首先使用cv::imread()读取图像并检查是否为空，再通过cv::imshow()显示，结合cvtColor、GaussianBlur和Canny实现灰度化、降噪与边缘检测，最后用imwrite保存结果并调用destroyAllWindows()关闭窗口。

在C++中使用OpenCV读取和处理图像是视觉开发中的基础操作。只要配置好OpenCV环境，就可以通过简单的代码实现图像的加载、显示和基本变换。

读取和显示图像

使用cv::imread()函数可以读取本地图像文件，支持常见格式如JPEG、PNG等。读取后通过cv::imshow()显示窗口展示图像。

关键步骤包括：

• 调用imread(“路径”)加载图像，返回cv::Mat对象
• 检查Mat是否为空，确保文件路径正确
• 使用namedWindow()创建窗口，可选调整大小属性
• 调用imshow()显示图像
• 使用wtKey(0)等待按键关闭窗口

示例代码：

立即学习“”；

 #include <opencv2/opencv.hpp> int main() {     cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");     if (img.empty()) {         std::cout << "无法加载图像" << std::endl;         return -1;     }     cv::namedWindow("图像", cv::WINDOW_AUTOSIZE);     cv::imshow("图像", img);     cv::waitKey(0);     return 0; } 

图像的基本处理操作

OpenCV提供了多种图像处理函数，可用于灰度化、高斯模糊、边缘检测等常见任务。

常用处理方法包括：

利用AI轻松变形、风格化和重绘任何图像

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• 灰度转换：使用cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY)
• 高斯模糊：调用cv::GaussianBlur(gray, blur, cv::Size(5,5), 1.5)降噪
• 边缘检测：使用cv::Canny(blurred, s, 50, 150)提取轮廓

这些操作通常按顺序组合使用，例如先转灰度再模糊，最后进行边缘识别，提升检测稳定性。

保存和释放资源

处理完成后，可用cv::imwrite(“输出.jpg”, result_mat)将结果保存到文件系统。

程序结束前应：

• 调用cv::destroyAllWindows()关闭所有显示窗口
• 确保Mat对象自动析构或手动释放（一般由RAII机制管理）
• 检查磁盘权限与路径有效性，避免保存失败

基本上就这些。只要掌握imread、imshow和常见滤波函数，就能完成大多数基础图像处理任务。注意包含正确的头文件并链接OpenCV库即可顺利编译运行。

以上就是C++如何使用OpenCV读取和处理图像_C++ OpenCV图像处理方法的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！