人工智能项目资料-基于项目小案例的OpenCV应用..zip

# GOCvHelper GOCVHelper(GreenOpen Computer Version Helper )是我在这几年编写图像处理程序的过程中积累下来的函数库。主要是对Opencv的适当扩展和在实现Mfc程序时候的功能增强。 这里将算法库开放源代码，并且编写一系列blog对函数实现进行说明。目的是在于“取之于互联网，用之于互联网”。并且也希望该库能够继续发展下去。 由于算法库基于Opencv和Mfc进行编写，所以要求阅读使用者具备一定基础。最终提交的是GOCVHelper.h 和GOCVHelper版本号.cpp两个文件。 - [介绍博客地址.](http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/5904251.html) ## 概述 ```c //名称：GOCVHelper0.8.cpp //功能：图像处理和MFC增强 //作者：jsxyhelu([email protected] http://jsxyhelu.cnblogs.com) //组织：GREENOPEN //日期：2018-10-6 #include "stdafx.h" #include <windows.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <cstdlib> #include <io.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <vector> using namespace std; using namespace cv; #define DIRECTION_X 0 #define DIRECTION_Y 1 #define VP vector<Point> //用VP符号代替 vector<point> //调用算法库请在Opencv和Mfc正确配置的环境下。 //并且配置 项目-属性-配置属性-常规-字符集 设置为 使用多字节字符集 //和 项目-属性-配置属性-c/c++-预处理器-预处理器定义 加入 _CRT_SECURE_NO_WARNINGS namespace GO{ //读取灰度或彩色图片到灰度 Mat imread2gray(string path); //带有上下限的threshold Mat threshold2(Mat src,int minvalue,int maxvalue); //自适应门限的canny算法 Mat canny2(Mat src); void AdaptiveFindThreshold( Mat src,double *low,double *high,int aperture_size=3); void _AdaptiveFindThreshold(CvMat *dx, CvMat *dy, double *low, double *high); //填充孔洞 /*使用例子 Mat src = imread2gray("E:\\sandbox\\pcb.png"); Mat dst ; threshold(src,dst,100,255,THRESH_BINARY); dst = fillHoles(dst); imshow("src",src); imshow("dst",dst); waitKey();*/ Mat fillHoles(Mat src); float getWhiteRate(Mat src); Mat getInnerHoles(Mat src); //顶帽去光差,radius为模板半径 Mat moveLightDiff(Mat src,int radius = 40); //将 DEPTH_8U型二值图像进行细化 经典的Zhang并行快速细化算法 void thin(const Mat &src, Mat &dst, const int iterations=100); //使得rect区域半透明 Mat translucence(Mat src,Rect rect,int idepth = 90); //使得rect区域打上马赛克 Mat mosaic(Mat src,Rect rect,int W = 18,int H = 18); //基于颜色直方图的距离计算 double GetHsVDistance(Mat src_base,Mat src_test1); /*使用方法 //首先做灰度的mix Mat src = imread("E:\\sandbox\\lena.jpg"); Mat mask = imread("E:\\sandbox\\star.png"); Mat maskF(src.size(),CV_32FC3); Mat srcF(src.size(),CV_32FC3); Mat dstF(src.size(),CV_32FC3); src.convertTo(srcF,CV_32FC3); mask.convertTo(maskF,CV_32FC3); srcF = srcF /255; maskF = maskF/255; Mat dst(srcF); //正片叠底 Multiply(srcF,maskF,dstF); dstF = dstF *255; dstF.convertTo(dst,CV_8UC3); imshow("正片叠底.jpg",dst); // Color_Burn 颜色加深 Color_Burn(srcF,maskF,dstF); dstF = dstF *255; dstF.convertTo(dst,CV_8UC3); imshow("颜色加深.jpg",dst); // 线性增强 Linear_Burn(srcF,maskF,dstF); dstF = dstF *255; dstF.convertTo(dst,CV_8UC3); imshow("线性增强.jpg",dst); waitKey();*/ // Multiply 正片叠底 void Multiply(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst); // Color_Burn 颜色加深 void Color_Burn(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst); // 线性增强 void Linear_Burn(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst); //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------// //使用方法 ACE(src); //点乘法 elementWiseMultiplication Mat EWM(Mat m1,Mat m2); //图像局部对比度增强算法 Mat ACE(Mat src,int C = 4,int n=20,int MaxCG = 5); //LocalNormalization算法 Mat LocalNormalization(Mat float_gray,float sigma1,float sigma2); //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------// //寻找最大的轮廓 VP FindBigestContour(Mat src); //寻找第n个大轮廓 VP FindnthContour(Mat src,int ith ); //寻找并绘制出彩色联通区域 vector<VP> connection2(Mat src,Mat& draw); vector<VP> connection2(Mat src); //根据轮廓的面积大小进行选择 /*使用方法 Mat src = imread2gray("E:\\sandbox\\connection.png"); Mat dst; vector<VP> contours; vector<VP> results; threshold(src,src,100,255,THRESH_BINARY); contours = connection2(src); results = selectShapeArea(src,dst,contours,1,9999); imshow("src",src); imshow("dst",dst); waitKey(); */ vector<VP> selectShapeArea(Mat src,Mat& draw,vector<VP> contours,int minvalue,int maxvalue); vector<VP> selectShapeArea(vector<VP> contours,int minvalue,int maxvalue); float calculateCircularity(VP contour); vector<VP> selectShapeCircularity(vector<VP> contours,float minvalue,float maxvalue); vector<VP> selectShapeCircularity(Mat src,Mat& draw,vector<VP> contours,float minvalue,float maxvalue); //返回两点之间的距离 float getDistance(Point2f f1,Point2f f2); //返回点到直线（线段）的距离 float GetPointLineDistance(Point2f pointInput,Point2f pa,Point2f pb,Point2f& pointOut); //根据pca方法，返回轮廓的角度 double getOrientation(vector<Point> &pts, Mat &img); //根据中线将轮廓分为2个部分 //参数：pts 轮廓；pa pb 中线线段端点；p1 p2 分为两边后最远2点；lenght1,length2 对应距离；img 用于绘图 //返回 是否分割成功 bool SplitContoursByMiddleLine(vector<Point> &pts,Mat &img,Point pa,Point pb,Point& p1,float& length1,Point& p2,float& length2); //获得真实的长宽,返回值为false的话代表识别不成功 bool getRealWidthHeight(vector<Point> &pts,vector<Point> &resultPts, Mat &img,float& flong,float& fshort); //投影到x或Y轴上,上波形为vup,下波形为vdown,gap为误差间隔 void projection2(Mat src,vector<int>& vup,vector<int>& vdown,int direction = DIRECTION_X,int gap = 10); //轮廓柔和 /* int main(int argc, char* argv[]) { string FileName_S="e:/template/input.png"; Mat src = imread(FileName_S,0); Mat dst; imshow("src",src); bitwise_not(src,src); SmoothEdgeSingleChannel(src,dst,2.5,1.0,254); imshow("dst",dst); waitKey(); } */ bool SmoothEdgeSingleChannel( Mat mInput,Mat &mOutput, double amount, double radius, uchar Threshold) ; //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------// //递归读取目录下全部文件 void getFiles(string path, vector<string>& files,string flag ="r"/*如果不想递归这里不写r就可以*/); //递归读取目录下全部图片 void getFiles(string path, vector<Mat>& files,string flag = "r"); //递归读取目录下全部图片和名称 void getFiles(string path, vector<pair<Mat,string>>& files,string flag="r"); //删除目录下的全部文件 void deleteFiles(string path,string flag = "r"); //创建或续写目录下的csv文件,填写“文件位置-分类”对 int writeCsv(const string& filename,const vector<pair<string,string>>srcVect,char separator=';'); //读取目录下的csv文件,获得“文件位置-分类”对 vector<pair<string,string>> readCsv(const string& filename, char separator = ';') ; //获得当前目录名称 static CString GetLocalPath(){ CString csCfgFilePath; GetModuleFileName(NULL, csCfgFilePath.GetBufferSetLength(MAX_PATH+1), MAX_PATH); csCfgFilePath.ReleaseBuffer(); int nPos = csCfgFilePath.ReverseFind ('\\'); csCfgFilePath = csCfgFilePath.Left (nPos); return csCfgFilePath; } //----------------------------------