OpenCv学习0812

图像像素的类型转换与归一化

在计算机中，图像的默认存储格式是8位，在OpenCV中，可以将图像的数据类型进行转换，也可以将数据的取值空间进行转换，即将0-255的范围压缩为0-1的范围内，称为归一化。

数据类型的转化和归一化的关系

实际上数据类型转换是为归一化做准备的，试想一下，将一个整形的数据（0-255）压缩为0-1的范围，那么势必会出现变成浮点数，而这个时候如果数据的类型还是整形，那么小数点后的内容就会被省略，归一化就无法完成了，数据类型的转换就是为了这种情况准备的。

以下是Mat的数据类型和常规类型对照

Mat_<uchar>---------CV_8U
Mat<char>-----------CV_8S
Nat_<short>---------CV_16S
Mat_<ushort>--------CV_16U
Mat_<int>-----------CV_32S
Mat_<float>----------CV_32F
Mat_<double>--------CV_64F

CV_8U 8位无符号整数 （0…..255）
CV_8S 8 位符号整数 （-128…..127）
CV_16U 16 位无符号整数 （0……65535）
CV_16S 16 位符号整数 （-32768…..32767）
CV_32S 32 位符号整数 （-2147483648……2147483647）
CV_32F 32 位浮点数 （-FLT_MAX ………FLT_MAX，INF，NAN)
CV_64F 64 位浮点数 （-DBL_MAX ……….DBL_MAX，INF，NAN)

数据类型转换和归一化

Mat dst;
image.convertTo(image,CV_32F);//将image转换为其他类型

normalize(image, dst, 1.0, 0, NORM_MINMAX);
//输入图像，输出图像，(double)高值，(double)低值，norm_type(归一化方法)

通过convertTo()函数即可转换数据类型，通过normaliz()函数可以归一化

其中归一化方法有如下几种

NORM_INF       = 1,
NORM_L1        = 2,
NORM_L2        = 4,
NORM_L2SQR     = 5,
NORM_HAMMING   = 6,
NORM_HAMMING2  = 7,
NORM_TYPE_MASK = 7, 
NORM_RELATIVE  = 8,
NORM_MINMAX    = 32,

在归一化前，一定要将数据转换，这两个操作时绑定在一起的。

图像的放缩与插值

最常见的四种插值算法

INTER_NEAREST = 0;
INTER_LINEAR = 1;
INTER_CUBIC = 2;
INTER_LANCZOS4 = 4;

具体实现：

void Demo::resize_demo(Mat &image) {
	Mat zoomin, zoomout;
	int w = image.cols;
	int h = image.rows;

	resize(image, zoomout, Size(w/2, h/2), 0, 0, INTER_LINEAR);
	resize(image, zoomin, Size(w * 2, h * 2), 0, 0, INTER_LINEAR);
	//输入，输出，目标尺寸，fx(水平方向与原图比例)，fy(垂直方向与原图比例)，插值方式
	//注：目标尺寸和(fx,fy)不能同时为0

	imshow("缩小", zoomout);
	imshow("放大", zoomin);
}

图像的翻转与旋转

翻转十分简单，一个函数即可实现

flip(image, dst01, 0);//翻转
//s输入，输出，翻转参数(0为上下翻转，1为左右翻转，-1为对角线翻转)

旋转相对复杂一些，需要首先获得旋转矩阵，然后根据矩阵进行变换

	Mat M;//旋转矩阵
	int w = image.cols;
	int h = image.rows;
	M = getRotationMatrix2D(Point2f(w / 2, h / 2),45,1.0);
	//获取旋转矩阵（旋转中心,旋转角度,放缩比例）
	warpAffine(image, dst02, M, image.size(), 1, 0,Scalar(255,0,0));
	//输入，输出，旋转矩阵，图片尺寸，插值方法，边界处理方法，背景颜色

其中图片尺寸可以通过数学计算得到精确的新图片尺寸值

计算方法如下：
 

double sin = abs(M.at<double>(0, 0));
double cos = abs(M.at<double>(0, 1));
int nw = cos * w + sin * h;
int nh = cos * h + sin * w;