OpenCV学习（函数）
OpenCV【未完结】
1_图片读取与显示
imread()函数：读取图片
param1:图片的名称
如果当前读入的图片与该脚本在相同目录下，则路径可以为相对路径
如果当前读入的图片不与该脚本在相同目录下，则路径可以为绝对路径
param2:常见的为以下三种
IMREAD_UNCHANGED = -1, 按原样返回加载的图像（使用alpha通道，否则会被裁剪）。忽略EXIF方向。
IMREAD_GRAYSCALE = 0, 始终将图像转换为单通道灰度图像（编解码器内部转换）。
IMREAD_COLOR = 1, 始终将图像转换为3通道BGR彩色图像。
namewindow()函数：打开桌面窗口
param2:
WINDOW_NORMAL 用户可以调整窗口大小（无限制）/也可以将全屏窗口切换到正常大小。
WINDOW_AUTOSIZE 用户无法调整窗口大小，窗口大小受显示图像的限制。
imshow()：图片显示
parm1:所要显示的窗口，若不存在便创建一个新的窗口
parm2:所要显示的照片
waitKey(0):将显示窗口停留，不会一闪而过显示图像
输入图片：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main(int artc, char** argv) {Mat src = imread("./test.png", IMREAD_GRAYSCALE);if (src.empty()) {cput<<"could not load image..."<<endl;return -1;}namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("input", src);waitKey(0);return 0;
}
输出图片：
2_图片灰度化
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY)
param1:输入图像
param2:输出图像
param3:为转换类型，详细类型请查看源码参数
输入图片：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main(int artc, char** argv) {Mat src = imread("./test.png");if (src.empty()) {cout<<"could not load image..."<<endl;return -1;}namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("input", src);Mat gray;cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);imwrite("./gray.png", gray);waitKey(0);return 0;
}
输入图片：
3_图像创建与赋值
.clone()函数：clone是把所有的都复制过来，不论你是否设置了ROI、COI等影响，clone都会原封不动的克隆过来。会为其分配新内存
.copyTo()函数：copyTo不会为目标矩阵重新分配内存，拷贝src到m2中
param1：矩阵的行
param2:矩阵的列
param3:类型 CV_8UC3表示为8位三通道 U为unsigned
Mat_(2,3)<<0,1,2,4,5,6;
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main(int artc, char** argv) {Mat src = imread("./test.png");if (src.empty()) {cout<<"could not load image..."<<endl;return -1;}namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("input", src);Mat m1 = src.clone();Mat m2;src.copyTo(m2);Mat m3 = src;Mat m4 = Mat::zeros(src.size(), src.type());Mat m5 = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC3);Mat m6 = Mat::ones(Size(512, 512), CV_8UC3);Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0,-1, 5, -1,0, -1, 0);waitKey(0);return 0;
}
4_图像像素读写
Vec3b:Vec3b可以看作是vector<uchar, 3>,可以理解为一个uchar类型的，长度为3的vector向量
src.rows:图像的行
src.cols：图像的列
src.channels()：图像的通道数
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main(int artc, char** argv) {Mat src = imread("");if (src.empty()) {printf("could not load image...\n");return -1;}namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("input", src);//获取图像的长、宽、通道int height = src.rows;int width = src.cols;int ch = src.channels();for (int c = 0; c < ch; c++) {for (int row = 0; row < height; row++) {for (int col = 0; col < width; col++) {if (ch == 3) //若为3通道图像{Vec3b bgr = src.at<Vec3b>(row, col);bgr[0] = 255 - bgr[0];//反转颜色bgr[1] = 255 - bgr[1];bgr[2] = 255 - bgr[2];src.at<Vec3b>(row, col) = bgr;}else if (ch == 1) //若为灰度图{int gray = src.at<uchar>(row, col);src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;//反转颜色}}}}imshow("output", src);//利用指针遍历Mat result = Mat::zeros(src.size(), src.type());int blue = 0, green = 0, red = 0;int gray;for (int c = 0; c < ch; c++) {for (int row = 0; row < height; row++) {uchar* curr_row = src.ptr<uchar>(row);//行指针uchar* result_row = result.ptr<uchar>(row);for (int col = 0; col < width; col++) {if (ch == 3) {blue = *curr_row++;//先++后取值green = *curr_row++;red = *curr_row++;*result_row++ = blue;*result_row++ = green;*result_row++ = red;}else if (ch == 1) {gray = *curr_row++;*result_row++ = gray;}}}}imshow("result", result);waitKey(0);return 0;
}5_图像像素操作（加减乘除）
saturate_cast():防止像素外溢 运算完之后，结果为负，则转为0，结果超出255，则为255
add():像素相加
subtract():像素相减
multiply():像素相乘
divide():像素相除
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main(int artc, char** argv) {Mat src1 = imread("");Mat src2 = imread("");if (src1.empty() || src2.empty()) {printf("could not load image...\n");return -1;}namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("input1", src1);imshow("input2", src2);int height = src1.rows;int width = src1.cols;int b1 = 0, g1 = 0, r1 = 0;int b2 = 0, g2 = 0, r2 = 0;int b = 0, g = 0, r = 0;Mat result = Mat::zeros(src1.size(), src1.type());//代码实现两图像相加for (int row = 0; row < height; row++) {for (int col = 0; col < width; col++) {b1 = src1.at<Vec3b>(row, col)[0];g1 = src1.at<Vec3b>(row, col)[1];r1 = src1.at<Vec3b>(row, col)[2];b2 = src2.at<Vec3b>(row, col)[0];g2 = src2.at<Vec3b>(row, col)[1];r2 = src2.at<Vec3b>(row, col)[2];result.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(b1 + b2);//saturate_cast防止像素外溢 运算完之后，结果为负，则转为0，结果超出255，则为255result.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(g1 + g2);result.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(r1 + r2);}}imshow("output", result);Mat add_result = Mat::zeros(src1.size(), src1.type());//API实现图像相加add(src1, src2, add_result);imshow("add_result", add_result);Mat sub_result = Mat::zeros(src1.size(), src1.type());//API实现图像相减subtract(src1, src2, sub_result);imshow("sub_result", sub_result);Mat mul_result = Mat::zeros(src1.size(), src1.type());//API实现图像相乘multiply(src1, src2, mul_result);imshow("mul_result", mul_result);Mat div_result = Mat::zeros(src1.size(), src1.type());//API实现图像相除divide(src1, src2, div_result);imshow("div_result", div_result);waitKey(0);return 0;
}
输入图片1：
输入图片2：
输出图片1：
输出图片2：
输出图片3：
输出图片4：
输出图片5：
6_图像伪色彩增强
applyColorMap():将灰度图像转换成彩色图像，转换的模式达22种之多。详细接口形式可看源码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;
void customColorMap(Mat& image);
int main(int argc, const char* argv[])
{Mat src = imread("");if (src.empty()){printf("could not load image...\n");return -1;}Mat gray, dst;applyColorMap(src, dst, COLORMAP_SUMMER);//将灰度图像转换成彩色图像imshow("colorMap", dst);cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);//灰度化imshow("gray", gray);customColorMap(gray);waitKey(0);return 0;
}void customColorMap(Mat& image) //二值化
{int lut[256];for (int i = 0; i < 256; i++) {if (i < 127)lut[i] = 0;elselut[i] = 255;}int h = image.rows;int w = image.cols;for (int row = 0; row < h; row++) {for (int col = 0; col < w; col++) {int pv = image.at<uchar>(row, col);image.at<uchar>(row, col) = lut[pv];}}imshow("lut demo", image);
}
输入图片：
输出图片1：
输出图片2：
输出图片3：
7_图像像素操作（逻辑操作）
Rect：类成员变量x、y、width、height，分别为左上角点的坐标和矩形的宽和高
成员属性：
size()和area()：
size()函数返回值就是一个size类型的变量，包括矩形的宽度和高度，area()函数返回了矩形的面积。
br()和tl()：
br()返回右下角坐标（BottomRight），tl()返回矩形左上角坐标(TopLeft)。返回值类型均为Point
contains()和inside()：
返回值为bool类型，用来描述点和矩形的相对位置的。
Sclar：用来设置颜色。三通道颜色排列顺序 B G R
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main(int argc, const char* argv[])
{//创建第一个图片 400*400 三通道Mat src1 = Mat::zeros(Size(400, 400), CV_8UC3);//Rect类 x,y,height,widthRect rect(100, 100, 100, 100);src1(rect) = Scalar(0, 0, 255);imshow("input1", src1);printf("create first image...\n");//创建第二个图片Mat src2 = Mat::zeros(Size(400, 400), CV_8UC3);rect.x = 150;rect.y = 150;src2(rect) = Scalar(0, 0, 255);imshow("input2", src2);printf("create second image...\n");Mat dst1, dst2, dst3;bitwise_and(src1, src2, dst1);//像素与bitwise_xor(src1, src2, dst2);//像素异或bitwise_or(src1, src2, dst3);//像素或imshow("dst1", dst1);imshow("dst2", dst2);imshow("dst3", dst3);Mat src = imread("test.png");namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("input", src);Mat dst;bitwise_not(src, dst);//像素非imshow("dst", dst);waitKey(0);return 0;
}
输入图像：
输出图像1：
输出图像2：
输出图像3：
输出图像4：
输出图像5：
输出图像6：
输出图像7：
8_图像通道分离合并
**split()
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