OpenCV基础01

最新推荐文章于 2025-07-30 19:23:32 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-30 19:23:32 发布 · 825 阅读

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1)OpenCV数据结构：

点：CvPoint、CvPoint2D32f、CvPoint3D32f。

图像：大小CvSize(W,H)、感兴趣区域CvRect(x,y,W,H)、图像颜色CvScalar、获取图像像素的BGR,cvGet2D.

图像、矩阵、数组的关系：CvArr(祖父)、CvMat（父）、IplImage(子)。初始化：cvCreateMat(5,5,CV_64FC1)、cvLoadImage()。释放：cvReleaseMat(&..)、cvReleaseImage(&..)。

注意：以上数据结构对应的构造函数都是以小写的“cv”开头，如cvSize.

2）数据结构的存取和访问：

CvMat：

麻烦的方法：用指针访问cvPtr2D、cvPtr3D等，但是麻烦，基本不用，矩阵的颜色访问设置：cvGet2D,cvSet2D等。

方便的方法：处理浮点数单通道：cvmGet,cvmSet设置。

恰当的方法：利用矩阵的初始指针+数据之间的step+数据结构的存储方式直接计算出数据的位置的指针进行访问，指针可以自增自减访问相邻的数据（效率高但是计算不方便）。如：

const float* ptr=(const float*)(mat->data.ptr + row*mat->step)

IplImage:

同样可以指针访问，如：

uchar *ptr=(uchar*)(image->imageData + y*image->widthStep)

可以设置ROI来限制操作的区域，可以大大提高速度，设置ROI和取消ROI如下：

cvSetImageROI(image,CVRect rect);
cvResetImageROI(image)//取消ROI

矩阵和图像的操作：

很多公式：见书P54，加减乘除，点乘，叉乘，行列式，访问大小，访问值，逻辑操作等。线性分解、求解，特征值，特征向量、协方差、比较等几乎所有的线性代数的操作都有。

图像颜色转化：cvCvtColor。

数据存储：数据的永久存储，读/写矩阵、OpenCV结构、配置与日志文件，读写图像视屏等。OpenCV从磁盘读写都是按照YAML或XML格式进行读/写。

矩阵的读写：cvLoad(), cvSave().

CvMat* A=cvCreateMat(3,3,the_mat_data);
cvSave("myMatrix.xml",&A);
	//...
CvMat* B=（CvMat*）cvLoad("myMatrix.xml");

配置文件读/写：其实就是读/写成xml等标识语言，OpenCV有专门的函数来处理，例子P98页，函数在P101页。

3) 内部存储方式（点的数组的存储方式）：

假设有十个三维点Pi=(Xi,Yi,Zi),则存到数组中有四种方式：n-by-1(32FC3)、1-by-n(32FC3)、n-by-3(32FC1)、3-by-n(32FC1)。前三种的内部存储顺序一样，后一种不一样（详情见书P47）。

4）绘图：

cvLine//线段
cvCircle//圆
cvEllipse//椭圆，可以使用外接矩形绘制椭圆cvEllipseBox,注意外接矩形结构CvBox2D
cvFillPoly//多边形及其他，
cvPutText//绘制文本