OpenCV 4计算机视觉项目实战

本文目录一览

• 基于OpenCV的计算机视觉技术实现的内容简介
• 使用opencv实现计算机视觉技术的应用时需要提前安装好什么
• 案例8：图像保存（imwrite与一次保存多张图像的imwritemulti讲解）

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基于OpenCV的计算机视觉技术实现的内容简介

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《基于OpenCV的计算机视觉技术实现》介绍了约200个典型技术问题，涵盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，采用了大量生动有趣的编程案例和技巧，从问题的解决和答疑从头开始，根据网上的最新资料，深入浅出地讲解了OpenCV中最典型、最常用的编程方法。 本书结构清晰合理，实例实用丰富，理论联系实际。

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使用opencv实现计算机视觉技术的应用时需要提前安装好什么

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安装OpenCV库。 要安装OpenCV，首先需要安装OpenCV库。 在Windows系统上，可以从OpenCV官网下载相应的二进制文件进行安装。 安装完成后，可以在编译器中设置OpenCV库路径。

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案例8：图像保存（imwrite与一次保存多张图像的imwritemulti讲解）

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欢迎探索自动驾驶感知算法的深度学习世界。 在这里，我们将为初学者和希望转行的工程师提供计算机视觉（OpenCV）和编程技术（例如C++和Python）的深入讲解。 宝贵的学习资源。 随着自动驾驶技术的蓬勃发展，对视觉感知能力的需求日益增长。 如果您对这个领域感兴趣，请务必关注我们的GitHub存储库：http://github.com/lxiao217/study428，这里有丰富的学习资料等待您探索。 同时，B站上还有精心制作的视频教程，涵盖计算机视觉、SLAM和C++路线，帮助您轻松入门。

在本系列中，我们将深入了解OpenCV4模块。 不容错过的一本书是《学习OpenCV4：基于Python的实用算法》。 本书不仅将带领您领略OpenCV4的魅力，而且还提供了丰富的案例研究。 无论您是图像处理还是计算机视觉领域的专业人士，您都可以从中受益匪浅。 接下来重点讲解如何使用C++和Python中的图像处理技术，特别是OpenCV的保存函数imwrite，及其参数设置。

我们先通过一个例子来了解一下imwrite的使用。 使用cv2的imread函数加载一张图像，例如“src.jpg”，并将其转换为灰度模式并缩小1/2。 然后，调用cv2.imwrite，将处理后的图像保存为“dst_2.jpg”，并输出确认消息“ImageWriteSuccess！”不过值得注意的是，C++中的imwritemulti函数并不是内置的，但在Python版本中却发挥了作用。 它接受filename（文件名）、img（多帧图像数据）和可选params（cv::ImwriteFlags参数）作为参数，返回一个布尔值表示保存操作的结果。 例如，以下代码展示了如何读取多个图像并将其保存到“dst_tiff.tiff”文件中：

```python
#Python示例代码
importcv2
#读取多张图片
images=[cv2.imread(f"img_{i}.jpg")foriinrange(1,4)]
#保存多张图片为TIFF文件
filename="dst_tiff.tiff"
cv2.imwrite(filename,images,params=cv2.IMWRITE_TIFF_COMPRESSION,params_value=6)#参数示例，使用TIFF压缩
#检查保存结果
ifcv2.imwrite(filename,images):
print("多图保存成功！")
else:
print("多图保存失败。 ")
```

本内容现重点介绍图像保存的C++和Python实现，以及imwritemulti函数在Python中的应用，让读者可以直接了解实际的操作步骤。