OpenCV 图像处理与键盘交互

本文介绍如何使用 OpenCV 进行图像处理，并通过键盘事件来交互式地处理图像。从基础的图像加载开始，逐步介绍如何通过按键操作来实现图像的灰度转换、HSV转换、图像反转、图像加色偏移和模糊效果。

1. 准备工作

首先，你需要安装 OpenCV 库。如果你还没有安装 OpenCV，可以参考 OpenCV官网上的教程来安装。

2. 基础图像加载

在 OpenCV 中，图像的加载使用 imread() 函数，返回一个 Mat 类型的对象。这里我们用 PicPath 变量存储图像路径，通过 imread() 加载图像：

cpp 复制代码

const std::string PicPath = "C:\\Users\\23213\\Pictures\\恐非太.jpg";
Mat image = imread(PicPath);

如果路径不正确或者图像文件不存在，imread() 会返回一个空的 Mat 对象。所以我们需要检查图像是否加载成功：

cpp 复制代码

if (image.empty()) {
    std::cout << "无法加载图像！" << std::endl;
    return -1;
}

3. 创建窗口并设置交互

OpenCV 提供了 namedWindow() 和 resizeWindow() 函数来创建一个窗口并调整其大小。imshow() 函数用于在该窗口显示图像。

cs 复制代码

namedWindow("键盘响应", WINDOW_NORMAL);
resizeWindow("键盘响应", image.cols, image.rows);  // 设置窗口大小与图像一致

4. 键盘交互与图像处理

为了实现键盘交互，我们使用 waitKey() 函数，它会等待用户按下键并返回按键的 ASCII 值。我们将根据按键的值进行不同的图像处理操作。以下是我们设计的功能：

1 键： 转换为灰度图像。
2 键： 转换为 HSV 图像。
3 键： 增加绿色偏移。
4 键： 应用图像反转。
5 键： 应用高斯模糊。

我们创建了一个 key_demo() 函数来监听按键并执行对应的图像处理操作：

cpp 复制代码

void key_demo(Mat& image) {
    dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
    while (true) {
        int c = waitKey(100);  // 等待100毫秒获取按键的ASCII值

        if (c == 27) {  // 按下Esc键，退出程序
            break;
        }

        if (c == 49) {  // Key#1: 转换为灰度图像
            std::cout << "你按下了 '1' 键，正在转换为灰度图像。" << std::endl;
            cvtColor(image, dst, COLOR_BGR2GRAY);  // 转换为灰度图
            imshow("键盘响应", dst);
            setWindowTitle("键盘响应", "灰度图像");
        }

        if (c == 50) {  // Key#2: 转换为HSV图像
            std::cout << "你按下了 '2' 键，正在转换为HSV图像。" << std::endl;
            cvtColor(image, dst, COLOR_BGR2HSV);  // 转换为HSV图
            imshow("键盘响应", dst);
            setWindowTitle("键盘响应", "HSV图像");
        }

        if (c == 51) {  // Key#3: 增加绿色偏移
            std::cout << "你按下了 '3' 键，正在增加绿色偏移。" << std::endl;
            dst = image + Scalar(0, 128, 0);  // 增加绿色偏移
            imshow("键盘响应", dst);
            setWindowTitle("键盘响应", "绿色偏移");
        }

        if (c == 52) {  // Key#4: 图像反转
            std::cout << "你按下了 '4' 键，正在应用图像反转。" << std::endl;
            bitwise_not(image, dst);  // 图像反转
            imshow("键盘响应", dst);
            setWindowTitle("键盘响应", "图像反转");
        }

        if (c == 53) {  // Key#5: 应用模糊效果
            std::cout << "你按下了 '5' 键，正在应用模糊效果。" << std::endl;
            GaussianBlur(image, dst, Size(15, 15), 0);  // 高斯模糊
            imshow("键盘响应", dst);
            setWindowTitle("键盘响应", "模糊效果");
        }
    }
}

解释：

waitKey(100)：等待用户按键并返回按键的 ASCII 值。如果在 100 毫秒内没有按键，返回 -1。
cvtColor() ：将图像转换为不同的颜色空间，COLOR_BGR2GRAY 用于灰度，COLOR_BGR2HSV 用于 HSV。
Scalar()：一个标量值，用来在原图上增加偏移，这里我们增加了绿色分量。
bitwise_not()：对图像进行反转（像素值取反）。
GaussianBlur()：应用高斯模糊，使图像变得模糊。

5. 程序主函数

在 main() 函数中，我们首先加载图像，然后调用 key_demo() 函数来启动键盘交互处理：

cpp 复制代码

int main() {
    // 加载图像
    Mat image = imread(PicPath);
    if (image.empty()) {
        std::cout << "无法加载图像！" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建窗口
    namedWindow("键盘响应", WINDOW_NORMAL);
    resizeWindow("键盘响应", image.cols, image.rows);  // 设置窗口大小与图像一致

    // 启动键盘交互功能
    key_demo(image);

    waitKey(0);  // 等待用户按键
    destroyAllWindows();  // 关闭所有窗口
    return 0;
}

6. 完整功能总结

在程序中，用户通过按键操作来实时处理图像，操作包括：

1：将图像转换为灰度图。
2：将图像转换为 HSV 图。
3：增加图像的绿色偏移。
4：反转图像颜色。
5：对图像应用高斯模糊效果。
Esc：退出程序。

每当用户按下一个键时，程序会实时显示图像的处理结果，并在窗口标题中显示相应的操作名称。