图像处理基础和OpenCV常用接口

一 OpenCV安装
- 1 windows
- 2 Ubuntu
二笛卡尔坐标系和极坐标系
三图像处理流程
- 1 低通滤波
- 2 图像细化
- 3 图像锐化
- 4 图像平滑
- 5 图像二值化
- 6 图像分割算法
- 7 文档矫正
四 imread函数
- 1 imread()的用法
- 2 打开中文名称图片
- 3 关于 cv2.imread() 读取图像为BGR问题
五 shape
六 IplImage， CvMat， Mat 的关系
- 1 IplImage
- 2 CvMat
- 3 Mat
- 4 CvMat, Mat, IplImage之间的互相转换
七确定 OpenCV 矩阵元素的数据类型
八 cvtColor和cvCvtColor
九 png图片和jpeg图片
十 Python Pillow (PIL) Image.save 保存为jpg图片压缩问题
十一图像的缩放-resize()
十二 Opencv之图像固定阈值二值化处理threshold
- 2 threshold
- 3 代码
十三图片裁剪
- 1 opencv Rect()函数介绍
- 2 截取
十四 sobel边缘检测
十五插值技术
十六直线检测
十七角点检测
十八曲线检测

一 OpenCV安装

1 windows

VS2017配置opencv教程（超详细！！！）：https://blog.csdn.net/qq_41175905/article/details/80560429
【详细步骤】VS2019配置opencv4.1.0（opencv3以上适用）：https://blog.csdn.net/qq_43249043/article/details/95337180

2 Ubuntu

1 安装opencv
开始之前进行必要的更新工作：sudo apt-get update；
安装opencv：

sudo apt-get install libcv-dev
sudo apt-get install libopencv-dev

安装过程比较缓慢，请耐心等待。安装完毕之后，opencv相关的头文件被安装到/usr/lib文件夹中，该文件夹是linux默认头文件查找路径。
opencv的相关动态链接库被安装到/usr/lib文件夹中。这些动态链接库包含：

ocr_cpp_infer【opencv_calib3d】——相机校准和三维重建
ocr_cpp_infer【opencv_core】——核心模块，画图和其它辅助功能
ocr_cpp_infer【opencv_features2d】——二维特征检測
ocr_cpp_infer【opencv_flann】——高速最邻近搜索
ocr_cpp_infer【opencv_highgui】——GUI用户界面
ocr_cpp_infer【opencv_imgproc】——图像处理
ocr_cpp_infer【opencv_legacy】——废弃部分
ocr_cpp_infer【opencv_ml】——机器学习模块
ocr_cpp_infer【opencv_objdetect】——目标检測模块
ocr_cpp_infer【opencv_ocl】——运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块
ocr_cpp_infer【opencv_video】——视频分析组件

2 简单演示样例
【C++】——通过代码加载一张图片，通过opencv把彩色图片转换为黑白图片，并把原图和转换后的图片输出到屏幕中。

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;int main (int argc, char **argv)
{Mat image, image_gray;image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR );if (argc != 2 || !image.data) {cout << "No image data\n";return -1;}cvtColor(image, image_gray, CV_RGB2GRAY);namedWindow("image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("image gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("image", image);imshow("image gray", image_gray);waitKey(0);return 0;
}

3 编译

g++ main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs opencv`

二笛卡尔坐标系和极坐标系

笛卡尔坐标系（Cartesian coordinates，法语：les coordonnées cartésiennes）就是直角坐标系和斜坐标系的统称。
极坐标，属于二维坐标系统，创始人是牛顿，主要应用于数学领域。极坐标是指在平面内取一个定点OOO，叫极点，引一条射线OxOxOx，叫做极轴，再选定一个长度单位和角度的正方向（通常取逆时针方向）。对于平面内任何一点MMM，用ρρρ表示线段OMOMOM的长度（有时也用rrr表示），θθθ表示从OxOxOx到OMOMOM的角度，ρρρ叫做点MMM的极径，θθθ叫做点MMM的极角，有序数对$ (ρ,θ)就叫点就叫点就叫点M的极坐标，这样建立的坐标系叫做极坐标系。通常情况下，的极坐标，这样建立的坐标系叫做极坐标系。通常情况下，的极坐标，这样建立的坐标系叫做极坐标系。通常情况下，M$的极径坐标单位为1（长度单位），极角坐标单位为rad（或°）。

三图像处理流程

1 低通滤波

图像处理之低通滤波：https://blog.csdn.net/weixin_38570251/article/details/82054106

2 图像细化

图像细化(Image Thinning)，一般指二值图像的骨架化(Image Skeletonization) 的一种操作运算。
细化是将图像的线条从多像素宽度减少到单位像素宽度过程的简称，一些文章经常将细化结果描述为“骨架化”、“中轴转换”和“对称轴转换”。
OpenCV学习(13) 细化算法(1)：https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3321732.html
OpenCV学习(14) 细化算法(2)：https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3322108.html
OpenCV学习(15) 细化算法(3)：https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3327183.html
OpenCV学习(16) 细化算法(4)：https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3327318.html
OpenCV学习(17) 细化算法(5)：https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3329686.html
OpenCV学习(18) 细化算法(6)：https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3329905.html
OpenCV学习(19) 细化算法(7)：https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3329918.html

3 图像锐化

图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。

4 图像平滑

图像处理与matlab实例之图像平滑(一)：https://www.cnblogs.com/luyaoblog/p/7160948.html
图像平滑处理：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/gausian_median_blur_bilateral_filter/gausian_median_blur_bilateral_filter.html

5 图像二值化

定义：图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。
灰度值0：黑，灰度值255：白
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化(Binarization)。

6 图像分割算法

最全综述 | 图像分割算法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70758906

7 文档矫正

从零开始学习「张氏相机标定法」(一)相机成像模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35223115

四 imread函数

1 imread()的用法

对于 imread() 函数来说，它的参数有两个：
1、图片的相对路径或者绝对路径；2、flag的取值有三个，分别是0（总是返回一个灰度图）,1（返回3通道彩色图），-1（返回原图（带alpha 通道：Alpha通道是计算机图形学中的术语，指的是特别的通道，意思是“非彩色”通道))。

2 打开中文名称图片

在windows下，OpenCV3 的 imread() 无法读取中文名称的图片。解决如下：

import cv2
import numpy as npdef cv_imread(image_path):cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(image_path, dtype=np.uint8), -1)return cv_img

同样，imwrite() 无法写入中文名称的图片。解决如下：

def cv_imwrite(write_path, img):cv2.imencode('.jpg', img,)[1].tofile(write_path)

3 关于 cv2.imread() 读取图像为BGR问题

本节内容来自这里。
opencv读取图像为b,g,r方法，比如：

img = cv2.imread("xx.jpg")
cv2.imshow("xx",img)

展示的结果是正常的：

但是此时读取到的img已经为bgr方式了，如果我们再用其他使用rgb方式读取的函数进行读取时就会出错，比如我用plt对图像进行显示，效果如下:

因为plt函数是rgb方式读取的，所以会出错。这时我们可以手动改变img的通道顺序，如下:

b,g,r = cv2.split(img)
img_rgb = cv2.merge([r,g,b])
plt.figure()
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()

这时img_rgb就是rgb顺序的了。那么这时再用 cv2.imshow() 显示出来，rgb错误:

五 shape

image.shape[0]#图片垂直尺寸
image.shape[1]#图片水平尺寸
image.shape[2]#图片通道数## 遍历
for x in image.shape[0]:for y in image.shape[1]:print(image[x, y])

六 IplImage， CvMat， Mat 的关系

本节内容来自这里。
opencv 中常见的与图像操作有关的数据容器有 Mat，cvMat 和 IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat 类型侧重于计算，数学性较高，openCV 对 Mat 类型的计算也进行了优化。而 CvMat 和 IplImage 类型更侧重于“图像”，opencv 对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。在 opencv2.0 之前，opencv 是完全用 C 实现的，但是，IplImage 类型与 CvMat 类型的关系类似于面向对象中的继承关系。实际上，CvMat 之上还有一个更抽象的基类：CvArr，这在源代码中会常见。

1 IplImage

本节内容来自这里。
opencv中的图像信息头，该结构体定义：

typedef struct _IplImage
{ int nSize;    /* IplImage大小 */int ID;    /* 版本 (=0)*/int nChannels;  /* 大多数OPENCV函数支持1，2，3 或 4 个通道 */ int alphaChannel;  /* 被OpenCV忽略 */ int depth;   /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U， IPL_DEPTH_8S， IPL_DEPTH_16U， IPL_DEPTH_16S， IPL_DEPTH_32S， IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */ char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */ char channelSeq[4]; /* 被OpenCV忽略 */ int dataOrder;      /* 0 - 交叉存取颜色通道， 1 - 分开的颜色通道。 cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */ int origin;     /* 0 - 顶—左结构，1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */ int align;     /* 图像行排列 (4 or 8)。 OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */ int width;     /* 图像宽像素数 */ int height;    /* 图像高像素数*/ struct _IplROI *roi;  /* 图像感兴趣区域。 当该值非空只对该区域进行处理 */ struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */ void *imageId;  /* 同上*/ struct _IplTileInfo *tileInfo;  /*同上*/ int imageSize;    /* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep)，单位字节*/ char *imageData;    /* 指向排列的图像数据 */ int widthStep;     /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */ int BorderMode[4];     /* 边际结束模式， 被OpenCV忽略 */ int BorderConst[4];    /* 同上 */ char *imageDataOrigin;    /* 指针指向一个不同的图像数据结构(不是必须排列的)，是为了纠正图像内存分配准备的 */
} IplImage;

分配与释放图像空间：

//分配图像空间
IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);size:  cvSize(width,height);depth: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F, IPL_DEPTH_64Fchannels: 1, 2, 3 or 4.   //注意数据为交叉存取。彩色图像的数据编排为b0 g0 r0 b1 g1 r1 ...//分配一个单通道字节图像
IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); //分配一个三通道浮点图像
IplImage* img2=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);//释放图像空间
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
cvReleaseImage(&img);//复制图像
IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
IplImage* img2;
img2=cvCloneImage(img1);//设定/获取兴趣区域:
void  cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect);
void  cvResetImageROI(IplImage* image);
vRect cvGetImageROI(const IplImage* image);//设定/获取兴趣通道:
void cvSetImageCOI(IplImage* image, int coi); // 0=all
int cvGetImageCOI(const IplImage* image);

读取储存图像：

//从文件中载入图像:
IplImage* img=0;
img=cvLoadImage(fileName);
if(!img) printf("Could not load image file: %s/n",fileName);Supported image formats: BMP, DIB, JPEG, JPG, JPE, PNG, PBM, PGM, PPM,SR, RAS, TIFF, TIF
//载入图像默认转为3通道彩色图像。 如果不是，则需加flag:img=cvLoadImage(fileName,flag);//flag: >0 载入图像转为三通道彩色图像=0 载入图像转为单通道灰度图像<0 不转换载入图像(通道数与图像文件相同)。//图像存储为图像文件:
if(!cvSaveImage(outFileName,img)) printf("Could not save: %s/n",outFileName);
//输入文件格式由文件扩展名决定。

存取图像元素：

//假设需要读取在i行j列像点的第k通道。 其中， 行数i的范围为[0， height-1]， 列数j的范围为[0， width-1]， 通道k的范围为[0， nchannels-1]。
/*间接存取: (比较通用， 但效率低， 可读取任一类型图像数据)*/
//对单通道字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("intensity=%f/n",s.val[0]);
s.val[0]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value//对多通道浮点或字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("B=%f, G=%f, R=%f/n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]);
s.val[0]=111;
s.val[1]=111;
s.val[2]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value/*直接存取: (效率高, 但容易出错)*/
//对单通道字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;//对多通道字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R//对多通道浮点图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R/*用指针直接存取 : (在某些情况下简单高效)*/
//对单通道字节图像:
IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(uchar);
uchar* data    = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j] = 111;//对多通道字节图像:
IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(uchar);
int channels   = img->nChannels;
uchar* data    = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111;//对单通道浮点图像(假设用4字节调整):
IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(float);
int channels   = img->nChannels;
float * data    = (float *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111;/*使用 c++ wrapper 进行直接存取: (简单高效)*/
//对单/多通道字节图像，多通道浮点图像定义一个 c++ wrapper:
template<class T> class Image
{private:IplImage* imgp;public:Image(IplImage* img=0) {imgp=img;}~Image(){imgp=0;}void operator=(IplImage* img) {imgp=img;}inline T* operator[](const int rowIndx) {return ((T *)(imgp->imageData + rowIndx*imgp->widthStep));}
};typedef struct{unsigned char b,g,r;
} RgbPixel;typedef struct{float b,g,r;
} RgbPixelFloat;typedef Image<RgbPixel>       RgbImage;
typedef Image<RgbPixelFloat>  RgbImageFloat;
typedef Image<unsigned char>  BwImage;
typedef Image<float>          BwImageFloat;//单通道字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
BwImage imgA(img);
imgA[i][j] = 111;//多通道字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
RgbImage  imgA(img);
imgA[i][j].b = 111;
imgA[i][j].g = 111;
imgA[i][j].r = 111;//多通道浮点图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
RgbImageFloat imgA(img);
imgA[i][j].b = 111;
imgA[i][j].g = 111;
imgA[i][j].r = 111;

从本质上讲，IplImage是一个CvMat对象，但CvMat中的data和IplImage中的imageData是有区别的，imageData指针是字节类型指针，所以指向的数据是uchar类型的。所以，在图像上进行指针运算时，你可以简单增加widthStep。
下面讲讲另一个变量ROI(感兴趣的区域)的故事，实际上它是一个IPL/IPP结构IplROI的实例。IplROI包含xOffset，yOffset，height，width和coi(感兴趣的通道)成员变量。
ROI的思想是：一旦设定ROI，通常作用于整幅图像的函数只会对ROI所表示的子图像进行操作。若果IplImage变量设置了ROI，则所有的OpenCV函数就会使用该ROI变量。
ROI在实际工作中有很重要的作用，很多情况下，使用它会提高计算机视觉代码的执行速度。如果想设置ROI，使用函数cvSetImageROI()，并为其传递一个图像指针和矩形。取消ROI，只需要为函数cvResetImageROI()，传递一个图像指针。

2 CvMat

首先，我们需要知道，第一，在OpenCV中没有向量(vector)结构。任何时候需要向量，都只需要一个列矩阵(如果需要一个转置或者共轭向量，则需要一个行矩阵)。第二，OpenCV矩阵的概念与我们在线性代数课上学习的概念相比，更抽象，尤其是矩阵的元素，并非只能取简单的数值类型，可以是多通道的值。CvMat 的结构：

typedef struct CvMat{ int type;int step;          /*用字节表示行数据长度*/int* refcount;     /*内部访问*/union {uchar*  ptr;short*  s;int*    i;float*  fl;double* db;} data;    /*数据指针*/union {int rows;int height;};union {int cols;   int width;};
} CvMat; /*矩阵结构头*/

创建CvMat数据：

CvMat * cvCreateMat(int rows, int cols, int type); /*创建矩阵头并分配内存*/
CV_INLine CvMat cvMat((int rows, int cols, int type, void* data CV_DEFAULT); /*用已有数据data初始化矩阵*/
CvMat * cvInitMatHeader(CvMat * mat, int rows, int cols, int type, void * data CV_DEFAULT(NULL), int step CV_DEFAULT(CV_AUTOSTEP)); /*(用已有数据data创建矩阵头)*/

对矩阵数据进行访问：

/*间接访问*/
/*访问CV_32F1和CV_64FC1*/
cvmSet( CvMat* mat, int row, int col, double value);
cvmGet( const CvMat* mat, int row, int col );/*访问多通道或者其他数据类型: scalar的大小为图像的通道值*/
CvScalar cvGet2D(const CvArr * arr, int idx0, int idx1); //CvArr只作为函数的形参void cvSet2D(CvArr* arr, int idx0, int idx1, CvScalar value);/*直接访问: 取决于数组的数据类型*/
/*CV_32FC1*/
CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_32FC1);
cvmat->data.fl[row * cvmat->cols + col] = (float)3.0;/*CV_64FC1*/
CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_64FC1);
cvmat->data.db[row * cvmat->cols + col] = 3.0;/*一般对于单通道*/
CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_64FC1);
CV_MAT_ELEM(*cvmat, double, row, col) = 3.0; /*double是根据数组的数据类型传入,这个宏不能处理多通道*//*一般对于多通道*/
if (CV_MAT_DEPTH(cvmat->type) == CV_32F)CV_MAT_ELEM_CN(*cvmat, float, row, col * CV_MAT_CN(cvmat->type) + ch) = (float)3.0; // ch为通道值
if (CV_MAT_DEPTH(cvmat->type) == CV_64F)CV_MAT_ELEM_CN(*cvmat, double, row, col * CV_MAT_CN(cvmat->type) + ch) = 3.0; // ch为通道值/*多通道数组*/
/*3通道*/
for (int row = 0; row < cvmat->rows; row++)
{    p = cvmat ->data.fl + row * (cvmat->step / 4);for (int col = 0; col < cvmat->cols; col++)   {       *p = (float) row + col;       *(p+1) = (float)row + col + 1;       *(p+2) = (float)row + col + 2;       p += 3;    }
}
/*2通道*/
CvMat * vector = cvCreateMat(1,3, CV_32SC2);CV_MAT_ELEM(*vector, CvPoint, 0, 0) = cvPoint(100,100);
/*4通道*/
CvMat * vector = cvCreateMat(1,3, CV_64FC4);CV_MAT_ELEM(*vector, CvScalar, 0, 0) = CvScalar(0, 0, 0, 0);

复制矩阵操作：

/*复制矩阵*/
CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
CvMat* M2;
M2=cvCloneMat(M1);

3 Mat

Mat是 opencv2.0 推出的处理图像的新的数据结构，现在越来越有趋势取代之前的cvMat和lplImage，相比之下Mat最大的好处就是能够更加方便的进行内存管理，不再需要程序员手动管理内存的释放。opencv2.3 中提到Mat是一个多维的密集数据数组，可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。

class CV_EXPORTS Mat{public：
/*..很多方法..*/
/*............*/int flags;(Note ：目前还不知道flags做什么用的)
int dims;  /*数据的维数*/
int rows,cols; /*行和列的数量;数组超过2维时为(-1，-1)*/
uchar *data;   /*指向数据*/
int * refcount;   /*指针的引用计数器; 阵列指向用户分配的数据时，指针为 NULL
/* 其他成员 */
...};

从以上结构体可以看出Mat也是一个矩阵头，默认不分配内存，只是指向一块内存(注意读写保护)。初始化使用create函数或者Mat构造函数，以下整理自opencv2.3.1 Manual:

Mat(nrows, ncols, type, fillValue]);
M.create(nrows, ncols, type);例子：
Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3)); /*创建复数矩阵1+3j*/
M.create(100, 60, CV_8UC(15)); /*创建15个通道的8bit的矩阵*//*创建100*100*100的8位数组*/
int sz[] = {100, 100, 100};
Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar:all(0));/*现成数组*/
double m[3][3] = {{a, b, c}, {d, e, f}, {g, h, i}};
Mat M = Mat(3, 3, CV_64F, m).inv();/*图像数据*/
Mat img(Size(320,240),CV_8UC3);
Mat img(height, width, CV_8UC3, pixels, step); /*const unsigned char* pixels,int width, int height, int step*//*使用现成图像初始化Mat*/
IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1);
Mat mtx(img,0); // convert IplImage* -> Mat; /*不复制数据,只创建一个数据头*/

访问Mat的数据元素：

/*对某行进行访问*/
Mat M;
M.row(3) = M.row(3) + M.row(5) * 3; /*第5行扩大三倍加到第3行*//*对某列进行复制操作*/
Mat M1 = M.col(1);
M.col(7).copyTo(M1); /*第7列复制给第1列*//*对某个元素的访问*/
Mat M;
M.at<double>(i,j); /*double*/
M.at(uchar)(i,j);  /*CV_8UC1*/
Vec3i bgr1 = M.at(Vec3b)(i,j) /*CV_8UC3*/
Vec3s bgr2 = M.at(Vec3s)(i,j) /*CV_8SC3*/
Vec3w bgr3 = M.at(Vec3w)(i,j) /*CV_16UC3*//*遍历整个二维数组*/
double sum = 0.0f;
for(int row = 0; row < M.rows; row++)
{    const double * Mi = M.ptr<double>(row); for (int col = 0; col < M.cols; col++)      sum += std::max(Mi[j], 0.);
}/*STL iterator*/
double sum=0;
MatConstIterator<double> it = M.begin<double>(), it_end = M.end<double>();
for(; it != it_end; ++it)
sum += std::max(*it, 0.);

Mat可进行Matlab风格的矩阵操作，如初始化的时候可以用initializers,zeros(), ones(), eye()。除以上内容之外，Mat还有有3个重要的方法：

Mat mat = imread(const String* filename);           // 读取图像
imshow(const string frameName, InputArray mat);  //    显示图像
imwrite (const string& filename, InputArray img);    //储存图像

4 CvMat, Mat, IplImage之间的互相转换

IpIImage -> CvMat
/*cvGetMat*/
CvMat matheader;
CvMat * mat = cvGetMat(img, &matheader);
/*cvConvert*/
CvMat * mat = cvCreateMat(img->height, img->width, CV_64FC3);
cvConvert(img, mat)IplImage -> Mat
Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);/*default copyData=false,与原来的IplImage共享数据,只是创建一个矩阵头*/
例子：
IplImage* iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1);
Mat mtx(iplImg); /* IplImage * -> Mat,共享数据; or : Mat mtx = iplImg;*/Mat -> IplImage
Mat M
IplImage iplimage = M; /*只创建图像头，不复制数据*/CvMat -> Mat
Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false); /*类似IplImage -> Mat，可选择是否复制数据*/Mat -> CvMat
例子(假设Mat类型的imgMat图像数据存在)：
CvMat cvMat = imgMat;/*Mat -> CvMat, 类似转换到IplImage，不复制数据只创建矩阵头

七确定 OpenCV 矩阵元素的数据类型

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八 cvtColor和cvCvtColor

1、C++接口：void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0)
//InputArray：接口类可以是Mat、Mat_<T>、Mat_<T, m, n>、vector<T>、vector<vector<T>>、vector<Mat>
2、C接口：void cvCvtColor(const CvArr* src, CvArr* dst, int code)
//CvArr* src 可以是 iplimage 类型
Mat：是C++中的一个类，用 Mat 定义变量，要用 cvtColor() 函数来调用。
CvMat：是C中的一个结构体，用 CvMat 定义的变量，要用 cvCvtColor() 函数来调用。

九 png图片和jpeg图片

png图片是四通道ARGB，jpeg是三通道RGB；

十 Python Pillow (PIL) Image.save 保存为jpg图片压缩问题

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在使用Pillow中的Image.save()方法，使用默认参数保存jpg图片的过程中发现图片被压缩的很严重，导致原来很大的大小变成几十K。这是因为在保存为jpg的过程中，内部使用压缩算法对图片进行的压缩处理。
但是有些时候往往需要图片的大小不能变化太大或不能太小。所以在使用此方式时可以加入参数：
imObj.save(img_name, quality=95)
quality参数：保存图像的质量，值的范围从1（最差）到95（最佳）。默认值为75，使用中应尽量避免高于95的值; 100会禁用部分JPEG压缩算法，并导致大文件图像质量几乎没有任何增益。
使用此参数后，图片大小会增加。如果图片的大小还不能满足你的需求，是否还有其他方式去增加图片大小呢？
通过查阅资料并尝试，发现save方法还有一个可以配合quality使用的参数，能够大大增加图片大小：
imObj.save(new_name, quality=95, subsampling=0)
subsampling参数：子采样，通过实现色度信息的分辨率低于亮度信息来对图像进行编码的实践。（参考：https：//en.wikipedia.org/wiki/Chroma_subsampling）
可能的子采样值是0,1和2，对应于4：4：4,4：2：2和4：1：1（或4：2：0？）。
经过实践将值设为0便可以满足图片大小增大的需求。
注意：以上方法的参数只针对于保存为JPG/JPEG格式的图片的情况。
参考文档：https://pillow.readthedocs.io/en/5.1.x/handbook/image-file-formats.html#jpeg
参考文档：https://pillow.readthedocs.io/en/4.0.x/PIL.html
https://www.2cto.com/kf/201406/306128.html

十一图像的缩放-resize()

OpenCV图像缩放使用的函数是：resize
void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)
参数含义：
InputArray src：原图像；
OutputArray dst：输出图像；
Size dsize：输出图像的大小。如果这个参数不为0，那么就代表将原图像缩放到这个Size(width，height)指定的大小；如果这个参数为0，那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算：dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))；
double fx=0：在x轴上的缩放比例；
double fy=0：在y轴上的缩放比例；
int interpolation：插值方式，有以下四种方式：

INTER_NN：最近邻插值

INTER_LINEAR：双线性插值 (缺省使用)

INTER_AREA：使用象素关系重采样，当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 INTER_NN 方法。

INTER_CUBIC：立方插值。

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>using namespace cv;int main()
{//读入图像Mat srcImage=imread("1.jpg");Mat temImage,dstImage1,dstImage2;temImage=srcImage;//显示原图imshow("原图",srcImage);//尺寸调整resize(temImage,dstImage1,Size(temImage.cols/2,temImage.rows/2),0,0,INTER_LINEAR);resize(temImage,dstImage2,Size(temImage.cols*2,temImage.rows*2),0,0,INTER_LINEAR);imshow("缩小",dstImage1);imshow("放大",dstImage2);waitKey();return 0;}

说明：
1、dsize与fx和fy必须不能同时为零
2、至于最后的插值方法，正常情况下使用默认的双线性插值就够用了。
几种常用方法的效率是：最邻近插值>双线性插值>双立方插值>Lanczos插值；
但是效率和效果成反比，所以根据自己的情况酌情使用。

十二 Opencv之图像固定阈值二值化处理threshold

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2 threshold

cv2.threshold(img, threshold, maxval, type)
其中：
1、threshold是设定的阈值
2、maxval是当灰度值大于(或小于)阈值时将该灰度值赋成的值
3、type规定的是当前二值化的方式

破折线为将被阈值化的值；虚线为阈值

cv2.THRESH_BINARY：大于阈值的部分被置为255，小于部分被置为0

cv2.THRESH_BINARY_INV：大于阈值部分被置为0，小于部分被置为255

cv2.THRESH_TRUNC：大于阈值部分被置为threshold，小于部分保持原样

cv2.THRESH_TOZERO：小于阈值部分被置为0，大于部分保持不变

cv2.THRESH_TOZERO_INV：大于阈值部分被置为0，小于部分保持不变

其实还有很重要的 cv2.THRESH_OTSU：作为图像自适应二值化的一个很优的算法 Otsu 大津算法的参数：
使用为：cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU )

3 代码

import cv2img1 = cv2.imread('./Image/cv.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img1 = cv2.resize(img1, (300, 300), interpolation=cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow('img1',img1)ret,binary = cv2.threshold(img1,175,255,cv2.THRESH_BINARY)
ret,binaryinv = cv2.threshold(img1,175,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret,trunc = cv2.threshold(img1,175,255,cv2.THRESH_TRUNC)
ret,tozero = cv2.threshold(img1,175,255,cv2.THRESH_TOZERO)
ret,tozeroinv = cv2.threshold(img1,175,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)cv2.imshow('binary',binary)
cv2.imshow('binaryinv',binaryinv)
cv2.imshow('trunc',trunc)
cv2.imshow('tozero',tozero)
cv2.imshow('tozeroinv',tozeroinv)
cv2.waitKey(0)

原图

1、cv2.THRESH_BINARY

2、cv2.THRESH_BINARY_INV

3、cv2.THRESH_TRUNC

4、cv2.THRESH_TOZERO

5、cv2.THRESH_TOZERO_INV

十三图片裁剪

1 opencv Rect()函数介绍

Rect(int _x,int _y,int _width,int _height);，参数意思为：左上角x坐标，左上角y坐标，矩形的宽，矩形的高。
一般的用法为：

Rect g_rectangle；
g_rectangle=Rect(a,b,c,d);

2 截取

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十四 sobel边缘检测

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('number.jpg',0)
# 其中，0表示将图片以灰度读出来。#### 图像边缘处理sobel细节
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
# 利用Sobel方法可以进行sobel边缘检测
# img表示源图像，即进行边缘检测的图像
# cv2.CV_64F表示64位浮点数即64float。
# 这里不使用numpy.float64，因为可能会发生溢出现象。用cv的数据则会自动
# 第三和第四个参数分别是对X和Y方向的导数（即dx,dy），对于图像来说就是差分，这里1表示对X求偏导（差分），0表示不对Y求导（差分）。其中，X还可以求2次导。
# 注意：对X求导就是检测X方向上是否有边缘。
# 第五个参数ksize是指核的大小。# 这里说明一下，这个参数的前四个参数都没有给谁赋值，而ksize则是被赋值的对象
# 实际上，这时可省略的参数，而前四个是不可省的参数。注意其中的不同点
# 还有其他参数，有需要的话可以去看，也可留言。sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
# 与上面不同的是对y方向进行边缘检测sobelXY = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 1, ksize=3)
# 这里对两个方向同时进行检测，则会过滤掉仅仅只是x或者y方向上的边缘##### 图像展示
# 展示上面处理的图片，包括源图像。
# 注意使用subplot和title方法
plt.subplot(2,2,1)
plt.imshow(img,'gray')
# 其中gray表示将图片用灰度的方式显示，注意需要使用引号表示这是string类型。
# 可以用本行命令显示'gray'的类型：print(type('gray'))
plt.title('src')
plt.subplot(2,2,2)
plt.imshow(sobelx,'gray')
plt.title('sobelX')
plt.subplot(2,2,3)
plt.imshow(sobely,'gray')
plt.title('sobelY')
plt.subplot(2,2,4)
plt.imshow(sobelXY,'gray')
plt.title('sobelXY')
plt.show()

https://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9170013

十五插值技术

插值技术（Interpolate Technology）。是通过数学计算的方式。将两个值之间的部分进行平滑过渡的一种技术方案。
首先我们要明白什么叫做光滑的曲线，可以这么认为，这个曲线是一个运动物体，在时间[0，1]内运动的轨迹。而要求的光滑的曲线，就是要求物体运动过程中没有速度的突变。且要求不同的曲线段之间，速度也不能有突变。据此，我们可以大约知道插值一段曲线，需要知道曲线其实点的位置和速度，结束点的位置和速度。由于有四个已知变量，显然，用一个三次方程来描述这个曲线是再合适不过了。

十六直线检测

https://blog.csdn.net/wishchin/article/details/83447861
https://blog.csdn.net/qq_19281769/article/details/84820515
https://blog.csdn.net/qq_19281769/category_8497640.html
https://www.cnblogs.com/WhyEngine/p/4020390.html
https://www.cnblogs.com/WhyEngine/p/4020294.html
https://blog.csdn.net/adamshan/article/details/78733302
https://blog.csdn.net/adamshan/category_7227853.html
https://adamshan.blog.csdn.net/article/details/78712120
https://blog.csdn.net/weixin_38746685/article/details/81613065
https://adamshan.blog.csdn.net/article/details/78712120
https://adamshan.blog.csdn.net/article/details/90578382
https://blog.csdn.net/qq_45281711/article/details/112980794

十七角点检测

https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6899627.html
https://blog.csdn.net/zhu_hongji/article/details/81235643
https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/9275368.html
https://blog.csdn.net/zhangquan2015/article/details/76686848
https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/58587907

十八曲线检测

https://blog.csdn.net/qq826309057/article/details/71328831
八邻域；

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2\imgproc\types_c.h>
using namespace cv;
using namespace std;/*** @brief 寻找图像曲线上某个点的下一个点* @details 如果坐标点值为255则返回** @param _neighbor_points 相邻的8个坐标点* @param _image 需要检测的图像* @param _inpoint 图像中起始坐标点* @param _flag 8个相邻点的开始下标* @param _outpoint 返回的坐标点* @param _outflag 返回坐标点在相邻8个点中的下标*/
bool findNextPoint(vector<Point> &_neighbor_points, Mat &_image, Point _inpoint, int _flag, Point &_outpoint, int &_outflag)
{int i = _flag;int count = 1;while (count <= 7){Point tmppoint = _inpoint + _neighbor_points[i];if (tmppoint.x > 0 && tmppoint.y > 0 && tmppoint.x < _image.cols && tmppoint.y < _image.rows){if (_image.at<uchar>(tmppoint) == 255){_outpoint = tmppoint;_outflag = i;_image.at<uchar>(tmppoint) = 0; //置为0return true;}}if (count % 2){i += count;if (i > 7){i -= 8;}}else{i -= count;if (i < 0){i += 8;}}count++;}return false;
}/*** @brief 寻找图像上的第一个点* @details 如果坐标点值为255则返回,且置为0** @param _inputimg 需要检测的图像* @param _outputpoint 返回的坐标点*/
bool findFirstPoint(Mat &_inputimg, Point &_outputpoint)
{for (int i = 0; i < _inputimg.rows; i++){uchar* data = _inputimg.ptr<uchar>(i);for (int j = 0; j < _inputimg.cols; j++){if (data[j] == 255){_outputpoint.x = j;_outputpoint.y = i;data[j] = 0;return true;}}}return false;
}/*** @brief 寻找曲线** @param _inputimg 需要检测的图像* @param _outputlines 返回曲线 */
void findLines(Mat &_inputimg, vector<deque<Point>> &_outputlines)
{// 相邻八个坐标点vector<Point> neighbor_points = { Point(-1,-1),Point(0,-1),Point(1,-1),Point(1,0),Point(1,1),Point(0,1),Point(-1,1),Point(-1,0) };Point first_point;while (findFirstPoint(_inputimg, first_point)){/*imshow("draw_img", _inputimg);waitKey(0);*/deque<Point> line;line.push_back(first_point);//由于第一个点不一定是线段的起始位置，双向找Point this_point = first_point;int this_flag = 0;Point next_point;int next_flag;while (findNextPoint(neighbor_points, _inputimg, this_point, this_flag, next_point, next_flag)){line.push_back(next_point);this_point = next_point;this_flag = next_flag;}//找另一边this_point = first_point;this_flag = 0;//cout << "flag:" << this_flag << endl;while (findNextPoint(neighbor_points, _inputimg, this_point, this_flag, next_point, next_flag)){line.push_front(next_point);this_point = next_point;this_flag = next_flag;}if (line.size() > 10){_outputlines.push_back(line);}}
}//随机取色 用于画线的时候
Scalar random_color(RNG &_rng)
{int icolor = (unsigned)_rng;return Scalar(icolor & 0xFF, (icolor >> 8) & 0xFF, (icolor >> 16) & 0xFF);
}int main()
{Mat image = imread("1.jpg");Mat gray;Mat binary_img;cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);threshold(gray, binary_img, 240, 255, THRESH_BINARY);//std::cout << gray << std::endl;vector<deque<Point>> lines;findLines(binary_img, lines);cout << lines.size() << endl;//draw linesMat draw_img(image.size(), image.type(), Scalar(0));// = image.clone();RNG rng(123);Scalar color;for (int i = 0; i < lines.size(); i++){color = random_color(rng);for (int j = 0; j < lines[i].size(); j++){draw_img.at<Vec3b>(lines[i][j]) = Vec3b(color[0], color[1], color[2]);}}imshow("draw_img", draw_img);imwrite("draw_img.jpg", draw_img);waitKey(0);return 0;
}