C++ OpenCV实战之零部件的自动光学检测

下面我将详细讲解"C++ OpenCV实战之零部件的自动光学检测"的完整攻略，其中包含以下步骤：

安装OpenCV

在这个项目中，我们需要使用OpenCV作为图片处理的库。首先，在你的电脑上安装OpenCV是必要的。具体安装步骤可以参考OpenCV官方安装指南。

图片读入

在我们的项目中，需要读取输入的图片，使用OpenCV来读取图片非常简单。我们可以使用cv::imread()函数来读取图片，读入后的图片类型是cv::Mat。以下是示例代码：

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");

图片预处理

在进行图片处理之前，我们需要对读入的图片进行一些预处理操作。在这个项目中，我们需要对图片进行二值化处理。使用OpenCV来对图片进行二值化处理非常简单，我们可以使用cv::threshold()函数来完成。以下是示例代码：

cv::Mat gray;
cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);  // 图像灰度化
cv::Mat binary;
cv::threshold(gray, binary, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

我们首先对图片进行灰度化处理，然后再将其变为二值图像。

检测轮廓

在二值化后的图像中，我们可以通过检测轮廓来定位物体的位置。使用OpenCV来检测轮廓非常简单，我们可以使用cv::findContours()函数来完成。以下是示例代码：

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

在这里，我们使用RETR_EXTERNAL表示只检测最外层轮廓，使用CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的顶点信息。

显示结果

最后，我们需要将处理后的结果显示出来。这里我们可以使用cv::imshow()函数来显示处理结果。以下是示例代码：

cv::imshow("result", binary);
cv::waitKey(0);

这里，我们将二值化后的图像通过cv::imshow()函数显示出来，并设置窗口的标题为result。其中，cv::waitKey(0)是等待用户输入任意键停止显示。

以上就是"C++ OpenCV实战之零部件的自动光学检测"的完整攻略。在这里，我还给出了读取图片、图片预处理、轮廓检测和结果显示的两条示例代码，供大家参考。