首先确保配置好OpenCV环境，包含头文件#include 并使用命名空间cv；通过imread读取图像，检查是否为空；用imshow显示图像，waitKey等待输入；可使用cvtColor转灰度、GaussianBlur模糊、Canny检测边缘等处理图像；最后用imwrite保存结果；编译时需链接OpenCV库，如g++ main.cpp -o main pkg-config --cflags --libs opencv4。
在C++中使用OpenCV读取和处理图像是计算机视觉开发的基础操作。要实现这些功能，需要正确配置OpenCV环境，并掌握核心API的使用方法。
包含头文件并链接库
开始前确保已安装并配置好OpenCV开发环境。在代码中引入必要的头文件：
#include使用命名空间简化代码：
using namespace cv;编译时需链接OpenCV库，例如用g++命令：
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g++ main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`读取图像
使用imread()函数加载图像文件：
- 第一个参数是图像路径
- 第二个参数指定读取方式，如IMREAD_COLOR（彩色）、IMREAD_GRAYSCALE（灰度）
示例代码：
Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
if (img.empty()) {
std::cout << "无法读取图像" << std::endl;
return -1;
}
显示与保存图像
使用imshow()显示图像，第一个参数为窗口名称：
imshow("原图", img);
waitKey(0); // 等待按键，0表示任意键关闭
处理完成后可用imwrite()保存结果：
imwrite("output.jpg", img);
基本图像处理操作
OpenCV提供了多种图像处理函数，常见操作包括：
- 转为灰度图：cvtColor(img, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);
- 高斯模糊：GaussianBlur(img, blurredImg, Size(5,5), 0);
- 边缘检测：Canny(img, edges, 50, 150);
这些处理可串联使用，例如先去噪再检测边缘。
基本上就这些。只要掌握imread、imshow、imwrite和常用处理函数，就能完成大多数基础图像操作。注意检查图像是否成功加载，避免空指针异常。配置好环境后，实际编码并不复杂但容易忽略细节。
