學習C++影像處理最快最好的途徑
學習C++影像處理前首先的明確影像處理是什麼，它是如何定義的？它能給我們帶來哪些便利？之後根據需求選擇合適的程式語言，C++ or Python？
影像處理(image processing)，用電腦對影像進行分析，以達到所需結果的技術。又稱影像處理。影像處理一般指數字影像處理。數字影像是指用工業相機、攝像機、掃描儀等設備經過拍攝得到的一個大的二維數組，該數組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。影像處理技術一般包括影像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。
傳統的影像處理方法主要有以下幾種：
影像變換：為避免影像陣列大導致直接在空間域進行處理時計算量過大，我們往往需要先對影像採用影像變換，影像變換的方法包括有傅里葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理方法，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可以減少計算量，還能獲得更為理想的處理效果。
影像編碼壓縮：影像編碼壓縮技術可減少描述影像的數據量（即比特數），從而減少處理時間和佔用記憶體，它可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許失真條件下進行。
影像增強和復原：增強和復原的目的是為了提高影像的品質，如去噪，提高清晰度等。
影像分割:影像分割是數字影像處理中的關鍵技術之一。影像分割是將影像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有影像中的邊緣、區域等，這是進一步進行影像識別、分析和理解的基礎。
影像分類（識別）：影像分類（識別）屬於模式識別的範疇，其主要內容是影像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行影像分割和特徵提取，從而進行判決分類。
在我們知道影像處理的概念並且知道了它有哪些處理方法之後，我們從實例開始學習，比如項目需要一個霍夫變換的圓檢測，假設我們對霍夫變換已經進行了充分調研，那麼我們開始實現一個檢測圓的C++例子：
1. 首先是配置集成開發環境，這裡我們可以選擇VS code作為集成開發環境，同時安裝Open CV，Open CV中擁有許多影像處理的函數可供調用。當然你也可以選擇其他的配置比如matlab這些來作為你的開發環境。
2. 完成了這些後，我們就可以開始編寫程式了，首先對參數進行相關說明。這裡我們需要注意的是霍夫圓檢測對雜訊比較敏感，所以要先對影像進行中值濾波，程式碼如下：
3. 示例結果
這樣我們就完成了一個C++的霍夫圓檢測的測試，通過對檢測原理的學習和程式碼運用到實際項目中，體會背後的演算法邏輯，才是學習C++影像處理最快最好的途徑。
