OpenCV生成关于某点的颜色径向均匀渐变图像

本文介绍了一个使用C++和OpenCV创建渐变效果图像的方法。通过调整颜色和原点位置,可以生成不同风格的渐变图。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  1. #include "cv.h"   
  2. #include "highgui.h"   
  3. #include <math.h>   
  4. #pragma comment(lib,"highgui.lib")   
  5. #pragma comment(lib,"cxcore.lib")  
  6. #pragma comment(lib,"cv.lib")   
  7. int main( int argc, char** argv )   
  8. {  
  9.     IplImage* image = cvCreateImage(cvSize(800,600),IPL_DEPTH_8U,3);  
  10.     if(!image)   
  11.     {  
  12.         return -1;  
  13.     }  
  14.     CvScalar a=CV_RGB(0,255,0);  
  15.     CvScalar b=CV_RGB(0,0,0);  
  16.     cvSet(image,a);  
  17.     CvPoint origin=cvPoint(800,600);  
  18.     CvPoint center=cvPoint(image->width/2,image->height/2);  
  19.     double  distance;  
  20.     if(origin.x<=center.x && origin.y<=center.y)  
  21.     {  
  22.         distance=sqrt((image->width-1-origin.x)*(image->width-1-origin.x)+  
  23.                         (image->height-1-origin.y)*(image->height-1-origin.y));  
  24.     }  
  25.     else if(origin.x<=center.x && origin.y>center.y)  
  26.     {  
  27.         distance=sqrt((image->width-1-origin.x)*(image->width-1-origin.x)+  
  28.                         origin.y*origin.y);  
  29.     }  
  30.     else if(origin.x>center.x && origin.y<=center.y)  
  31.     {  
  32.         distance=sqrt(origin.x*origin.x+  
  33.                         (image->height-1-origin.y)*(image->height-1-origin.y));  
  34.     }  
  35.     else if(origin.x>center.x && origin.y>center.y)  
  36.     {  
  37.         distance=sqrt(origin.x*origin.x+origin.y*origin.y);  
  38.     }  
  39.     double weightB=(b.val[0]-a.val[0])/distance;  
  40.     double weightG=(b.val[1]-a.val[1])/distance;  
  41.     double weightR=(b.val[2]-a.val[2])/distance;  
  42.     for(int i=0;i<image->width;i++)  
  43.     {         
  44.         for(int j=0;j<image->height;j++)  
  45.         {  
  46.             double dist=sqrt((i-origin.x)*(i-origin.x)+(j-origin.y)*(j-origin.y));  
  47.             uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image,uchar,j,i*3);  
  48.             ptr[0] = cvRound(ptr[0]+weightB*dist);  
  49.             ptr[1] = cvRound(ptr[1]+weightG*dist);  
  50.             ptr[2] = cvRound(ptr[2]+weightR*dist);   
  51.         }  
  52.     }  
  53.     cvSaveImage( "radial.jpg", image );  
  54.     cvNamedWindow( "test", 1 );  
  55.     cvShowImage( "test", image );  
  56.     cvWaitKey();  
  57.     cvDestroyWindow("test");  
  58.     cvReleaseImage(&image);  
  59.     return 0;   
  60. }  

下图是上面的代码生成的效果图。通过改写上面代码中的相关参数,主要是变量a,b和origin,可以生成更炫的渐变图。

当修改为a=CV_RGB(0,255,0); b=CV_RGB(255,0,0);产生如下的图像

当修改为a=CV_RGB(255,255,0);b=CV_RGB(0,0,255);origin=cvPoint(200,100);生成的图像如下

内容概要:本文档主要展示了C语言中关于字符串处理、指针操作以及动态内存分配的相关代码示例。首先介绍了如何实现键值对(“key=value”)字符串的解析,包括去除多余空格和根据键获取对应值的功能,并提供了相应的测试用例。接着演示了从给定字符串中分离出奇偶位置字符的方法,并将结果分别存储到两个不同的缓冲区中。此外,还探讨了常量(const)修饰符在变量和指针中的应用规则,解释了不同类型指针的区别及其使用场景。最后,详细讲解了如何动态分配二维字符数组,并实现了对这类数组的排序与释放操作。 适合人群:具有C语言基础的程序员或计算机科学相关专业的学生,尤其是那些希望深入理解字符串处理、指针操作以及动态内存管理机制的学习者。 使用场景及目标:①掌握如何高效地解析键值对字符串并去除其中的空白字符;②学会编写能够正确处理奇偶索引字符的函数;③理解const修饰符的作用范围及其对程序逻辑的影响;④熟悉动态分配二维字符数组的技术,并能对其进行有效的排序和清理。 阅读建议:由于本资源涉及较多底层概念和技术细节,建议读者先复习C语言基础知识,特别是指针和内存管理部分。在学习过程中,可以尝试动手编写类似的代码片段,以便更好地理解和掌握文中所介绍的各种技巧。同时,注意观察代码注释,它们对于理解复杂逻辑非常有帮助。
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