opencv基本函数

img.at<uchar>(x,y)

取一个点的像素 (灰度图)
 
img.rols 列数
img.cols 行数
img.channals() 通道数
 

 

 

Mat构造器

  1. Mat A=imread("D:\\1.jpg");     
  2.     Mat B=A;  
  3.     Mat C(A);/*B、C都是浅拷贝,只复制矩阵指针,它们指向的是同一个内存空间,改变其中一个,剩下的两个也会受影响*/  
  4.     Mat D=A.clone();  
  5.     Mat E;  
  6.     A.copyTo(E); /*D、E是深拷贝,将图像数据也复制了一份,改变A不会影响D、E*/  

 

 

 

 

1.imread函数

  1. Mat imread(const string& filename, intflags=1 );  

■ 第一个参数,const string&类型的filename,填我们需要载入的图片路径名。

在Windows操作系统下,OpenCV的imread函数支持如下类型的图像载入:

 

 

  • Windows位图 - *.bmp, *.dib
  • JPEG文件 - *.jpeg, *.jpg, *.jpe
  • JPEG 2000文件- *.jp2
  • PNG图片 - *.png
  • 便携文件格式- *.pbm, *.pgm, *.ppm
  • Sun rasters光栅文件 - *.sr, *.ras
  • TIFF 文件 - *.tiff, *.tif

 

 

 

■ 第二个参数,int类型的flags,为载入标识,它指定一个加载图像的颜色类型。

 

  • flags >0返回一个3通道的彩色图像。
  • flags =0返回灰度图像。
  • flags <0返回包含Alpha通道的加载的图像。
  1. Mat image0=imread("dota.jpg",CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);//载入最真实的图像  
  2. ge1=imread("dota.jpg",0);//载入灰度图  
  3. Mat image2=imread("dota.jpg",199);//载入3通道的彩色图像  
  4. Mat logo=imread("dota_logo.jpg");//载入3通道的彩色图像  
 
 
 

2.namedWindow函数

 

顾名思义,namedWindow函数,用于创建一个窗口。

函数原型是这样的:

 

  1. void namedWindow(const string& winname,int flags=WINDOW_AUTOSIZE );   

 

 

      ■ 第一个参数,const string&型的name,即填被用作窗口的标识符的窗口名称。

      ■ 第二个参数,int 类型的flags ,窗口的标识,可以填如下的值:

 

    • WINDOW_NORMAL设置了这个值,用户便可以改变窗口的大小(没有限制)
    • WINDOW_AUTOSIZE如果设置了这个值,窗口大小会自动调整以适应所显示的图像,并且不能手动改变窗口大小。
    • WINDOW_OPENGL 如果设置了这个值的话,窗口创建的时候便会支持OpenGL。
 

3.imshow函数

 

在指定的窗口中显示一幅图像。

  1. void imshow(const string& winname, InputArray mat);  

 

 ■ 第一个参数,const string&类型的winname,填需要显示的窗口标识名称。

 ■ 第二个参数,InputArray 类型的mat,填需要显示的图像。就是MAT类型。
 
 
4、输出图像到文件——imwrite函数
在OpenCV中,输出图像到文件,我们一般都用imwrite函数,它的声明如下:
bool imwrite(const string& filename,InputArray img, const vector<int>& params=vector<int>() );  
 ■ 第一个参数,const string&类型的filename,填需要写入的文件名就行了,带上后缀,比如,“123.jpg”这样。
 ■ 第二个参数,InputArray类型的img,一般填一个Mat类型的图像数据就行了。
 ■ 第三个参数,const vector<int>&类型的params,表示为特定格式保存的参数编码,它有默认值vector<int>(),所以一般情况下不需要填写。而如果要填写的话,有下面这些需要了解的地方
 
对于JPEG格式的图片,这个参数表示从0到100的图片质量(CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY),默认值是95.
对于PNG格式的图片,这个参数表示压缩级别(CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION)从0到9。较高的值意味着更小的尺寸和更长的压缩时间,而默认值是3。
对于PPM,PGM,或PBM格式的图片,这个参数表示一个二进制格式标志(CV_IMWRITE_PXM_BINARY),取值为0或1,而默认值是1。

 

 

 

 

5、addWeighted函数

 

这个函数的作用是,计算两个数组(图像阵列)的加权和。原型如下:

 

 

  1. void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);  

 

 

  • 第一个参数,InputArray类型的src1,表示需要加权的第一个数组,常常填一个Mat。
  • 第二个参数,alpha,表示第一个数组的权重
  • 第三个参数,src2,表示第二个数组,它需要和第一个数组拥有相同的尺寸和通道数。
  • 第四个参数,beta,表示第二个数组的权重值。
  • 第五个参数,dst,输出的数组,它和输入的两个数组拥有相同的尺寸和通道数。
  • 第六个参数,gamma,一个加到权重总和上的标量值。看下面的式子自然会理解。
  • 第七个参数,dtype,输出阵列的可选深度,有默认值-1。;当两个输入数组具有相同的深度时,这个参数设置为-1(默认值),即等同于src1.depth()。
 
 

6、split函数详解

 

将一个多通道数组分离成几个单通道数组。ps:这里的array按语境译为数组或者阵列。

这个split函数的C++版本有两个原型,他们分别是:

  1. C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);  
  2. C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv); 

关于变量介绍:

 

  • 第一个参数,InputArray类型的m或者const Mat&类型的src,填我们需要进行分离的多通道数组。
  • 第二个参数,OutputArrayOfArrays类型的mv,填函数的输出数组或者输出的vector容器。
Mat img=imread(  "pic.jpg" );
             
vector<Mat> channels;
Mat imageBlueChannel;
Mat imageGreenChannel;
Mat imageRedChannel;
 
split(img,channels); 
imageBlueChannel = channels.at(0);
imageGreenChannel = channels.at(1);
imageRedChannel = channels.at(2);
 
 

7、merge函数详解

 

merge()函数的功能是split()函数的逆向操作,将多个数组组合合并成一个多通道的数组。

它通过组合一些给定的单通道数组,将这些孤立的单通道数组合并成一个多通道的数组,从而创建出一个由多个单通道阵列组成的多通道阵列。它有两个基于C++的函数原型:

  1. C++: void merge(const Mat* mv, size_tcount, OutputArray dst)  
  2. C++: void merge(InputArrayOfArrays mv,OutputArray dst)  

 

  • 第一个参数,mv,填需要被合并的输入矩阵或vector容器的阵列,这个mv参数中所有的矩阵必须有着一样的尺寸和深度。
  • 第二个参数,count,当mv为一个空白的C数组时,代表输入矩阵的个数,这个参数显然必须大于1.
  • 第三个参数,dst,即输出矩阵,和mv[0]拥有一样的尺寸和深度,并且通道的数量是矩阵阵列中的通道的总数。

函数解析:

merge函数的功能是将一些数组合并成一个多通道的数组。关于组合的细节,输出矩阵中的每个元素都将是输出数组的串接,其中,第i个输入数组的元素被视为mv[i]。 c一般用其中的Mat::at()方法对某个通道进行存取,也就是这样用channels.at(0)。

PS: Mat::at()方法,返回一个引用到指定的数组元素。注意是引用,相当于两者等价,修改其中一个另一个跟着变。
 
Mat img=imread(  "pic.jpg"  );       
vector<Mat> channels;
split(img,channels); 
Mat srcImage;
merge(channels,srcImage);  
 
 
 
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