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92
教案.md
92
教案.md
@@ -370,6 +370,12 @@ cmake .. && make -j$(nproc)
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> [!NOTE]
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> 这条路径比较长，建议你把它收藏到资源管理器的快速访问栏，后面每个实验都要用。你只需要修改其中的实验文件夹名就能访问不同实验的输出。
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**运行结果预览**：
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| 程序生成的测试图 | 读取后再保存的验证图 |
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### 4.2 实验 2：颜色空间转换
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@@ -444,6 +450,20 @@ cmake .. && make -j$(nproc)
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进入 `\\wsl$\Ubuntu\mnt\d\RM\25教学\视觉1\OpenCV-CPP\exp2_color_space\build`，你会看到 `original.jpg`、`gray.jpg`、`hsv.jpg`、`hsv_channel_H.jpg`、`hsv_channel_S.jpg`、`hsv_channel_V.jpg` 等图片。
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**运行结果预览**：
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| 原始彩色图 | 灰度转换 | HSV转换 |
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| H通道（色相） | S通道（饱和度） | V通道（明度） |
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| Lab转换 | YCrCb转换 |
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### 4.3 实验 3：高斯模糊
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@@ -503,6 +523,16 @@ cmake .. && make -j$(nproc)
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进入 `\\wsl$\Ubuntu\mnt\d\RM\25教学\视觉1\OpenCV-CPP\exp3_gaussian_blur\build`，对比 `original.jpg`、`blur_3x3.jpg`、`blur_9x9.jpg`、`blur_21x21.jpg` 四张图，观察散点噪声如何逐渐消失。
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**运行结果预览**：
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| 原始图片（含散点噪声） | 轻微模糊 (ksize=3×3) | 中度模糊 (ksize=9×9) |
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| 重度模糊 (ksize=21×21) | 各向异性模糊 (sigmaX=15, sigmaY=3) |
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### 4.4 实验 4：Canny 边缘检测
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@@ -568,6 +598,20 @@ cmake .. && make -j$(nproc)
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进入 `\\wsl$\Ubuntu\mnt\d\RM\25教学\视觉1\OpenCV-CPP\exp4_canny\build`，对比 `edges_low.jpg`、`edges_mid.jpg`、`edges_high.jpg`，以及 `edges_after_blur.jpg`，观察阈值和预处理对结果的影响。
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**运行结果预览**：
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| 原始彩色图 | 灰度转换 |
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| 低阈值 (50/150) | 中等阈值 (100/200) | 高阈值 (200/400) |
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| 高斯模糊后 | 先模糊再Canny |
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### 4.5 实验 5：图像阈值化
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@@ -631,6 +675,16 @@ cmake .. && make -j$(nproc)
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./exp5
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**运行结果预览**：
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| 灰度渐变图 | THRESH_BINARY | THRESH_BINARY_INV |
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| THRESH_TRUNC | THRESH_TOZERO | THRESH_TOZERO_INV |
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### 4.6 实验 6：形态学操作——腐蚀与膨胀
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@@ -710,6 +764,16 @@ cmake .. && make -j$(nproc)
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进入 `\\wsl$\Ubuntu\mnt\d\RM\25教学\视觉1\OpenCV-CPP\exp6_morphology\build`，依次对比 `binary.jpg`（原始）→ `eroded.jpg`（腐蚀）→ `dilated.jpg`（膨胀）→ `opened.jpg`（开运算）→ `closed.jpg`（闭运算），感受每种操作的效果。
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**运行结果预览**：
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| 原始二值图 | 腐蚀后 | 膨胀后 |
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| 开运算 | 闭运算 | 3次腐蚀 |
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### 4.7 实验 7：颜色提取——inRange
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@@ -800,6 +864,20 @@ cmake .. && make -j$(nproc)
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- `red_extracted.jpg`：原图中只有红色的部分
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- `mask_blue.jpg` / `blue_extracted.jpg`：蓝色提取
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**运行结果预览**：
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| 原始彩色图 | HSV转换 |
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| 红色范围1 (H 0~10) | 红色范围2 (H 160~180) | 合并后的红色mask |
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| 提取的红色区域 | 蓝色mask | 提取的蓝色区域 |
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### 4.8 实验 8：综合流水线
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@@ -890,6 +968,20 @@ cmake .. && make -j$(nproc)
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> [!TIP]
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> 如果你看 `06c_result.jpg` 发现只有 0 个或 1 个检测框（预期应该是 2 个），别担心！这是因为代码中筛选条件比较严格。你可以在 `main.cpp` 中调整筛选参数（面积阈值和长宽比阈值），重新编译运行看看效果变化——这对后续的调参能力是很好的练习。
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**运行结果预览**：
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| 原始模拟场景 | HSV转换 | 高斯模糊后 |
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| inRange原始mask | 开运算去噪 | 闭运算填充 |
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| 提取的红色区域 | mask边缘检测 | 最终结果（绿框=检测到的灯条） |
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## 5. 结语与下一步预告
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