opencv 最基本入门资料非常实用.docx
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opencv最基本入门资料非常实用
读入一幅图像并在屏幕上显示
lIplImage*image=cvLoadImage（argv[1]）;
上面代码声明了一个IplImage图像的指针，然后根据图像名称的字符串arv[1]，将该幅图
像加载到内存。
图像结构体Iplimage（前几个字母是i的大写，小写p，小写的L）：
IplImage
|--intnChannels;//颜色通道数目（1,2,3,4）
|--intdepth;//像素的位深:
|//IPL_DEPTH_8U,IPL_DEPTH_8S,
|//IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S,
|//IPL_DEPTH_32S,IPL_DEPTH_32F,
|//IPL_DEPTH_64F
|--intwidth;//图像宽度（像素为单位）
|--intheight;//图像高度
|--char*imageData;//图像数据指针
|//注意彩色图像按BGR顺序存储数据
|--intdataOrder;//0-将像素点不同通道的值交错排在一起，形成单一像素平面
|//1-把所有像素同通道值排在一起，形成若干个通道平面，再把平面排列起来
|//cvCreateImage只能创建像素交错排列式的图像
|--intorigin;//0–像素原点为左上角,
|//1–像素原点为左下角（Windowsbitmapsstyle）
|--intwidthStep;//相邻行的同列点之间的字节数
|--intimageSize;//图像的大小（字节为单位）=height*widthStep
|--struct_IplROI*roi;//图像的感兴趣区域（ROI）.ROI非空时对图像的
|//处理仅限于ROI区域.
|--char*imageDataOrigin;//图像数据未对齐时的数据原点指针
|//（需要正确地重新分配图像内存）
|//（neededforcorrectimagedeallocation）
小贴士
初始化一个Iplimage，一般有以下两种途径：
以一个图像头初始化，通过cvCreateImageHeader（）函数，图像头标志了一副图像的属性，不同深度depth（可
看作数据的类型，通常由8位，16位等，可在定义的时候通过IPL_DEPTH_8U这样的宏来声明）、不同通道
的图像头不能混用，不然在操作时会出错。
多个图像头可指向同一副图像或同一副图像的不同区域。
（注意，图像头要指向数据->ImageData后才能进行操作，不然它仅仅相当一个指针存在）
以一个图像创建，自定义方式创建，cvCreateImage（）；或者通过拷贝创建，cvCloneImage（）,这时两个图像
的属性就自动一样了，或者通过cvLoadImage（）从磁盘读入，或者从视频读入一帧图像cvQueryFrame，后两
者也不需人工设定图像属性。
应该注意，使用cvCreateImage（）创建空白图像时，记得用cvSetZero（）等函数初
始化，不然图像不是全白色的。
lcvNamedWindow（"Example",CV_WINDOW_AUTOSIZE）;
创建一个窗口，用“Example”标识，也是窗口标题栏上显示的名称，第二个参数定义，默认是1，宏定义为CV_WINDOW_AUTOSIZE，自动根据
图像的大小调整窗口大小，2.0目前只支持一个值。
小贴士
这里无法自由指定窗口的大小，因为这涉及了图像的缩放方法，opencv2.0暂时没有支持这个功能，不过可
以通过创建另外尺寸的一幅图像，使用cvResize函数，将需要改变的图像变化到该幅图像上，这个函数可以
选择实现插值的方法。
也有另外一个函数cvResizeWindow是调整窗口大小，不过它只是简单地截取了一个窗口的一部分，其他部
分不会显示。
lcvShowImage（"Example",image）;
这个函数作用是在窗口”Example”中显示我们读入的image这幅图像。
第一个参数是
constchar*name型，表示窗口的名称，第二个参数是constCvArr*image型。
这里的CvArr
其实上是这样定义的typedefvoidCvArr，它的作用是作为一个函数参数，指定了一个函数可
以接受多种类型的参数，比如IplImage，还有矩阵结构体CvMat，或者点序列CvSeq。
lcvWaitKey（0）;
比较方便的函数，它的功能是使程序暂停，当参数是0或负数时，只有当用户触发一个
按键时，程序才继续向下运行，当参数是正整数时，表示暂停一段时间，单位是毫秒。
函数返回值是一个int，是用户按键的ASK2码的整数值。
小贴士
cvWaitKey还有另外一个用处是让出CPU的计算时间，在读取视频中我们经常会使用一个循
环，在循环里面读取图像，这时如果不使用cvWaitKey函数的话，窗口显示的内容会一直不
变的，这跟线程间的调度有关。
lcvReleaseImage（&image）;cvDestroyWindow（"Example"）;
最后两句作用是释放图像所占的内存，释放为窗口所分配的所有内存（包括窗口内部的
图像内存缓冲区，该缓冲区中保存了与图像指针相关的图像文件像素信息的一个副本）。
2.2访问图像数据
我们通常需要对图像数据进行迅速而高效的访问，我们可以直接读取Iplimage结构体的
内容，下面这个例子展示了这个过程。
图2是对图像像素值都增加了10后得到的结果。
程序2：
访问图像数据，使所有像素值增加10
#include"highgui.h"
intmain（intargc,char**argv）
{
//读入一张图片
IplImage*image=cvLoadImage（"lena.jpg"）;
if（NULL==image）//如果读入失败，退出程序
exit
（1）;
//创建一个窗口,标题为Example
cvNamedWindow（"Example",CV_WINDOW_AUTOSIZE）;
//用指针指向图像的数据区头部
uchar*pchar;
intwidth=image->width;//读取图像宽度
intheigh=image->height;//读取图像高度
intchannel=image->nChannels;//读取图像通道数
intwidthStep=image->widthStep;//读取图像一行像素所占的字节数
inti,j;
for（i=0;ifor（j=0;j{
uchar*temp=pchar+j*channel;
temp[0]+=10;//通道B
temp[1]+=10;//通道G
temp[2]+=10;//通道R
}
}
cvShowImage（"Example",image）;
cvWaitKey（0）;
cvReleaseImage（&image）;
cvDestroyWindow（"Example"）;
return0;
}
图2原图像像素增加10后
为了让图像的像素值改变，一个有效的办法就是遍历图像的所有像素，修改其值，
Iplimage结构的图像数据区头部存放在imageData中；此外，我们要必须获得图像的数据类
型、高度、宽度以及一行像素的字节数量。
其中图像所使用的数据类型决定了我们作为临时变量的指针（如上面的pchar、temp）
所使用的变量类型。
图像的数据类型：
上面程序使用的cvLoadImage（）函数读入的图像像素的类型是8位的整数，这也
就是pchar是uchar*型的原因。
Opencv支持的图像数据类型有很多，如果使用cvCreateImage函数创建图像就可以指定所使用的
数据类型，它的函数原型如下
IplImage*cvCreateImage（CvSizesize,intdepth,intchannels）;
CvSize表示图像的大小，为含两个int的结构体，定义如下
typedefstructCvSize
{
intwidth;
intheight;
}Opencv资料
----ByMocoSun2010.12.19
1.简介
OpenCV的全称是：
OpenSourceComputerVisionLibrary，Intel公司支持的开源计算机视
觉库，采用c/c++编写，可以运行在linux/windows/mac等操作系统上。
Opencv还提供了
python、ruby、matlab以及其他语言的接口。
其目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架，以帮助开发人员更便捷地设计更复杂的
计算机视觉相关应用程序。
Opencv包含的函数有500多个，覆盖了如工厂产品检测、医学
成像、信息安全、用户界面、摄像机标定、立体视觉和机器人等，具体将在下面介绍。
Opencv使用宽松的BSD开源协议，在遵守协议的情况下，允许生成商业产品，不必开发源
代码。
Opencv利用了IPP（高性能多媒体函数库）高度手工优化，且在inter处理器上有更高
的运行速度。
最新版本：
2.2,项目网址
其他版本的OpenCV：
opencv-extension-library:
扩展，
opencvx，另一个扩展，
emguCV:
C#版opencv，底层还是c，
opencv2.0的结构：
2.Opencv例子
2.1显示图像
Opencv可以读取各种类型的图像，包括BMP，DIB，JPEG，JPE，PNG，PBM，PGM，
PPM，SR，RAS，TIFF等，下面程序显示了如何加载一幅图像并在屏幕上显示出来。
显
示结果如图1所示。
程序1：
从文件中读取一幅图像并在屏幕上显示
#include"highgui.h"
intmain（intargc,char**argv）
{
if（argc<2）
exit
（1）;
//读入一张图片
IplImage*image=cvLoadImage（argv[1]）;
if（NULL==image）//如果读入失败，退出程序
exit
（1）;
//创建一个窗口,标题为Example
cvNamedWindow（"Example",CV_WINDOW_AUTOSIZE）;
//在窗口Example中显示图片image
cvShowImage（"Example",image）;
//暂停程序，等待用户触发一个按键
cvWaitKey（0）;
//释放图像所分配的内存
cvReleaseImage（&image）;
//销毁窗口
cvDestroyWindow（"Example"）;
return0;
}
cv
图像处理和视觉算法
MLL
统计分类器
HighGUI
图像和视频输入/出
CXCORE
基本结构和算法，XML支持，绘图函数小贴士
Cv与cv的区别：
以Cv开头的一般是函数，以cv开头的通常是内联数据元素。
CvPoint结构体不支持默认构造函数，但是可以通过inline的cvPoint（注意首字母小写）函数来创
建一个无名的CvPoint，这在传递一些函数参数经常使用，同理，CvScalar与cvScalar,CvSize与
cvSize等也有这样的用法。
intDepth定义了图像的深度，可以理解为图像的数据类型，Opencv用许多宏来表示不同
的图像类型，如下表
表1Opencv图像类型
宏图像像素类型
IPL_DEPTH_8U无符号8位整数（8u）
IPL_DEPTH_8S有符号8位整数（8s）
IPL_DEPTH_16S有符号16位整数（16s）
IPL_DEPTH_32S有符号32为整数（32s）
IPL_DEPTH_32F32位浮点数单精度（32f）
IPL_DEPTH_64F64位浮点数双精度（64f）
图像通道nchannel：
Opencv里图像通道可以有4个，即一般的RGB+alpha通道，在创建图像时的
nchannels整数参数就是设置通道数的，1通道的图像都称为灰度图像，彩色图像独立查看每个通
道，看到的图像也是灰色的。
正如前面介绍的，默认情况下，->imageData是用交错形式存放图像的各个通道的数值的，
如下图所示。
图3图像像素排列方式
可以通过cvCvtColor（）进行图像空间的转换，如RGB或BGR到灰度（反过来有Bayer到彩色），
HSV与RGB互相转换等等，比较方便。
图像一行字节数widthStep：
这个容易跟图像宽度width混淆，遍历时如果在计算每一行开始的
地址时用width去乘以行序号容易出错，这是因为为了处理过程高效，每行像素都会用固定的字
节数来对齐，因此在第i行末和第i+1行开始出可能会有补齐字节（见图3）。
小贴士
除了自行定位像素的位置外，Opencv还提供了一些函数，可以方便地取得或者设置矩阵元rr,intidx0）
DoublecvGetReal2D（constCvArr*arr,intidx0,intidx1）
voidcvSetReal1D（constCvArr*arr,intidx0,doublevalue）
voidcvSetReal2D（constCvArr*arr,intidx0,intidx1,doublevalue）
CvScalarcvGet1D（constCvArr*arr,intidx0）
CvScalarcvGet1D（constCvArr*arr,intidx0,intidx1）
voidcvSet1D（constCvArr*arr,intidx0,CvScalarvalue）
voidcvSet2D（constCvArr*arr,intidx0,intidx1,CvScalarvalue）
其中CvScalar是一个三个double组成结构体，表示一个像素。
3.参考资料
l参考书籍：
《Learningopencv》，作者：
GaryBradski,AdrianKaehler，东南大学出版社
《学习OpenCV中文版》，译者：
于仕琪刘瑞祯，清华大学出版社
《OpenCV中文教程》，刘瑞祯于仕琪，北京航空航天大学出版社
l互联网资料：
Opencv中文网站：
提供基本的opencv参考、例程，还可以互动提
问（论坛）
维基百科（英文）：
http:
//en.wikipedia.org/wiki/Main_Page，海纳百川，很多知识的整理。
雅虎GROUPS:
开源项目网址：
附Opencv支持的功能描述
图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换）
图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出）
矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解）
支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图）
基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、
图像金字塔结构）结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼
近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
摄像头定标（寻找和跟踪定标模式、参数定标、基本矩阵估计、单应矩阵估计、立体视觉匹
配）
运动分析（光流、动作分割、目标跟踪）
目标识别（特征方法、HMM模型）
基本的GUI（显示图像/视频、键盘/鼠标操作、滑动条）
图像标注（直线、曲线、多边形、文本标注）
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