【opencv课后练习】-- 第三章节5-8

题目5：学习使用感兴趣区域（ROI）。创建一个210*210的单通道图像并将其归0。在图中使用ROI和cvSet建立一个增长如金字塔状的数组，也就是：外部边界为0，下一个内部边界应该为20，在下一个内部边界为40，依此类推，直到最后内部值为200，所有边界应该为10个像素宽度。最后显示这个图形。

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>   
#include <vector>
using namespace std;  
using namespace cv;
int main ()
{
	//创建一个210*210的单通道图像
	IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(210,210),8,1);
	//归0
	cvZero(img);
    int EdgeDistance=20;
    int EdgeWidth=10;

	for(int i = 0; i<= img->width-EdgeDistance; i=i+EdgeDistance+EdgeWidth)
	{
		CvPoint pt = cvPoint(i,i);
		CvRect RectROI1  = cvRect(pt.x,pt.y,img->width-pt.x,EdgeWidth);
		cvSetImageROI(img,RectROI1);
		cvSet(img,cvScalar(255));
		cvResetImageROI(img);
	}

	for(int i = 0; i<= img->width-EdgeDistance; i=i+EdgeDistance+EdgeWidth)
	{
		CvPoint pt = cvPoint(i,i);
		CvRect RectROI2  = cvRect(pt.x,pt.y,EdgeWidth,img->height-pt.y);
		cvSetImageROI(img,RectROI2);
		cvSet(img,cvScalar(255));
		cvResetImageROI(img);
	}
	cvNamedWindow("src");
	cvShowImage("src",img);
	cvWaitKey(0);
	cvDestroyWindow("src");
        cvReleaseImage(&img);
	return 0;
}

效果图:

题目7：使用cvCmp()创建一个掩码。加载一个真实的图像。使用cvSplit()将图像分割成红,绿,蓝三个单通道图像。
a. 找到并显示绿图。
b. 克隆这个绿图两次(分别命名为clone1和clone2)。
c. 求出这个绿色平面的最大值和最小值。
d. 将clone1的所有元素赋值为thresh=(unsigned char)((最大值-最小值)/2.0)。
e. 将clone2所有元素赋值为0，然后调用函数cvCmp (green_image, clone1, clone2, CV_CMP_GE)。现在clone2将是一个标识绿图中值超过thresh的掩码图像。

f. 最后，使用cvSubS(green_image,thresh/2, green_image, clone2)函数并显示结果。

/*
	使用cvCmp()创建一个掩码。加载一个真实的图像。使用cvSplit()将图像分割成红,绿,蓝三个单通道图像。
	a. 找到并显示绿图。
	b. 克隆这个绿图两次(分别命名为clone1和clone2)。
	c. 求出这个绿色平面的最大值和最小值。
	d. 将clone1的所有元素赋值为thresh=(unsigned char)((最大值-最小值)/2.0)。
	e. 将clone2所有元素赋值为0，然后调用函数cvCmp (green_image, clone1, clone2, CV_CMP_GE)。现在clone2将是一个标识绿图中值超过thresh的掩码图像。
	f. 最后，使用cvSubS(green_image,thresh/2, green_image, clone2)函数并显示结果。
*/
#include <opencv2/core/core.hpp>                  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>                  
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>   
#include <iostream>                
using namespace std;  
using namespace cv;
void main ()
{
	IplImage *img = cvLoadImage("pic.jpg");
	IplImage *RedImage=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);  
    IplImage *GreenImage=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);  
    IplImage *BlueImage=cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);  
	IplImage *clone1,*clone2;
	cvSplit(img,BlueImage,GreenImage,RedImage,0);  
	cvShowImage("blue",BlueImage);
	cvShowImage("red",RedImage);
	//a. 找到并显示绿图。
    cvShowImage("Green",GreenImage);
	//b.克隆这个绿图两次  
    clone1=cvCloneImage(GreenImage);  
    clone2=cvCloneImage(GreenImage);  
	//c. 求出这个绿色平面的最大值和最小值。
	double Max = 255;
	double Min = 50;
	cvMinMaxLoc(clone1,&Min,&Max);  
	//d.将clone1的所有元素赋值为thresh=(unsigned char)((最大值-最小值）/2.0)  
    double thresh=(Max-Min)/2.0;  
    cvSet(clone1,cvScalar(thresh)); 
	//e. 将clone2所有元素赋值为0，然后调用函数cvCmp (green_image, clone1, clone2, CV_CMP_GE)。现在clone2将是一个标识绿图中值超过thresh的掩码图像。
	cvSet(clone2,cvScalar(0));  
    cvCmp(GreenImage,clone1,clone2,CV_CMP_GE);  
	//f. 最后，使用cvSubS(green_image,thresh/2, green_image, clone2)函数并显示结果。
	cvSubS(GreenImage,cvScalar(thresh/2),GreenImage,clone2);  
	//显示
	cvShowImage("clone1",clone1);
	cvShowImage("clone2",clone2);
	cvWaitKey(0);
	cv::destroyAllWindows();
}

效果图：

题目8：创建一个结构,结构中包含一个整数,一个CvPoint和一个CvRect；称结构为"my_struct"。
    a. 写两个函数：void write_my_struct(CvFileStorage* fs, const char * name, my_struct* ms) 
和 void read_my_struct(CvFileStorage* fs, CvFileNode* ms_node, my_struct* ms)

   b. 创建一个元素为my_struct结构体且长度为10的数组，并将数组写入磁盘和从磁盘读入内存。

/*
		创建一个结构,结构中包含一个整数,一个CvPoint和一个CvRect；称结构为"my_struct"。
		a. 写两个函数：void write_my_struct(CvFileStorage* fs, const char * name, my_struct* ms) 
	和 void read_my_struct(CvFileStorage* fs, CvFileNode* ms_node, my_struct* ms)
		b. 创建一个元素为my_struct结构体且长度为10的数组，并将数组写入磁盘和从磁盘读入内存。
*/
#include <opencv2/core/core.hpp>                  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>                  
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>   
#include <iostream>                
using namespace std;  
using namespace cv;
typedef struct my_struct{
    int data;
    CvPoint pt;
    CvRect rect;
}my_struct;
void write_my_struct(CvFileStorage* fs, const char * name, my_struct* ms)
{
	cvWriteInt(fs,name,10);  
	//开始写入新的数据结构  
    cvStartWriteStruct(fs,"int",CV_NODE_SEQ);  
	cvWriteInt(fs,0,ms->data);  
    //结束写入数据结构  
    cvEndWriteStruct(fs);  

	cvStartWriteStruct(fs,"CvPoint",CV_NODE_SEQ);  
	cvWriteInt(fs,0,ms->pt.x);  
	cvWriteInt(fs,0,ms->pt.y);  
	cvEndWriteStruct(fs); 

	cvStartWriteStruct(fs,"CvRect",CV_NODE_SEQ);  
	cvWriteInt(fs,0,ms->rect.x);  
	cvWriteInt(fs,0,ms->rect.y); 
	cvWriteInt(fs,0,ms->rect.height);  
	cvWriteInt(fs,0,ms->rect.width);
	cvEndWriteStruct(fs); 

}
void read_my_struct(CvFileStorage* fs, CvFileNode* ms_node, my_struct* ms)
{
	//读取文件
    fs=cvOpenFileStorage("data.xml",0,CV_STORAGE_READ);  
	//查找文件节点返回它的值  
    int value = cvReadIntByName(fs,0,"int",1);  
  
    //在图表或者文件存储器中查找节点  
    CvSeq* s = cvGetFileNodeByName(fs,0,"CvPoint")->data.seq; 
	CvSeq* r = cvGetFileNodeByName(fs,0,"CvRect")->data.seq; 
    //从文件节点中得到整形值,cvGetSeqElem用来检测序列  
    int point_x = cvReadInt((CvFileNode*)cvGetSeqElem(s,0));  
    int point_y = cvReadInt((CvFileNode*)cvGetSeqElem(s,1));  
	int rect_x = cvReadInt((CvFileNode*)cvGetSeqElem(r,0));
	int rect_y = cvReadInt((CvFileNode*)cvGetSeqElem(r,1));
	int rect_height = cvReadInt((CvFileNode*)cvGetSeqElem(r,2));
	int rect_width = cvReadInt((CvFileNode*)cvGetSeqElem(r,3));
	cout<<"点：("<<point_x<<","<<point_y<<")"<<endl;
	cout<<"矩阵数据："<<endl;
	cout<<"起始点坐标为：("<<rect_x<<","<<rect_y<<")"<<endl;
	cout<<"矩阵宽度："<<rect_width<<endl;
	cout<<"矩阵高度："<<rect_height<<endl;
    cvReleaseFileStorage(&fs);  
}
int main()  
{    
    //创建data.xml
    CvFileStorage* fs=cvOpenFileStorage("data.xml",0,CV_STORAGE_WRITE);  
    //创建内容
    my_struct myst={10,cvPoint(5,5),cvRect(0,0,1,5)};  
    //写 
    write_my_struct(fs,"data",&myst);  
    cvReleaseFileStorage(&fs);  
    //读 
    read_my_struct(fs,NULL,&myst);  
	system("pause");
    return 0;  
}  

效果图：