使用 C++ 和 OpenCV 进行图像处理
任务说明
本任务旨在培养组员在 Ubuntu 环境下使用 C++ 配合 OpenCV 库进行基础图像处理的能力。通过完成本任务，组员将掌握配置开发环境、安装 OpenCV 库、组织项目结构以及实现基本的图像处理操作的技能。
任务目标
- 配置 C++ 开发环境：在 Ubuntu 系统中安装必要的编译器和开发工具。
- 安装 OpenCV 库：利用 APT 或者使用编译安装的方式安装 OpenCV 的 C++ 版本。
- 组织项目结构：设计合理的项目目录结构，包含源代码、构建文件及资源文件。
- 实现基础图像处理操作：编写 C++ 程序完成图像处理的操作。
- 项目构建与运行：使用 CMake 配置项目，编译并运行程序，验证功能实现。
- 提交任务源代码以及 README：自行创建仓库并上传到 Github，将 Github 链接发送至 axihelloworld@gmail.com。
任务要求
环境配置
按照以下命令行或者使用编译安装来安装 OpenCV。
bash
sudo apt update
sudo apt install libgtk2.0-dev pkg-config
sudo apt install libopencv-dev项目结构
请按照以下的规定来组织项目结构
构筑项目结构
通过 mkdir opencv_project 创建项目的根目录，并且在其中建立以下的项目结构：
opencv_project/
├── CMakeLists.txt
├── src/
│ └── main.cpp
├── README.md
├── resources/
│ └── test_image.png
└── build/获取测试图片
在 opencv_project 中使用以下命令下载指定的测试图片至 resources/ 目录：
bash
mkdir resources
wget -O resources/test_image.png https://pic.axi404.top/95075810_p0.4ckucuqdh8.png核心实现
组员在本任务中需要满足一下的两项实现任务，一为创建并编写 CMakeList.txt，其中内容在下方给出；二为开发主程序。与此同时，与第一次任务一致，组员仍需提交 README 文件对内容进行说明。
CMakeLists.txt 编写
编写 CMakeLists.txt 文件以配置项目构建，确保正确链接 OpenCV 库。示例如下：
cmake
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(OpenCV_Project)
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
add_executable(OpenCV_Project src/main.cpp)
target_link_libraries(OpenCV_Project ${OpenCV_LIBS})主程序开发
在 src/main.cpp 中实现基础图像处理操作，需要对于任务给定的图片进行以下操作：
- 图像颜色空间转换
- 转化为灰度图
- 转化为 HSV 图片
- 应用各种滤波操作
- 应用均值滤波
- 应用高斯滤波
- 特征提取
- 提取红色颜色区域
- HSV 方法
- 寻找图像中红色的外轮廓
- 寻找图像中红色的 bounding box
- 计算轮廓的面积
- 提取高亮颜色区域并进行图形学处理
- 灰度化
- 二值化
- 膨胀
- 腐蚀
- 对处理后的图像进行漫水处理
- 提取红色颜色区域
- 图像绘制
- 绘制任意圆形方形和文字
- 绘制红色的外轮廓
- 绘制红色的 bounding box
- 对图像进行处理
- 图像旋转 35 度。
- 图像裁剪为原图的左上角 1/4。
提示
程序应生成处理后的图像文件并保存。代码需结构清晰，添加适当的注释以提高可读性。
项目构建与运行
bash
cd opencv_project/build
cmake ..
make -j
./OpenCV_Project运行后，程序应生成处理后的图像文件，并在终端输出各轮廓的面积信息。
README 报告
本任务依然要求组员提交 README 报告，包括自己完成任务的思路，从何处寻找的资料，如向 GPT 寻求帮助，可以提供与 GPT 的聊天记录。
如有报错等内容，也请在 README 中说明。
本任务主要重点在于程序的编写，组员无需过于关注 README 的格式问题，但是请提交符合 Markdown 语法的易读的 README，这很重要。
提交内容
整体的 opencv_project 项目需提交至 Github，其中应包括，符合 项目结构 的内容，即至少包括以下内容：
- 源代码
- 资源文件：
resources中的图像文件，原图与处理后的图像。- 程序运行时终端的输出截图。
- README.md
评价标准
- 功能实现：所有指定的图像处理操作均已正确实现并运行无误。
- 提交规范：所有要求的提交内容均已齐全，并按照指定方式提交。
- 文档完整性：提交的报告内容完整，能够清晰描述项目的实现过程和结果。
- 代码质量：代码结构合理，注释清晰，变量命名规范。