imread()读入图,第一个参数,const string&类型的filename,填我们需要载入的图片路径名, 第二个参数,int类型的flags,为载入标识,它指定一个加载图像的颜色类型。

namedWindow()用于创建一个窗口,const string&型的name,即填被用作窗口的标识符的窗口名称,int 类型的flags ,窗口的标识。

imshow()显示一幅图像,第一个参数,const string&类型的winname,填需要显示的窗口标识名称,第二个参数,InputArray 类型的mat,填需要显示的图像。

imwrite()输出图像到文件,第一个参数,const string&类型的filename,填需要写入的文件名就行了,带上后缀,比如,“hehe.jpg”。第二个参数,InputArray类型的img,一般填一个Mat类型的图像数据就行了。第三个参数,const vector&类型的params,表示为特定格式保存的参数编码,它有默认值vector(),所以一般情况下不需要填写。

基本数据结构

1、Mat类---基础图像容器

由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵的指针。

Mat A,C; //创建信息头部分
A = imread("1.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //为矩阵开辟内存
Mat B(A); //使用拷贝构造函数
C=A;
//ROI
Mat D = (A,Rect(10,10,100,100)); //使用矩形界定
Mat D = A(Range:all(),Range(1,3)); //使用行和列界定

结构:

  • M.data  数据区域的指针
  • M.dims  矩阵维度
  • M.sizes  维度
  • M.elemSize()  每个元素占的字节空间大小,与元素类型相关,如CV_8U
  • M.step[]  用来计算元素地址, M.step[i] 表示所有比i大的维度所占空间大小

2、Vec---模板类,主要用于存储数值向量

//示例
//可用来定义任意类型的向量,uchar、short、int、float、double
Vec<double, 5> Vector; // 定义一个存放5个double型变量的向量 //使用[]访问Vec向量成员
Vector[0]=10010; //支持运算类型
v1 = v2 + v3
v1 = v2 - v3
v1 = v2 * scale
v1 = scale * v2
v1 = -v2
v1 += v2
v1 == v2, v1 != v2
norm(v1) (euclidean norm)

3、Scalar类---从Vec类引出的模板类,是一个可存放4个元素的向量,主要用于传递和读取图像中的像素值

//定义BGR三个通道的颜色(蓝色、绿色、红色)
cv::Scalar myScalar;
myScalar = cv::Scalar(255,255,255); //读取彩色图像像素值(三通道)
cv::Mat pImg = cv::imread("1.jpg", 1); //1表示以彩色图像读入
if (!pImg.data)
return 0;
int x = 100, y = 100; //定义点
cv::Scalar pixel = pImg.at<Vec3b>(x, y);//选取位置
cout << "B chanel of pixel is = " << pixel.val[0] << endl;
cout << "G chanel of pixel is = " << pixel.val[1] << endl;
cout << "R chanel of pixel is = " << pixel.val[2] << endl;

4、Point类---用于表示2维坐标(x,y)

//定义图像中的点
cv::Point pt = Point(10, 10);
//二维空间中的点
cv::Point2d、cv::Point2d32f(指定为浮点型)
//三维空间中的点
cv::Point3d
//运算类型
pt1 = pt2 + pt3;
pt1 = pt2 - pt3;
pt1 = pt2 * a;
pt1 = a * pt2;
pt1 += pt2;
pt1 -= pt2;
pt1 *= a;
double value = norm(pt); // L2 norm
pt1 == pt2;
pt1 != pt2;

5、Size类---可表示一幅图像或一个矩形的大小。它包含宽、高2个成员:width , height还有一个面积函数area()

//定义
cv::Size size(int w, int h);

6、Rect类---用于定义2维矩形的模板类,可以用来定义图像的ROI区域。

//定义
cv::Rect rect(x, y, width, height);
//选取ROI区域
cv::Mat pImg = imread("1.jpg",1);
cv::Rect rect(80,20,100,100);//(x,y)=(80,20),w=100,height=100
cv::Mat roi = cv::Mat(pImg, rect);
cv::Mat pImgRect = pImg.clone();
cv::rectangle(pImgRect,rect,cv::Scalar(0,255,0),2);
cv::imshow("original image with rectangle",pImgRect);
cv::imshow("roi",roi);
cv::waitKey();

7、RotatedRect类---特殊的矩形。这个类通过中心点,宽度和高度和旋转角度来表示一个旋转的矩形。

/*定义
center:中心点坐标Point2f类型
size:矩形的宽度和高度,Size2f类型
angle:顺时针方向的旋转角度(单位°),float类型
*/
RotatedRect(const Point2f& center, const Size2f& size, float angle); //RotatedRect
cv::Point2f center(100, 100);
cv::Size2f size(100, 50);
float angle = 45;// try 10, 30, 45 RotatedRect rRect(center, size, angle);
cv::Mat image(200, 200, CV_8UC3, cv::Scalar(0)); Point2f vertices[4];
rRect.points(vertices);
for (int i = 0; i < 4; i++)
line(image, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(0, 255, 0)); Rect brect = rRect.boundingRect();
rectangle(image, brect, Scalar(255, 0, 0)); imshow("rectangles", image);
waitKey(0);

8、Rang类---表示范围

Mat m(300,300,CV32F);
Mat part = m(Range::all(), Range(20, 200));

opencv学习笔记(三)的更多相关文章

  1. 【opencv学习笔记三】opencv3.4.0数据类型解释

    opencv提供了多种基本数据类型,我们这里分析集中常见的类型.opencv的数据类型定义可以在D:\Program Files\opencv340\opencv\build\include\open ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. (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 ...

  7. 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 ...

  8. OpenCV 学习笔记 07 目标检测与识别

    目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV ...

  9. OpenCV 学习笔记 02 使用opencv处理图像

    1 不同色彩空间的转换 opencv 中有数百种关于不同色彩空间的转换方法,但常用的有三种色彩空间:灰度.BRG.HSV(Hue-Saturation-Value) 灰度 - 灰度色彩空间是通过去除彩 ...

  10. 【opencv学习笔记八】创建TrackBar轨迹条

    createTrackbar这个函数我们以后会经常用到,它创建一个可以调整数值的轨迹条,并将轨迹条附加到指定的窗口上,使用起来很方便.首先大家要记住,它往往会和一个回调函数配合起来使用.先看下他的函数 ...

随机推荐

  1. [Oracle] ROWNUM和分页

    rownum是oracle的一个伪劣,它的顺序依据从表中获取记录的顺序递增,这里要注意的是:由于记录在表中是无序存放的.因此你无法通过简单的rownum和order by的组合获得相似TOP N的结果 ...

  2. centos7下安装docker(9容器对资源的使用限制-内存)

                  一个docker Host上面会运行若干容器,每个容器都需要CPU,内存和IO资源.容器提供了控制分配多少CPU,内存给每个容器的机制,避免摸个容器因占用太多资源而影响其他 ...

  3. PHP实现DES加密,解决乱码

    PHP要实现DES加密,大体上有2个思路.一是用扩展,一是原生PHP实现. 这里推荐一个PHP原生实现的加密,是thinkphp的一个类库: https://github.com/top-think/ ...

  4. WINS服务器与DNS服务器有什么区别?

    1.WINS实现的是IP地址和计算机名称的映射,DNS实现的是IP地址和域名的映射.2.WINS作用的范围是某个内部网络,DNS的范围是整个互联网.简单说明一下:WINS实现的是IP地址和计算机名称的 ...

  5. (1)HomeAssistant 安装

    https://www.hachina.io/docs/1843.html 在Windows中安装Python3和HomeAssistant 第一步:在浏览器中访问Python官网网址为:www.py ...

  6. 用脚本将excel,csv等文件导入数据库

    文章转自 http://blog.csdn.net/lky5387/article/details/6043009 1.--导excel文件 select  订单编码 from OpenRowSet( ...

  7. Java集合实现类区别与联系

    ArrayList和LinkList相同点和区别: 共性: 都实现了List接口,都是list的实现类,处理list集合操作. 区别: ArrayList:底层存储结构是数组,每个元素都有index标 ...

  8. <转>浅谈缓存击穿、缓存并发和缓存失效

    原文地址:缓存穿透.缓存并发.缓存失效之思路变迁 我们在用缓存的时候,不管是Redis或者Memcached,基本上会通用遇到以下三个问题: 缓存穿透 缓存并发 缓存失效 一.缓存穿透       注 ...

  9. java语言基础1问题汇总

    1.一个Java类文件中真的只能有一个公有类吗? 程序实验: public class test1 { public static void main( String args[] ){ } publ ...

  10. JavaScript设计模式 - 状态模式

    <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...