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引言
C言語以其高效性跟富強的底層操縱才能，在數字圖像處理範疇有著廣泛的利用。本文將介紹如何在C言語中輕鬆調取與操縱圖片，包含讀取、表現、保存以及基本的圖像處理技能。
一、情況籌備
在開端之前，確保你的體系上曾經安裝了C編譯器跟須要的圖像處理庫，如OpenCV。以下是安裝OpenCV的步調：
1. 安裝OpenCV
- Linux:
sudo apt-get install libopencv-dev - Windows: 下載OpenCV的預編譯庫，並按照官方文檔設置情況變數。
二、讀取圖片
利用OpenCV庫可能輕鬆地讀取圖片文件。以下是一個簡單的示例：
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 讀取圖像
cv::Mat image = cv::imread("example.jpg");
// 檢查圖像能否讀取成功
if (image.empty()) {
std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
return -1;
}
// 表現圖像
cv::imshow("Display window", image);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
三、表現圖片
利用imshow函數可能表現圖片。鄙人面的示例中，我們曾經看到了怎樣利用這個函數。
四、保存圖片
處理完圖片後，可能利用imwrite函數保存圖片：
cv::imwrite("output.jpg", image);
五、基本圖像處理
C言語可能履行各種圖像處理任務，如調劑亮度、對比度、濾波跟邊沿檢測等。
1. 調劑亮度
以下是一個簡單的亮度調劑函數：
void adjustBrightness(cv::Mat &image, int adjustment) {
for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
for (int k = 0; k < 3; k++) {
image.at<cv::Vec3b>(i, j)[k] += adjustment;
image.at<cv::Vec3b>(i, j)[k] = std::max(0, std::min(255, image.at<cv::Vec3b>(i, j)[k]));
}
}
}
}
2. 濾波
利用OpenCV的GaussianBlur函數可能利用高斯濾波：
cv::Mat blurred;
cv::GaussianBlur(image, blurred, cv::Size(5, 5), 1.5, 1.5);
3. 邊沿檢測
利用Canny演算法停止邊沿檢測：
cv::Mat edges;
cv::Canny(image, edges, 50, 150);
六、總結
經由過程以上步調，我們可能看到C言語在圖像處理方面的富強才能。利用OpenCV庫，我們可能輕鬆地讀取、表現、保存跟處理圖片。這些技能為C言語在數字圖像處理範疇的利用供給了堅固的基本。