GOCVHelper主要包含图像处理、图像增强和基础文件处理三个部分。由于前两个部分较具有通用性,而且我在不同项目中都进行了反复使用,为了进一步说明类库内容,这里反过来从项目角度出发,对现有的类库进行整理;
一、轮廓处理
    边界是图像处理的重要部分,所以轮廓处理肯定是图像处理中的重要内容,这里的操作,主要是为了获得“量化”的结果。
(一)轮廓的筛选
1、FindBigestContour 以及 FindnthContour(寻找最大的轮廓和寻找第N大的轮廓)
2、selectShapeArea 、selectShapeCircularity(根据轮廓的面积和圆度进行选择)
3、connection2(寻找并绘制出彩色联通区域)
(二)轮廓的处理
4、getOrientation(获得主要方向,在图上进行标绘)
5、projection2(投影到x或Y轴上)
(三)杂项
7、SmoothEdgeSingleChannel(轮廓柔化)
 
二、图像增强
    这里所谓的“图像增强”,简单来说,输入和输出都是图像。增强可以作为下一步识别的输入,也可以直接作为结果存在。根据输入的图像是3通道彩色图像还是灰白图像进行简单区分.
(一)3通道彩色图像
1、multiScaleSharpen(多尺度图像增强)
2、moveLightDiff(顶帽去光差)
3、translucence、mosaic(rect区域半透明和马赛克)
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4、GetHsVDistance(基于颜色直方图的距离计算)
5、Multiply、Color_Burn、Linear_Burn(正片叠底、颜色加深、线性增强)
6、EnhanceSaturation(饱和度提升)
(二)灰色图像增强
7、thin(细化算法)
8、ACE(图像局部对比度增强算法)
9、LocalNormalization(LN算法)
10、barcodeErode(条码专用腐蚀)

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