
face_cascade.detectmultiscale (IMG, khuôn mặt);
for (const cv :: orth & face: face) {
CV
=======================================
#C++, #OpenCV, #computer vision, #Image processing, #Programming ## C++ OpenCV: A Gentle Introduction
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is a free and open-source computer vision library that can be used for a wide variety of tasks, such as image processing, object detection, and facial recognition. It is written in C++ and has bindings for Python, Java, and other languages.
In this tutorial, we will give you a gentle introduction to OpenCV in C++. We will cover the basics of image processing, such as reading and writing images, displaying images, and manipulating images. We will also show you how to use OpenCV to perform common computer vision tasks, such as object detection and facial recognition.
## Getting Started with OpenCV
The first step to using OpenCV is to install it on your system. You can find installation instructions for your operating system on the OpenCV website.
Once OpenCV is installed, you can start using it by including the following header file in your code:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
```
This header file includes all of the necessary declarations for using OpenCV.
## Reading and Writing Images
The first thing you will need to do is learn how to read and write images. To read an image, you can use the `cv::imread()` function. This function takes the path to the image as its input and returns a `cv::Mat` object, which is a matrix that stores the image data.
For example, the following code reads an image from the file `"lena.jpg"` and stores it in a variable called `img`:
```c++
cv::Mat img = cv::imread("lena.jpg");
```
To write an image, you can use the `cv::imwrite()` function. This function takes the path to the image as its first input and the image data as its second input.
For example, the following code writes the image `img` to the file `"lena_output.jpg"`:
```c++
cv::imwrite("lena_output.jpg", img);
```
## Displaying Images
Once you have read an image, you can display it using the `cv::imshow()` function. This function takes the name of the window that you want to display the image in as its first input and the image data as its second input.
For example, the following code displays the image `img` in a window called `"Image"`:
```c++
cv::imshow("Image", img);
```
## Manipulating Images
OpenCV provides a wide variety of functions for manipulating images. These functions allow you to perform tasks such as resizing images, rotating images, and cropping images.
For example, the following code resizes the image `img` to half its original size:
```c++
cv::resize(img, img, cv::Size(), 0.5, 0.5);
```
The following code rotates the image `img` by 90 degrees:
```c++
cv::rotate(img, img, cv::ROTATE_90_CLOCKWISE);
```
The following code crops the image `img` to a 100x100 pixel square:
```c++
cv::Rect roi(0, 0, 100, 100);
cv::Mat cropped_img = img(roi);
```
## Object Detection
OpenCV provides a number of functions for detecting objects in images. These functions allow you to detect objects of a specific type, such as faces or cars.
For example, the following code uses the `cv::CascadeClassifier` class to detect faces in the image `img`:
```c++
cv::CascadeClassifier face_cascade;
face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml");
std::vector<cv::Rect> faces;
face_cascade.detectMultiScale(img, faces);
for (const cv::Rect& face : faces) {
cv
OpenCV (Thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở) là một thư viện tầm nhìn máy tính miễn phí và nguồn mở, có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng và nhận dạng khuôn mặt.Nó được viết bằng C ++ và có các ràng buộc cho Python, Java và các ngôn ngữ khác.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giới thiệu nhẹ nhàng cho OpenCV trong C ++.Chúng tôi sẽ đề cập đến những điều cơ bản của xử lý hình ảnh, chẳng hạn như đọc và viết hình ảnh, hiển thị hình ảnh và thao tác với hình ảnh.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng OpenCV để thực hiện các tác vụ tầm nhìn máy tính phổ biến, chẳng hạn như phát hiện đối tượng và nhận dạng khuôn mặt.
## Bắt đầu với OpenCV
Bước đầu tiên để sử dụng OpenCV là cài đặt nó trên hệ thống của bạn.Bạn có thể tìm thấy hướng dẫn cài đặt cho hệ điều hành của mình trên trang web OpenCV.
Khi OpenCV được cài đặt, bạn có thể bắt đầu sử dụng nó bằng cách đưa tệp tiêu đề sau vào mã của bạn:
`` `C ++
#include <opencv2/opencv.hpp>
`` `
Tệp tiêu đề này bao gồm tất cả các khai báo cần thiết để sử dụng OpenCV.
## đọc và viết hình ảnh
Điều đầu tiên bạn sẽ cần làm là học cách đọc và viết hình ảnh.Để đọc một hình ảnh, bạn có thể sử dụng hàm `cv :: imread ()`.Hàm này đưa đường dẫn đến hình ảnh làm đầu vào của nó và trả về đối tượng `cv :: mat`, đây là một ma trận lưu trữ dữ liệu hình ảnh.
Ví dụ: mã sau đọc một hình ảnh từ tệp `" lena.jpg "` và lưu trữ nó trong một biến có tên là `img`:
`` `C ++
cv :: mat img = cv :: imread ("lena.jpg");
`` `
Để viết một hình ảnh, bạn có thể sử dụng hàm `cv :: imwrite ()`.Hàm này đưa đường dẫn đến hình ảnh làm đầu vào đầu tiên của nó và dữ liệu hình ảnh làm đầu vào thứ hai của nó.
Ví dụ: mã sau ghi hình ảnh `img` vào tệp` "lena_output.jpg" `:
`` `C ++
cv :: imwrite ("lena_output.jpg", img);
`` `
## Hiển thị hình ảnh
Khi bạn đã đọc một hình ảnh, bạn có thể hiển thị nó bằng hàm `cv :: imshow ()`.Hàm này lấy tên của cửa sổ mà bạn muốn hiển thị hình ảnh dưới dạng đầu vào đầu tiên và dữ liệu hình ảnh làm đầu vào thứ hai của nó.
Ví dụ: mã sau hiển thị hình ảnh `img` trong một cửa sổ gọi là` "hình ảnh" `:
`` `C ++
cv :: imshow ("hình ảnh", img);
`` `
## Thao tác hình ảnh
OpenCV cung cấp một loạt các chức năng để thao tác hình ảnh.Các chức năng này cho phép bạn thực hiện các tác vụ như thay đổi kích thước hình ảnh, hình ảnh quay và hình ảnh cắt xén.
Ví dụ: mã sau khi thay đổi kích thước hình ảnh `img` thành một nửa kích thước ban đầu của nó:
`` `C ++
CV :: Thay đổi kích thước (IMG, IMG, CV :: Size (), 0,5, 0,5);
`` `
Mã sau quay hình ảnh `img` bằng 90 độ:
`` `C ++
CV :: ROTATE (IMG, IMG, CV :: ROTATE_90_CLOCKWITY);
`` `
Mã sau trồng hình ảnh `img` thành một hình vuông 100x100 pixel:
`` `C ++
CV :: ROI trực tràng (0, 0, 100, 100);
cv :: mat cropped_img = img (ROI);
`` `
## Phát hiện đối tượng
OpenCV cung cấp một số chức năng để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh.Các chức năng này cho phép bạn phát hiện các đối tượng thuộc loại cụ thể, chẳng hạn như mặt hoặc xe hơi.
Ví dụ: mã sau sử dụng lớp `CV :: Cascadeclassifier` để phát hiện các khuôn mặt trong hình ảnh` img`:
`` `C ++
CV :: Cascadeclassifier face_cascade;
face_cascade.load ("haarcascade_frontalface_default.xml");
std :: vector <cv :: orth> mặt;
face_cascade.detectmultiscale (IMG, khuôn mặt);
for (const cv :: orth & face: face) {
CV
=======================================
#C++, #OpenCV, #computer vision, #Image processing, #Programming ## C++ OpenCV: A Gentle Introduction
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is a free and open-source computer vision library that can be used for a wide variety of tasks, such as image processing, object detection, and facial recognition. It is written in C++ and has bindings for Python, Java, and other languages.
In this tutorial, we will give you a gentle introduction to OpenCV in C++. We will cover the basics of image processing, such as reading and writing images, displaying images, and manipulating images. We will also show you how to use OpenCV to perform common computer vision tasks, such as object detection and facial recognition.
## Getting Started with OpenCV
The first step to using OpenCV is to install it on your system. You can find installation instructions for your operating system on the OpenCV website.
Once OpenCV is installed, you can start using it by including the following header file in your code:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
```
This header file includes all of the necessary declarations for using OpenCV.
## Reading and Writing Images
The first thing you will need to do is learn how to read and write images. To read an image, you can use the `cv::imread()` function. This function takes the path to the image as its input and returns a `cv::Mat` object, which is a matrix that stores the image data.
For example, the following code reads an image from the file `"lena.jpg"` and stores it in a variable called `img`:
```c++
cv::Mat img = cv::imread("lena.jpg");
```
To write an image, you can use the `cv::imwrite()` function. This function takes the path to the image as its first input and the image data as its second input.
For example, the following code writes the image `img` to the file `"lena_output.jpg"`:
```c++
cv::imwrite("lena_output.jpg", img);
```
## Displaying Images
Once you have read an image, you can display it using the `cv::imshow()` function. This function takes the name of the window that you want to display the image in as its first input and the image data as its second input.
For example, the following code displays the image `img` in a window called `"Image"`:
```c++
cv::imshow("Image", img);
```
## Manipulating Images
OpenCV provides a wide variety of functions for manipulating images. These functions allow you to perform tasks such as resizing images, rotating images, and cropping images.
For example, the following code resizes the image `img` to half its original size:
```c++
cv::resize(img, img, cv::Size(), 0.5, 0.5);
```
The following code rotates the image `img` by 90 degrees:
```c++
cv::rotate(img, img, cv::ROTATE_90_CLOCKWISE);
```
The following code crops the image `img` to a 100x100 pixel square:
```c++
cv::Rect roi(0, 0, 100, 100);
cv::Mat cropped_img = img(roi);
```
## Object Detection
OpenCV provides a number of functions for detecting objects in images. These functions allow you to detect objects of a specific type, such as faces or cars.
For example, the following code uses the `cv::CascadeClassifier` class to detect faces in the image `img`:
```c++
cv::CascadeClassifier face_cascade;
face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml");
std::vector<cv::Rect> faces;
face_cascade.detectMultiScale(img, faces);
for (const cv::Rect& face : faces) {
cv
