《得知opencv》注意事项——矩阵和图像处理——cvOr,cvOrS,cvrReduce,cvRepeat,cvScale,cvSet and cvSetZero
矩阵和图像的操作
(1)cvOr函数
其结构
void cvOr(//两个矩阵相应元素做或执行
const CvArr* src1,//矩阵1
const CvArr* src2,//矩阵2
CvArr* dst,//结果矩阵
const CvArr* mask = NULL//矩阵“开关”
);
实例代码
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h> int main(int argc, char** argv)
{
IplImage *src1, *src2,*src3;
src1 = cvLoadImage("1.jpg");
src2 = cvLoadImage("9.jpg");
src3 = cvLoadImage("7.jpg"); cvOr(src1,src2,src3); cvShowImage( "測试1", src1);
cvShowImage( "測试2", src2);
cvShowImage( "測试3", src3);
cvWaitKey();
return 0;
}
输出结果
(2)cvOrS函数
其结构
void cvOr(//矩阵与给定标量做或运算
const CvArr* src1,//矩阵1
CvScalar value,//给定变量
CvArr* dst,//结果矩阵
const CvArr* mask = NULL//矩阵“开关”
);
实例代码
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h> int main(int argc, char** argv)
{
IplImage *src1, *src2;
src1 = cvLoadImage("1.jpg");
src2 = cvLoadImage("7.jpg"); CvScalar cs;
cs.val[0] = 0;
cs.val[1] = 255;
cs.val[2] = 0;
cs.val[3] = 0; cvOrS(src1,cs,src2); cvShowImage( "測试1", src1);
cvShowImage( "測试2", src2);
cvWaitKey();
return 0;
}
输出结果
(3)cvReduce函数
其结构
CvSize CvReduce(//完毕由op指定的约简
const CvArr* src,//目标矩阵
CvArr* dst,//结果矩阵
int dim = -1,//因子系数,//1合并成行,0合并成列。-1转化成相应的dis
int op = CV_REDUCE_SUM//指定约简法则
);
ps:当中的op代表的转换操作
| op的值 | 结果 |
| CV_REDUCE_SUM | 计算全部向量的总和 |
| CV_REDUCE_AVG | 计算全部向量的平均值 |
| CV_REDUCE_MAX | 计算全部向量中的最大值 |
| CV_REDUCE_MIN | 计算全部向量中的最小值 |
实例代码
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std; int main()
{
double a[5][5] =
{
{1,0,0,0,6},
{0,2,0,7,0},
{0,0,3,0,0},
{0,9,0,4,0},
{8,0,0,0,5}
}; double b[5] = {0}; CvMat va=cvMat(5,5, CV_64FC1,a); CvMat vb=cvMat(5,1, CV_64FC1,b); cout<<"目标矩阵:"<<endl; for(int i=0;i<5;i++)
{
for(int j=0;j<5;j++)
printf("%f\t",cvmGet(&va,i,j));
cout << endl;
} cvReduce(&va,&vb,1,CV_REDUCE_SUM); cout << "结果向量"<<endl; for(int i=0;i<5;i++)
{
printf("%f\t",cvmGet(&vb,i,0));
cout << endl;
} getchar();
return 0;
}
输出结果
(4)cvRepeat函数
其结构
void cvRepeat(//复制图像
const CvArr* src,//目标矩阵
CvArr* dst//结果矩阵
);
实例代码
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std; int main()
{
IplImage *src1, *src2,*src3;
src1 = cvLoadImage("1.jpg");
src2 = cvLoadImage("7.jpg"); cvRepeat(src1,src2); cvShowImage( "測试1", src1);
cvShowImage( "測试2", src2);
cvWaitKey();
return 0;
}
输出结果
(5)cvScale函数
其结构
void cvScale(//进行线性变换转换
const CvArr* src,//输入矩阵
CvArr* dst,//输出矩阵
double scale,//比例因子
double shift = 0.0//放缩比例
);
实例代码
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std; int main()
{
IplImage* src1 = cvLoadImage("1.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); IplImage* src2 = cvCloneImage(src1); IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src1),IPL_DEPTH_64F,src1->nChannels); double max_Val,min_Val;
cvScale(src1,dst,1.0,0.0);
cvAdd(dst,dst,dst); cvMinMaxLoc(dst, &min_Val, &max_Val, NULL, NULL, NULL); cvScale(dst,src2,1.0,0.0); cvScale(dst, dst, 1.0/(max_Val-min_Val), 1.0*(-min_Val)/(max_Val-min_Val)); cvMinMaxLoc(dst, &min_Val, &max_Val, NULL, NULL, NULL); cvShowImage("測试1",src1); cvShowImage("測试2",src2); cvShowImage("结果",dst); cvWaitKey(-1);
return 0;
}
输出结果
(6)cvSet函数
其结构
void cvSet(//对图像中的像素设置value
CvArr* arr,//目标矩阵
CvScalar value,//设置值
const,CvArr* mask = NULL//图像开关
);
实例代码
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h> int main()
{
IplImage *src1, *src2;
src1 = cvLoadImage("1.jpg");
src2 = cvLoadImage("1.jpg"); CvScalar cs;
cs.val[0] = 0;
cs.val[1] = 0;
cs.val[2] = 255;
cs.val[3] = 0; cvSet(src1,cs); cvShowImage( "结果图", src1);
cvShowImage( "原图", src2);
cvWaitKey();
return 0;
}
输出结果
(7)cvSetZero函数
其结构
void cvSetZero(//对图像自己主动设置为零,相当于cvSet(0.0)
CvArr* arr,//目标矩阵
);
实例代码
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h> int main()
{
IplImage *src1, *src2;
src1 = cvLoadImage("1.jpg");
src2 = cvLoadImage("1.jpg"); CvScalar cs;
cs.val[0] = 0;
cs.val[1] = 0;
cs.val[2] = 255;
cs.val[3] = 0; cvSetZero(src1); cvShowImage( "结果图", src1);
cvShowImage( "原图", src2);
cvWaitKey();
return 0;
}
输出结果
to be continued
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