OpenCV作图像处理和识别方面的编程时常用的基础语句积累

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c++版

//根据原图像的尺寸和类型新建图像

cv::Mat dstImage =cv::Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());

//将矩阵值输出到数组中

 cv::Mat tempImage = srcImage.clone();int row = tempImage.rows;int col = tempImage.cols;//int row = 15;//int col = 15;uchar tempvalue;float watchMat[100][100]={0};for (int i = 0; i < row; i++){for (int j = 0; j < col; j++){tempvalue = tempImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[0];//如果是灰度图就用0,如果是三通道,就写为0,1,2就行了watchMat[i][j]=float((tempvalue + 0.0) / 255.0);//watchMat[i][j]=tempvalue;}}

-------------------------------------------

C语言版：

// 从文件中加载原图

IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("coins.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

//输出图像到硬盘

cvSaveImage("D:\\saveImage.jpg",image);

//创建输出的图像

IplImage *pOutImage_8U = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U,1);

IplImage *pOutImage_64F = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_64F,1);

// 转为灰度图

IplImage *g_pGrayImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(pSrcImage, g_pGrayImage, CV_BGR2GRAY);

//获取并改变某个像素的值

s = cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value

s.val[0]=255;

s.val[1]=34;

s.val[2]=123;

cvSet2D(img,i,j,s);//set the (i,j) pixel value

//如果是灰度图像，则是下面的代码

s1 = cvGet2D(img,i,j).val[0]; // get the (i,j) pixel value

CvScalar s2;

s2.val[0]=X;

cvSet2D(img,i,j,s2);//set the (i,j) pixel value

//观察中间变量值

①图像像素值

double watch_pOutImage_64[100];
int i;
for(i=0;i<100;i++)
{
watch_pOutImage_64[i]=cvGet2D(pOutImage_64F,0,i).val[0];
}

②图像直方图值

double watch_hist[256];
int k;
for(k=0;k<256;k++)
{
watch_hist[k]=cvQueryHistValue_1D(hist,k);
}

//数据存储格式的转换

cvConvertScale(pSrcImage,pOutImage_64F);

//图像长和宽的转换

M=pSrcImage->height;
N=pSrcImage->width;

//显示图像到Windows窗口

const char *pstrWindowsTitle = "Windows窗口的标题";
//创建窗口
cvNamedWindow(pstrWindowsTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
//在指定窗口中显示图像
cvShowImage(pstrWindowsTitle, pImage);
//等待按键事件
cvWaitKey();
cvDestroyWindow(pstrWindowsTitle);
cvReleaseImage(&pImage);

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