学习C++图像处理最快最好的途径
学习C++图像处理前首先的明确图像处理是什么，它是如何定义的？它能给我们带来哪些便利？之后根据需求选择合适的编程语言，C++ or python？
图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
传统的图像处理方法主要有以下几种：
图像变换：为避免图像阵列大导致直接在空间域进行处理时计算量过大，我们往往需要先对图像采用图像变换，图像变换的方法包括有傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理方法，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可以减少计算量，还能获得更为理想的处理效果。
图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），从而减少处理时间和占用内存，它可以在不失真的前提下获得，也可以在允许失真条件下进行。
图像增强和复原：增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去噪，提高清晰度等。
图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。
在我们知道图像处理的概念并且知道了它有哪些处理方法之后，我们从实例开始学习，比如项目需要一个霍夫变换的圆检测，假设我们对霍夫变换已经进行了充分调研，那么我们开始实现一个检测圆的C++例子：
1. 首先是配置集成开发环境，这里我们可以选择VS code作为集成开发环境，同时安装Open CV，Open CV中拥有许多图像处理的函数可供调用。当然你也可以选择其他的配置比如matlab这些来作为你的开发环境。
2. 完成了这些后，我们就可以开始编写程序了，首先对参数进行相关说明。这里我们需要注意的是霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以要先对图像进行中值滤波，代码如下：
3. 示例结果
这样我们就完成了一个C++的霍夫圆检测的测试，通过对检测原理的学习和代码运用到实际项目中，体会背后的算法逻辑，才是学习C++图像处理最快最好的途径。