OpenCV_(5):core组件常用函数

本文介绍了OpenCV的core组件,包括通过指针访问、迭代器和at函数操作图像像素,设置感兴趣区域的方法,如Rect和Range,线性混合操作的实现,以及颜色通道的分离与合并。此外,还讨论了图像对比度和亮度调整,离散傅里叶变换及其应用,如图像增强和去噪,并提到了getOptimalDFTSize函数、幅值计算和矩阵归一化等实用功能。

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OpenCV中包含core组件,这个大组件包含一些图像的基本操作,简述下几个模块:
1:操作图像像素:有三种方式
a. 指针访问:C操作符[],一般就是*data[],速度最快
b. 迭代器iterator,

  Mat_<Vec3b>::iterator it = outputImage.begin<Vec3b>();//初始位置迭代器
         Mat_<vec3b>::iterator itend = outputImage.end<Vec3b>();//终止位置的迭代器
         for(;it != itend;++it)
         {
           (*it)[0] = ( *it )[0]/div *div + div/2;
           (*it)[1] = ( *it )[1]/div *div + div/2;
           (*it)[2] = ( *it )[2]/div *div + div/2;
         }

c. 动态地址计算,outputImage.at(i,j)[0],就是用at存取图像元素。

  1. 设置感兴趣区域:
    两种方法:
    一使用表示矩形区域的Rect,指定矩形的左上角坐标和矩形的长宽。
    imgROI = image(Rect(500,250,logo.cols,logo.rows));
    二是指定感兴趣的行或列的范围(Range)。 imgROI=image(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));

  2. 线性混合操作:是典型的二元(两个输入)的像素操作:
    g(x)=(1-a)f1(x)+af2(x),比如透明度不同的两幅图
    这里实现的话要使用数组加权和addWeighted()函数
    addWeighted(in1,a,in2,b,g,out,-1);

  3. 颜色通道的问题
    通道分离:split(sr

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