OpenCV C++版圖像語義分割入門

OpenCV（開源計算機視覺庫）是一個用于處理實時圖像和視頻的開源庫。它包含了許多用于圖像處理、計算機視覺和機器學習的功能。在這里，我們將介紹如何使用OpenCV C++版進行圖像語義分割的基本步驟。

圖像語義分割是將圖像中的每個像素分配給一個類別的過程。這些類別通常表示圖像中的不同物體或區域。例如，在一張街道圖片中，語義分割可以將圖像分為道路、建筑物、天空等不同部分。

要使用OpenCV C++進行圖像語義分割，你需要遵循以下步驟：

1. 安裝OpenCV庫：首先，確保你已經在你的計算機上安裝了OpenCV庫。如果沒有，請訪問OpenCV官方網站（https://opencv.org/）下載并安裝。

2. 創建一個新的C++項目：在你喜歡的IDE（如Visual Studio、Code::Blocks等）中創建一個新的C++項目。

3. 引入OpenCV頭文件：在你的C++源代碼文件中，引入所需的OpenCV頭文件。例如：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

4. 加載圖像：使用cv::imread()函數加載圖像。例如：

cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg");

5. 創建一個用于存儲分割結果的圖像：創建一個與原始圖像大小和類型相同的圖像，用于存儲語義分割的結果。例如：

cv::Mat segmented_image = cv::Mat::zeros(image.size(), image.type());

6. 進行語義分割：這里我們以使用顏色空間轉換和閾值化作為簡單的語義分割示例。你可以根據需要使用更復雜的算法，如深度學習模型。

// 將圖像轉換為HSV顏色空間
cv::Mat hsv_image;
cv::cvtColor(image, hsv_image, cv::COLOR_BGR2HSV);

// 設置閾值范圍
cv::Scalar lower_threshold(0, 100, 100);
cv::Scalar upper_threshold(10, 255, 255);

// 對圖像應用閾值化
cv::inRange(hsv_image, lower_threshold, upper_threshold, segmented_image);

7. 顯示和保存結果：使用cv::imshow()和cv::imwrite()函數顯示和保存語義分割的結果。

cv::imshow("Segmented Image", segmented_image);
cv::imwrite("segmented_image.jpg", segmented_image);

8. 等待用戶按鍵并退出：在程序末尾添加以下代碼，等待用戶按鍵后關閉窗口并退出程序。

cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();

現在你已經完成了一個簡單的OpenCV C++圖像語義分割程序。你可以根據需要修改和擴展這個程序，以實現更復雜的語義分割任務。