《学习OpenCV3》第6章课后习题

//Exercises at end of Chapter 5,《learning OpenCV3》

#include "stdafx.h"

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <iostream>

using namespace cv;

using namespace std;

void help(const char **argv) {

    cout << "\n\n"

        << "This program solves the Exercises at the end of Chapter 5 \n"

        << "Call:\n"

        << argv[0] << " <path/image_name>\n\n"

        << "For example: " << argv[0] << " / test.jpg\n"

        << endl;

}

int main( int argc, const char** argv )

{

    help(argv);

    if(argc < 2) {

        cout << "\nERROR: You had too few parameters.\n" << endl;

        return -1;

    }

    /************************************************************************/

    /*5.1. Drawing practice: load or create and display a color image. Draw one example of

    every shape and line that OpenCV can draw.                           */

    /************************************************************************/

    Mat src = imread("e:/template/lena.jpg");

    cv::circle(src,Point(100,100),100,Scalar(255,255,255),2); //circle

    cv::rectangle(src,Point(0,0),Point(300,300),Scalar(255,255,255),2);//rectangle

    cv::line(src,Point(0,0),Point(300,300),Scalar(255,255,255),2);//line

    cv::ellipse(src,cv::Point(100,100),Size(100,100),45,0,180,Scalar(255,0,0),2);//ellipse

    /************************************************************************/

    /*5.2. Grayscale: load and display a color image.

    a. Turn it into three-channel grayscale (it is still an BGR image, but it looks gray

    to the user).   

    b. Draw color text onto the image.*/

    /************************************************************************/

    //a

    Mat tmp;

    cvtColor(src,tmp,COLOR_BGR2GRAY);

    cvtColor(tmp,src,COLOR_GRAY2BGR);

    //b

    putText(src,"puttext",Point(50,30),CV_FONT_HERSHEY_DUPLEX,1.0f,Scalar(0,255,0));

    /************************************************************************/

    /*5.5. Use cv::LineIterator to count pixels on different line segments in, say, a 300 × 300 image.

    a. At what angles do you get the same number of pixels for 4-connected and

    8-connected lines?

    b. For line segment angles other than the above, which counts more pixels:

    4-connected or 8-connected lines?

    c. For a given line segment, explain the difference in the length of the line compared 

    to the number of pixels you count iterating along the line for

    both 4-connected and 8-connected? Which connectedness is closer to the true

    line length?

    /************************************************************************/

    //a、

    LineIterator it_4_x(src, Point(0,0), Point(0,100), 4);

    LineIterator it_8_x(src, Point(0,0), Point(0,100), 4);

    LineIterator it_4_y(src, Point(0,0), Point(100,0), 4);

    LineIterator it_8_y(src, Point(0,0), Point(100,0), 4);

    cout << "it_4_x " <<it_4_x.count<<" it_8_x "<<it_8_x.count<<endl;

    cout << "it_4_y " <<it_4_y.count<<" it_8_y "<<it_8_y.count<<endl;

    //b the answer is: 4-connected counts more pixels than 8-connected counts

    LineIterator it_4(src, Point(0,0), Point(100,100), 4);

    LineIterator it_8(src, Point(0,0), Point(100,100), 8);

    cout << "it_4 " <<it_4.count<<" large than it_8 "<<it_8.count<<endl;

    //c 

    // the difference is the same as the difference between 4-connected and 8-connected

    // I veleve the 8-connected is closer to the true line length. 

    waitKey();

    return 0;

}

来自为知笔记(Wiz)