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2023-07-07 18:18:10 深夜i -- --

C++ OpenCV 图像反转教程

C++ OpenCV 是一个非常强大的图像处理库，可以让我们在图像处理方面实现许多高级应用程序。反转图像是 C++ OpenCV 中基本的图像处理技术之一。反转图像，就是将图像的像素值从黑色（0）变为白色（255），或者从白色变为黑色。

在本教程中，我们将向您展示如何使用 C++ OpenCV 来实现图像反转。

步骤1：加载图像

我们需要使用 C++ OpenCV 函数 imread() 来加载我们要反转的图像。代码如下：

Mat image = imread("image.jpg");

这将加载名为“image.jpg”的图像。如果它在您的项目文件夹中，则不需要指定完整的路径。

步骤2：转换图像颜色

反转图像需要将颜色空间转换为灰度。因此，我们需要使用 OpenCV 函数 cvtColor（）将图像从 BGR 转换为灰度色。代码如下：

Mat grayImage;

cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

步骤3：反转图像

我们需要一个循环来遍历每个像素，并将其反转。可以使用函数 bitwise_not()来实现像素反转。

for(int i = 0; i < grayImage.rows; i++) {

for(int j = 0; j < grayImage.cols; j++) {

grayImage.at (i,j) = 255 - grayImage.at (i,j);

}

这段代码遍历了每个像素并将其反转。应该注意，只有从灰色到黑色或白色到灰色的像素需要反转。其他像素颜色应保持不变，因为它们已经是黑色或白色。

步骤4：显示结果

最后一步是将反转后的图像显示出来。 OpenCV 函数 imshow() 可以用于显示图像。代码如下：

imshow("Result Image", grayImage);

waitKey(0);

这段代码显示了名为“Result Image”的窗口，显示反转后的图像。 waitKey() 函数通常是必需的，以便在用户按下任何按键之前一直显示图像。

完整代码：

void main() {

Mat image = imread("image.jpg");

Mat grayImage;

cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

for(int i = 0; i < grayImage.rows; i++) {

for(int j = 0; j < grayImage.cols; j++) {

grayImage.at (i,j) = 255 - grayImage.at (i,j);

}

imshow("Result Image", grayImage);

waitKey(0);

}

总结：

这就是如何使用 C++ OpenCV 反转图像的简单教程。反转图像是许多更复杂图像处理技术的基础。熟悉这种简单的技术是进行高级图像处理的必要条件。如果您想进一步了解 C++ OpenCV 并增强您的图像处理技能，可以参考其他教程并自己练习。

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