C++ OpenCV在图像增强中的实践

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个用于处理实时图像和视频的开源库。在图像增强方面，OpenCV提供了多种技术，如直方图均衡化、对比度拉伸、高斯噪声等。以下是一些在图像增强中使用OpenCV的实践方法：

1. 直方图均衡化：

直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它可以增加图像的对比度，从而提高图像的视觉质量。在OpenCV中，可以使用equalizeHist()函数来实现直方图均衡化。

#include <opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace cv;
using namespace std; int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst;
    src = imread("input.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); equalizeHist(src, dst); imwrite("output.jpg", dst); return 0;
}

1. 对比度拉伸：

对比度拉伸是另一种图像增强技术，它可以通过拉伸像素值的分布范围来增加图像的对比度。在OpenCV中，可以使用normalize()函数来实现对比度拉伸。

#include <opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace cv;
using namespace std; int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst;
    src = imread("input.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); normalize(src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX); imwrite("output.jpg", dst); return 0;
}

1. 高斯噪声：

高斯噪声是一种常见的图像噪声类型，它可以通过添加高斯分布的随机数来模拟。在OpenCV中，可以使用randn()函数来生成高斯分布的随机数，并将其添加到图像中以模拟高斯噪声。

#include <opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace cv;
using namespace std; int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst;
    src = imread("input.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    dst = Mat::zeros(src.size(), src.type()); randn(dst, Scalar::all(0), Scalar::all(20)); addWeighted(src, 1, dst, 1, 0, dst); imwrite("output.jpg", dst); return 0;
}

这些只是OpenCV在图像增强方面的一些基本应用。实际上，OpenCV还提供了许多其他功能，如图像金字塔、边缘保留滤波等，可以用于更复杂的图像增强任务。

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