Mat, vector<point2f>,Iplimage等等常见类型转换

在mfc c++ 以及opencv 编写程序当中,很多常用的类型转换,现在总结一下。(注意加相应的头文件,这里不罗嗦)

提纲:

1. Mat ---> Iplimage

2. Iplimage  --->  CvvImage

3. Mat  ---> vector<Point2f> or vector<Point3f>

4. vector<Point2f> or vector<Point3f>  --->  vector<vector<Point2f>> or vector<vector<Point3f>>

5. vector<vector<Point2f>> or vector<vector<Point3f>>  ---> Mat

6. vector<Point2f> or vector<Point3f>  --->  Mat

 

图像类

1. Mat ---> Iplimage :直接赋值 

[cpp]  view plain copy
  1. Mat img;  
  2. Iplimage myImg = img;  


2. Iplimage  --->  CvvImage :用“Copyof ”

[cpp]  view plain copy
  1. CvvImage cImg;  
  2. Iplimage myimg;  
  3. cImg.Copyof(myimg, -1);  


数据类

3. Mat  ---> vector<Point2f> or vector<Point3f> :用“Mat_<Point2f>“ ,“Mat_<Point3f>”

[cpp]  view plain copy
  1. Mat m;  
  2. vector<Point3f> p;  
  3. p = Mat_<Point3f>(m);  


4. vector<Point2f> or vector<Point3f>  --->  vector<vector<Point2f>> or vector<vector<Point3f>> :用“pushback”

[cpp]  view plain copy
  1. vector<Point3f> p1,p2,p3;  
  2. vector<vector<Point3f>> pp;  
  3. pp.pushback(p1);  
  4. pp.pushback(p2);  
  5. pp.pushback(p3);  


5. vector<vector<Point2f>> or vector<vector<Point3f>>  ---> Mat

[cpp]  view plain copy
  1. vector<vector<Point3f>> p;  
  2. Mat pm((int)p.size(), p[0].size(), CV_32FC3);  
  3.   
  4. forint i = 0; i < (int)p.size(); i++ )  
  5. {  
  6.     Mat r = pm.row(i).reshape(3, pm.cols);  
  7.     Mat pm1(p[i]);  
  8.     pm1.copyTo(r);  
  9. }  


6. vector<Point2f> or vector<Point3f>  --->  Mat :用“Mat(Point3f)"

[cpp]  view plain copy
  1. vector<Point3f> p;  
  2. Mat m = Mat(p);  
### MFC 和 OpenCV 实现相机标定 在 MFC 中使用 OpenCV 进行相机标定时,主要涉及以下几个方面: #### 1. **环境搭建** 为了使 MFC 支持 OpenCV 的功能,需要先配置开发环境。这通常包括设置项目的头文件路径、库文件路径以及链接器选项。 - 配置头文件和库文件路径: - 将 OpenCV 的 `include` 文件夹添加到 Visual Studio 的附加包含目录中。 - 将 OpenCV 的 `lib` 或 `x64\vcXX\lib` 添加到附加库目录中[^1]。 - 设置链接器输入: - 在项目属性中的“链接器 -> 输入”部分,添加 OpenCV 库文件名(如 `opencv_worldXXX.lib`)[^1]。 #### 2. **相机标定原理** 相机标定的核心在于通过已知模式的棋盘格或其他校准图案来计算相机的内部参数矩阵 \( K \) 和畸变系数向量 \( D \)[^3]。具体过程如下: - 使用一组拍摄好的棋盘格图像作为输入数据。 - 找出每张图像中标定点的位置。 - 利用这些位置信息估计相机的内参和外参。 #### 3. **代码实现** 以下是完整的代码示例,展示如何在 MFC 中集成 OpenCV 并完成相机标定的功能。 ```cpp #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> using namespace std; using namespace cv; // 定义全局变量用于存储标定结果 Mat cameraMatrix, distCoeffs; Size imageSize; bool isCalibrated = false; void calibrateCamera(const vector<vector<Point2f>>& imagePoints, const Size& boardSize, float squareSize, Mat& cameraMatrix, Mat& distCoeffs) { // 准备对象点 vector<Point3f> objp; for (int i = 0; i < boardSize.height; ++i) for (int j = 0; j < boardSize.width; ++j) objp.push_back(Point3f(i * squareSize, j * squareSize, 0)); vector<vector<Point3f>> objectPoints(1); objectPoints[0] = objp; // 调整容器大小以便后续操作 vector<vector<Point2f>> allImagePoints(imagePoints.size(), imagePoints); // 开始标定 double rms = calibrateCamera(objectPoints, allImagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, noArray(), noArray()); } void CMyMfcAppView::OnDraw(CDC* pDC) { if (!isCalibrated) { MessageBox(_T("尚未执行相机标定")); return; } // 加载测试图像并绘制标定结果 Mat frame = imread("..\\calib_images\\test_image.jpg"); undistort(frame, frame, cameraMatrix, distCoeffs); // 显示纠正后的图像 IplImage imgTmp = frame; CvvImage m_CvvImage; m_CvvImage.CopyOf(&imgTmp, true); m_CvvImage.DrawToHDC(pDC->GetSafeHdc(), NULL); } ``` 以上代码展示了如何加载一系列标定图像,并通过 OpenCV 提供的函数 `findChessboardCorners()` 来检测角点,最终调用 `calibrateCamera()` 计算相机内外部参数[^2]。 #### 4. **注意事项** - 如果发现某些旧版 OpenCV 功能失效,则可以尝试更新至最新版本或者引入第三方工具包解决兼容性问题[^1]。 - 对于多摄像头场景下的同步采集与拼接需求,需额外考虑时间戳一致性和几何变换关系等问题[^3]。 ---
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