opencv学习笔记(一)
摘要:最近要做一个和图像处理有联系的项目,从此走上了学习opencv的道路。
灰度图:2维矩阵
彩色图:3维矩阵
ps:目前大部分设备都是用无符号 8 位整数(类型为 CV_8U)表示像素亮度
Mat类定义:
class CV_EXPORTS Mat
{
public:
//一系列函数
...
/* flag 参数中包含许多关于矩阵的信息,如:
-Mat 的标识
-数据是否连续
-深度
-通道数目
*/
int flags;
//矩阵的维数,取值应该大于或等于 2
int dims;
//矩阵的行数和列数,如果矩阵超过 2 维,这两个变量的值都为-1
int rows, cols;
//指向数据的指针
uchar* data;
//指向引用计数的指针
//如果数据是由用户分配的,则为 NULL
int* refcount;
//其他成员变量和成员函数
...
};
单通道图像:元素类型一般为 8U(即 8 位无符号整数),也可以是 16S、32F 等;这些类型可以直接用 uchar、short、float 等 C/C++语言中的基本数据类型表达
多通道图像:如RGB彩色图像,需要用三个通道来表示。在这种情况
下,如果依然将图像视作一个二维矩阵,那么矩阵的元素不再是基本的数据类型。可以采用Vec类,表示一个向量。如8U类型的RGB彩色图像使用Vec3b。
对于 Vec 对象,可以使用[]符号如操作数组般读写其元素,如:
Vec3b color; //用 color 变量描述一种 RGB 颜色
color[0]=255; //B 分量
color[1]=0; //G 分量
color[2]=0; //R 分量
at()函数:实现读取矩阵中的某个像素,或者对某个像素进行赋值操作。
uchar value = grayim.at<uchar>(i,j);//读出第 i 行第 j 列像素值
grayim.at<uchar>(i,j)=128; //将第 i 行第 j 列像素值设置为 128
对图像进行遍历,分别对单通道的 grayim 以及 3 个通道的 colorim,然后对两个图像的所有像素值
进行赋值,最后现实结果
Mat grayim(600, 800, CV_8UC1);
Mat colorim(600, 800, CV_8UC3);
//遍历所有像素,并设置像素值
for( int i = 0; i < grayim.rows; ++i)
for( int j = 0; j < grayim.cols; ++j )
grayim.at<uchar>(i,j) = (i+j)%255;
//遍历所有像素,并设置像素值
for( int i = 0; i < colorim.rows; ++i)
for( int j = 0; j < colorim.cols; ++j )
{
Vec3b pixel;
pixel[0] = i%255; //Blue
pixel[1] = j%255; //Green
pixel[2] = 0; //Red
colorim.at<Vec3b>(i,j) = pixel;
}
//显示结果
imshow("grayim", grayim);
imshow("colorim", colorim);
waitKey(0);
使用迭代器遍历:
Mat grayim(600, 800, CV_8UC1);
Mat colorim(600, 800, CV_8UC3);
//遍历所有像素,并设置像素值
MatIterator_<uchar> grayit, grayend;
for( grayit = grayim.begin<uchar>(), grayend =
grayim.end<uchar>(); grayit != grayend; ++grayit)
*grayit = rand()%255;
//遍历所有像素,并设置像素值
MatIterator_<Vec3b> colorit, colorend;
for( colorit = colorim.begin<Vec3b>(), colorend =
colorim.end<Vec3b>(); colorit != colorend; ++colorit)
{
(*colorit)[0] = rand()%255; //Blue
(*colorit)[1] = rand()%255; //Green
(*colorit)[2] = rand()%255; //Red
}
//显示结果
采用指针:
Mat grayim(600, 800, CV_8UC1);
Mat colorim(600, 800, CV_8UC3);
//遍历所有像素,并设置像素值
for( int i = 0; i < grayim.rows; ++i)
{
//获取第 i 行首像素指针
uchar * p = grayim.ptr<uchar>(i);
//对第 i 行的每个像素(byte)操作
for( int j = 0; j < grayim.cols; ++j )
p[j] = (i+j)%255;
}
//遍历所有像素,并设置像素值
for( int i = 0; i < colorim.rows; ++i)
{
//获取第 i 行首像素指针
Vec3b * p = colorim.ptr<Vec3b>(i);
for( int j = 0; j < colorim.cols; ++j )
{
p[j][0] = i%255; //Blue
p[j][1] = j%255; //Green
p[j][2] = 0; //Red
}
}
//显示结果
opencv学习笔记(一)的更多相关文章
- opencv学习笔记(七)SVM+HOG
opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子 ...
- opencv学习笔记(六)直方图比较图片相似度
opencv学习笔记(六)直方图比较图片相似度 opencv提供了API来比较图片的相似程度,使我们很简单的就能对2个图片进行比较,这就是直方图的比较,直方图英文是histogram, 原理就是就是将 ...
- opencv学习笔记(五)镜像对称
opencv学习笔记(五)镜像对称 设图像的宽度为width,长度为height.(x,y)为变换后的坐标,(x0,y0)为原图像的坐标. 水平镜像变换: 代码实现: #include <ios ...
- opencv学习笔记(四)投影
opencv学习笔记(四)投影 任选了一张图片用于测试,图片如下所示: #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace ...
- opencv学习笔记(三)基本数据类型
opencv学习笔记(三)基本数据类型 类:DataType 将C++数据类型转换为对应的opencv数据类型 OpenCV原始数据类型的特征模版.OpenCV的原始数据类型包括unsigned ch ...
- opencv学习笔记(二)寻找轮廓
opencv学习笔记(二)寻找轮廓 opencv中使用findContours函数来查找轮廓,这个函数的原型为: void findContours(InputOutputArray image, O ...
- opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系
opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,M ...
- paper 93:OpenCV学习笔记大集锦
整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址: ...
- (转) OpenCV学习笔记大集锦 与 图像视觉博客资源2之MIT斯坦福CMU
首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的 ...
- OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波
http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 201 ...
随机推荐
- RestTemplate 服务名请求
@loadBalance注解修饰的restTemplate才能实现服务名的调用,没有修饰的restTemplate是没有该功能的. @loadBalance是Netflix的ribbon中的一个负载均 ...
- Spring Cloud构建微服务架构 - 服务网关
通过之前几篇Spring Cloud中几个核心组件的介绍,我们已经可以构建一个简略的(不够完善)微服务架构了.比如下图所示: alt 我们使用Spring Cloud Netflix中的Eureka实 ...
- 快速对Mysql添加索引的五个方法
1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引 ...
- Arduino IDE for ESP8266 项目云盒子 (1)AP直接模式
手机直接连接esp8266辐射的WIFI,通信. https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.20.eYblO3&id=5219451024 ...
- 【JDK和Open JDK】平常使用的JDK和Open JDK有什么区别(转)
文章转自https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/7487369.html 注意到这个问题,是在CentOS7上安装JDK的时候,查找相关的资料,发现安装JDK之前都 ...
- js == 与 === 的区别[转]
we文章转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b32835b01014iv9.html 1.对于string,number等基础类型,==和===是有区别的 1)不同类型 ...
- layui前端框架之分页
框架环境:SSM框架 为了保证效果,此次演示也用到了jQuery ui框架,大家最好也引入进来 一.去layui官网下载包,解压后,然后导入文件中,最好放再main/webapp文件夹下 官网地址如下 ...
- sparse 稀疏函数的用法2
sparse函数 功能:Create sparse matrix-创建稀疏矩阵 用法1:S=sparse(X)——将矩阵X转化为稀疏矩阵的形式,即矩阵X中任何零元素去除,非零元素及其下标(索引)组成矩 ...
- 分布式计算(二)使用Sqoop实现MySQL与HDFS数据迁移
近期接触了一个需求,业务背景是需要将关系型数据库的数据传输至HDFS进行计算,计算完成后再将计算结果传输回关系型数据库.听到这个背景,脑海中就蹦出了Sqoop迁移工具,可以非常完美的支持上述场景. 当 ...
- php的foreach中使用取地址符,注意释放
先来举个例子: <?php $array = array(1, 2, 3); foreach ($array as &$value) {} // unset($value); forea ...