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最新推荐文章于 2024-03-23 09:53:08 发布

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本文详细介绍了OpenCV的基本数据类型，包括CvPoint、CvSize、CvRect等，并深入解析了IplImage结构，讨论了其nChannels、depth、dataOrder等关键成员。此外，还提到了矩阵和图像操作、ROI设置以及数据存储的相关内容。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.OpenCV的基本数据类型

结构成员

CvPoint int x,int y 图像中的点

CvPoint2D32f float x, y 二维空间的点

CvPoint3D32f float x, y, z 三维空间的点

CvSize int width, height 图像大小结构

CvRect int x, y, width, height 矩形区域

CvScalar double val[4] RGBA值

cvScalar有三个构造函数：cvScalar()有一个、两个、三个或者四个参数；

cvRealScalar()有一个参数赋给val[0],其他的赋零值

cvScalarAll()一个参数，四个元素都设置为这个参数
2.CvMat矩阵结构

派生关系：CvArr->CvMat->IplImage，出现CvArr*参数的地方，都可以吧CvMat*, IplImage传递到程序；

typedef struct CvMat{

//...重点是step行的长度用字节表示

}CvMat;

创建方法：

CvMat cvMat(int rows, int cols, int types, void*data = NULL);

CvMat* cvCreateMat( int rows, int cols,int type);//type CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>

CvMat* cvCloneMat (CvMat*);

CvMat* cvInitMatHeader(CvMat*mat, int rows, int cols, int types, void*data = NULL, int step = CV_AUTOSTEP);

存取:

1.简单的方法，缺点：每次调用都要重新计算指针，而且只适用于一维或者二维

float element = CV_MAT_ELEM(rotmat, float, 1,0);//CV_MAT_ELEM_PTR返回指向这个元素的指针

float element = *((float*)CV_MAT_ELEM_PTR(rotmat, 1, 0));

2.麻烦的方法，扩展到了N维数组

uchar* cvPtr1D( const CvArr*arr, int idx0, int * type = NULL);

double cvGetReal1D (const CvArr* arr, int idx0);

CvScalar cvGet1D(const CvArr* arr, int idx0);

void cvSetReal1D (CvArr* arr, int idx0, double value);

voidcvSet1D(CvArr*arr, int idx0, CvScalar value);

对于浮点型单通道：double cvmGet(const CvMat*mat, int row, int col);

void cvmSet(CvMat* mat, int row, int col, double value);

3.恰当的方法

重点：

1. 在多通道的矩阵中，通道是连续的，矩阵数据如下存储：rgbrgbrgb......指针移动到下一通道，增加1，,指针移到下一元素集，增加通道数的偏移量；

2.矩阵数组的step元素是矩阵中行的长度，仅靠cols无法在矩阵中的不同行之间移动指针，出于效率的考虑，矩阵或图像的内存分配都是4字节的整数倍。step+当前字节的指针 = 该点下一行元素，如果是整型或者浮点数，step/4 + 指针 = 下一行；如果是双精度的step/8 + 当前自己的指针 = 该点下一行元素；

累加一个三通道矩阵中的所有元素

float sum (const CvMat* mat){
float s = 0.0f;
for(int row = 0; row < mat->rows; row++){
    const float* ptr = (const float*)(mat->data.ptr + mat->step* row);
    for(int col = 0; col < mat->cols; col ++){
        s += *ptr++;
    }
}
return s;
}

3.IplImage数据结构

//Example 3-10. IplImage header structure
typedef struct _IplImage {
  int                  nChannels;//可取的值为1，2,3,4
  int                  depth;//depth变量的值取自ipl.h中定义的一组数据,IPL_DEPTH_(8|16|32|64)(U|S|F)   无符号8位整数
  int                  dataOrder;/*IPL_DATA_ORDER_PIXEL或IPL_DATA_ORDER_PLANE前者指明数据是将像素点不同通道的值交错排在一起，后者是把所有的像素通道值排在一起，形成通道平面，再把平面排列起来*/
  int                  origin;//IPL_ORIGIN_TL 或者IPL_ORIGIN_BL分别设置坐标原点的位置于图像的左上角或者左下角。
  int                  width;
  int                  height;/*如果图像中有独立的平面，把他们作为单独的图像连续摆放，总行数为height×nChannels，否则总行数为高度，每一行都有序的包含交错的通道*/
  struct _IplROI*      roi;/*包含xOffdet,yOffset,height,width,coi成员变量，coi代表channel of intrest按兴趣的通道，一旦设定ROI通常作用于整个图像的函数只对ROI子图进行操作*/
  char*                imageData;//指向第一行图像数据的指针
  int                  widthStep;//与前面讨论过的step参数相似
} IplImage;

尽量最大化HSV图像的S和V部分

void saturate_sv(IplImage* img){
    for(int y = 0; y < img->height; y++)
    {
        uchar* ptr = (uchar*)(img->imageData + img-> widthStep * y);
        for(int k = 0; k < img->width; k++){
            ptr[3*k + 1] = 255;
            ptr[3*k + 2] = 255;
        }
    }

设置和取消ROI

void cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect);

void cvResetImage(IplImage* image);

用widthStep设置子图 Q:为什么y不用乘nChannels?

 sub_img->imageData = interest_img->imageData + 
          interest_rect.y * interest_img->widthStep  +
          interest_rect.x * interest_img->nChannels;