发布于

为图像添加椒盐噪声的例子

#include <iostream> 
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <random>

using namespace std;

void salt(cv::Mat image, int n) {

  // C++11的随机数生成器
  std::default_random_engine generator;
  std::uniform_int_distribution<int>
                randomRow(0, image.rows - 1);
  std::uniform_int_distribution<int>
                randomCol(0, image.cols - 1);

  int i,j;
  for (int k=0; k<n; k++) {

    // 随机生成图形位置
    i= randomCol(generator);
    j= randomRow(generator);
    if (image.type() == CV_8UC1) { // 灰度图像
      // 单通道8位图像
      image.at<uchar>(j,i)= 255;
    } else if (image.type() == CV_8UC3) { // 彩色图像
      // 3通道图像
      image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]= 255;
      image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]= 255;
      image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]= 255;
    }
  }
}

int main()
{
    // 打开图像
    cv::Mat image= cv::imread("test.jpg",1);
    // 调用函数以添加噪声
    salt(image,3000);
    // 显示结果
    cv::imshow("Image",image);
    cv::waitKey(0);
}

这是OpenCV计算机视觉编程中的一个例子，在这段代码中涉及的知识。

继续阅读“为图像添加椒盐噪声的例子”
发布于

图像编程入门理论与操作

#include <iostream>
//核心功能模块
#include <opencv2/core.hpp>
// 读写图像和视频的函数以及一些用户交互函数模块
#include <opencv2/highgui.hpp>
// 包含主要的图像处理函数模块
#include <opencv2/imgproc.hpp>

using namespace std;

int main()
{
	// 创建一个空图像对象
	cv::Mat image;
	/*
	 * @param const cv:String 文件名称
	 * @param int flags 读入图像时转换成三通道彩色图像或灰度图
	 */
	image= cv::imread("test.bmp", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
        // 等待按键
	cv::waitKey(0);

}
继续阅读“图像编程入门理论与操作”
发布于

编译器会为你做什么？

编译器的一部份工作是寻找程序中错误，但没有能力检查一个程序是否按照其作者的意图工作，但可以检查形式上的错误，例如语法错误、类型错误、声明错误，程序错误信息通常包含一个行号与简短的描述，按照编译器报告的顺序来逐个修正错误是一个好习惯因为单个错误常常会具有传递性，导致编译器在其后报告比实际数量多得多的错误信息，在修改源码之后需要重新编译源码。

继续阅读“编译器会为你做什么？”