首先安装配置OpenCV环境，然后使用cv::imread读取图像，通过cvtColor、resize、Canny等函数进行灰度化、缩放和边缘检测处理，并用imwrite保存结果。
在C++中使用OpenCV读取和处理图像是计算机视觉开发的基础技能。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的开源库，支持多种图像和视频处理操作。下面是一个简洁实用的入门教程，帮助你快速上手用C++读取和处理图像。
1. 安装OpenCV并配置环境
要使用OpenCV，首先需要安装并配置好开发环境：
下载OpenCV源码或预编译库，推荐从官网获取。 在Windows上可使用Visual Studio配合CMake编译OpenCV，或直接使用vcpkg安装：
vcpkg install opencv4 在Linux或macOS上可通过包管理器安装，例如Ubuntu执行：
sudo apt-get install libopencv-dev 配置项目链接OpenCV库，并包含头文件路径。
2. 读取图像
使用cv::imread()函数可以轻松读取图像文件。支持常见格式如JPEG、PNG、BMP等。
示例代码：
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#include #include int main() { // 读取图像 cv::Mat image = cv::imread("example.jpg"); // 检查图像是否加载成功 if (image.empty()) { std::cout << "无法加载图像，请检查路径！" << std::endl; return -1; } // 显示图像 cv::imshow("原图", image); cv::waitKey(0); // 等待按键 cv::destroyAllWindows(); return 0;}
3. 常见图像处理操作
加载图像后，可以进行多种基本处理：
灰度化：将彩色图像转为灰度图
cv::Mat gray;cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);cv::imshow("灰度图", gray);
调整大小：改变图像尺寸
cv::Mat resized;cv::resize(image, resized, cv::Size(), 0.5, 0.5); // 缩小一半cv::imshow("缩放图", resized);
边缘检测：使用Canny算法检测边缘
cv::Mat edges;cv::Canny(gray, edges, 50, 150);cv::imshow("边缘图", edges);
保存图像：将处理后的图像写入文件
cv::imwrite("output_edges.jpg", edges);std::cout << "图像已保存为 output_edges.jpg" << std::endl;
4. 编译与运行
在Linux或macOS下，使用g++编译并链接OpenCV：
g++ main.cpp -o main `pkg-config –cflags –libs opencv4`
确保系统已正确安装OpenCV并配置了pkg-config。
运行程序：
./main
基本上就这些。掌握读取、显示、转换和保存图像的操作后，你可以进一步学习图像滤波、轮廓检测、人脸识等高级功能。OpenCV文档丰富，社区活跃，是学习图像处理的理想起点。
以上就是c++++怎么用OpenCV读取和处理图像_c++中OpenCV图像处理入门教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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