opencv c++编程基础

1、图片的本质

图像在 OpenCV 中的本质

在 OpenCV 中，图像被表示为一个多维数组，其中每个元素对应于图像中的单个像素。图像的维度取决于其通道数和像素数。

  • **通道数：**图像可以有多个通道，每个通道存储图像的不同信息。例如，彩色图像通常有 3 个通道（红色、绿色和蓝色），而灰度图像只有一个通道。
  • **像素数：**图像的像素数决定了其宽度和高度。

图像存储方式

OpenCV 中的图像通常以以下格式存储：

  • **Mat：**这是 OpenCV 中最常用的图像表示形式。Mat 是一个多维数组，可以存储不同类型的图像数据（例如，uint8、float32 等）。
  • **IplImage：**这是一个旧的图像表示形式，在 OpenCV 2.0 之前使用。它与 Mat 类似，但有一些限制。

Mat 中图像的存储

Mat 中的图像数据以行优先顺序存储。这意味着图像的第一个维度对应于行，而第二个维度对应于列。对于一个 3 通道的彩色图像，Mat 中的元素顺序如下：

[B00, G00, R00, B01, G01, R01, ..., Bmn, Gmn, Rmn]

其中：

  • B、G、R 表示蓝色、绿色和红色通道
  • m 和 n 是图像的高度和宽度

通道的顺序

OpenCV 中图像的通道顺序通常为 BGR（蓝色、绿色、红色）。这与其他一些图像处理库（如 PIL）中使用的 RGB 顺序不同。

其他图像存储格式

除了 Mat 和 IplImage 之外，OpenCV 还支持其他图像存储格式，包括：

  • **UMat：**一种优化的 Mat，可利用 GPU 加速。
  • **cuda::GpuMat：**一种专用于 GPU 处理的 Mat。
  • **std::vector<uchar>：**一种使用标准 C++ 向量存储图像数据的格式。

2、Mat

从文件读取图片并显示

#include <iostream>
#include "opencv2/core.hpp"
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(){Mat image;image = imread("firefox.png");      //imread()读取图片if(!image.empty()){imshow("1",image);              //imshow展示图片，前面为展示名，后面为图片。waitKey(0);}destroyAllWindows();return 0;
}

从文件读取图片并显示

waitKey(0) 是 OpenCV 中的一个函数，用于等待用户按下一个键。它有以下作用：

  • 暂停程序执行：waitKey(0) 会暂停程序执行，直到用户按下一个键。这通常用于在显示图像或视频时让用户有机会查看内容。
  • **获取按键：**当用户按下一个键时，waitKey(0) 会返回该键的 ASCII 码。这可用于检测用户输入并做出相应操作。
  • 无限等待：waitKey(0) 的参数为 0 表示无限等待。这意味着程序将一直暂停，直到用户按下一个键。

使用示例：

cv::Mat image = cv::imread("image.png");cv::imshow("Image", image);cv::waitKey(0);

在上面的示例中，程序将暂停执行，直到用户按下一个键。然后，程序将继续执行，关闭图像窗口并释放资源。

注意：

  • waitKey(0) 是一个阻塞函数，这意味着它会阻止程序执行，直到用户按下一个键。
  • 如果您不希望程序暂停执行，可以使用 waitKey(1)，它将等待 1 毫秒的按键输入。如果在此期间没有按键输入，程序将继续执行。
  • waitKey(0) 通常用于交互式应用程序，例如图像查看器或视频播放器。

展示结果：

图片大小resize函数

resize后保存为新图片

#include <iostream>
#include "opencv2/core.hpp"
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/mat.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(){Mat image;image = imread("firefox.png");      //imread()读取图片if(!image.empty()){imshow("image",image);              //imshow展示图片，前面为展示名，后面为图片。waitKey(0);}// destroyAllWindows();Mat resize_image;resize(image, resize_image, Size(), 1, 0.5);     //resize()改变大小 前为高度 后为宽度if(!image.empty()){imshow("resize",resize_image);             waitKey(0);}imwrite("resize.png",resize_image);     //imwrite(文件名，图片)写入文件   需要指定扩展名，否则exceptiondestroyAllWindows(); return 0;
}

图片旋转

getRotationMatrix2D()和warpAffine()函数

 Mat rotated_image;double angle = 90;                                               //旋转角度Point2f center(image.cols / 2.0, image.rows / 2.0);              //获取旋转中心Mat rotation_matix = getRotationMatrix2D(center, angle, 0.5);    //getRotationMatrix2D()计算旋转矩阵 参数：旋转中心、旋转角度、放大倍数warpAffine(image, rotated_image, rotation_matix, image.size());  //warpAffine旋转图片  参数：原图、目标图片、旋转矩阵、生成图片的大小if(!rotated_image.empty()){imshow("rotate",rotated_image);             waitKey(0);}imwrite("rotate.png",rotated_image);   destroyAllWindows();

Point2f 是 OpenCV 中的一个结构，用于表示二维点。它包含两个浮点成员：x 和 y，分别表示点的横坐标和纵坐标。

声明：

struct Point2f {float x;float y;};

构造函数：

  • **Point2f()：**创建一个默认构造的 Point2f，其中 x 和 y 都为 0。
  • **Point2f(float x, float y)：**创建一个 Point2f，其中 x 和 y 设置为指定的值。

图片平移

warpAffine()函数和平移矩阵

平移矩阵：

平移矩阵是一个 2x3 的仿射变换矩阵，

[ 1 0 tx ][ 0 1 ty ]

其中：

  • tx 是水平平移量。
  • ty 是垂直平移量。

为tx提供正值将使图像向右移动，而负值将使图像向左移动。

同样，ty值为正值时，图像会向下平移，而ty值为负值时，图像会向上平移。

warpAffine()本质是仿射变换。

3、这里可以看到调整了大小或者平移过后窗口大小存在一些问题，：

可以使用 OpenCV 的 namedWindow() 函数来设置 imshow() 窗口的大小。

示例：

cv::namedWindow("Image", cv::WINDOW_NORMAL); // 创建一个可调整大小的窗口cv::imshow("Image", image);// 设置窗口大小cv::resizeWindow("Image", 640, 480);

参数：

  • **window_name：**窗口的名称。
  • **flag：**一个标志，指定窗口的类型。WINDOW_NORMAL 创建一个可调整大小的窗口。

其他标志：

  • **WINDOW_AUTOSIZE：**窗口大小自动调整为图像大小。
  • **WINDOW_FREERATIO：**窗口可以自由调整大小，而无需保持图像的宽高比。
  • **WINDOW_FULLSCREEN：**窗口以全屏模式显示。

注意：

  • namedWindow() 函数必须在 imshow() 函数之前调用。
  • 窗口大小只能在创建窗口后设置。
  • 窗口大小设置仅适用于可调整大小的窗口（即使用 WINDOW_NORMAL 标志创建的窗口）。

图片拼接

在 OpenCV 中，可以使用 hconcat() 和 vconcat() 函数水平和垂直拼接图像。

水平拼接（并排）：

cv::Mat image1 = cv::imread("image1.png");cv::Mat image2 = cv::imread("image2.png");cv::Mat拼接图像;cv::hconcat(std::vector[cv::Mat](cv::Mat){image1, image2},拼接图像);

垂直拼接（上下）：

cv::Mat image1 = cv::imread("image1.png");cv::Mat image2 = cv::imread("image2.png");cv::Mat拼接图像;cv::vconcat(std::vector[cv::Mat](cv::Mat){image1, image2},拼接图像);

参数：

  • **images：**要拼接的图像的向量。
  • **拼接图像：**用于存储拼接图像的 Mat 对象。

注意：

  • 要拼接的图像必须具有相同的通道数和深度。
  • hconcat() 和 vconcat() 函数将自动调整图像大小以匹配。
  • 拼接图像的尺寸取决于要拼接的图像的尺寸和拼接的方向。

图片翻转

在 OpenCV 中，可以使用 flip() 函数水平或垂直翻转图像。

水平翻转：

cv::Mat image = cv::imread("image.png");cv::Mat flipped_image;// 水平翻转cv::flip(image, flipped_image, 1);

垂直翻转：

cv::Mat image = cv::imread("image.png");cv::Mat flipped_image;// 垂直翻转cv::flip(image, flipped_image, 0);

参数：

  • **image：**要翻转的图像。
  • **flipped_image：**用于存储翻转后图像的 Mat 对象。
  • **flipCode：**指定翻转方向的标志。

flipCode 标志：

  • **0：**垂直翻转
  • **1：**水平翻转
  • **-1：**水平和垂直翻转

注意：

  • 翻转图像不会修改原始图像。
  • 翻转图像可能会导致图像质量下降，尤其是在翻转包含文本或其他非对称特征的图像时。

高斯模糊

在 OpenCV 中，可以使用 GaussianBlur() 函数对图像应用高斯模糊。

示例：

cv::Mat image = cv::imread("image.png");
cv::Mat blurred_image;// 高斯模糊
cv::GaussianBlur(image, blurred_image, cv::Size(5, 5), 0);

参数：

**image：**要模糊的图像。

**blurred_image：**用于存储模糊后图像的 Mat 对象。

**kernel_size：**模糊核的大小。它必须是一个奇数。

**sigmaX：**高斯核在 x 方向的标准偏差。如果为 0，则从 kernel_size 计算。

注意：

高斯模糊是一种线性滤波器，它使用高斯核来平滑图像。

高斯核是一个钟形曲线，其中心权重最大，边缘权重逐渐减小。

kernel_size 越大，模糊效果越强。

sigmaX 越大，模糊效果越明显。

高斯模糊可能会导致图像质量下降，尤其是边缘和细节丢失。

4、完整代码：

#include <iostream>
#include "opencv2/core.hpp"
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/mat.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(){Mat image;image = imread("firefox.png");      //imread()读取图片if(!image.empty()){namedWindow("image", cv::WINDOW_NORMAL);imshow("image",image);              //imshow展示图片，前面为展示名，后面为图片。resizeWindow("image", 640, 480);waitKey(0);}// destroyAllWindows();Mat resize_image;resize(image, resize_image, Size(), 1, 0.5);     //resize()改变大小 前为高度 后为宽度if(!resize_image.empty()){namedWindow("resize", cv::WINDOW_NORMAL);imshow("resize",resize_image);             resizeWindow("resize", 640, 480);waitKey(0);}imwrite("resize.png",resize_image);     //imwrite(文件名，图片)写入文件   需要指定扩展名，否则exception// destroyAllWindows(); Mat rotated_image;double angle = 90;                                               //旋转角度Point2f center(image.cols / 2.0, image.rows / 2.0);              //获取旋转中心Mat rotation_matix = getRotationMatrix2D(center, angle, 0.5);    //getRotationMatrix2D()计算旋转矩阵 参数：旋转中心、旋转角度、放大倍数warpAffine(image, rotated_image, rotation_matix, image.size());  //warpAffine旋转图片  参数：原图、目标图片、旋转矩阵、生成图片的大小if(!rotated_image.empty()){namedWindow("rotate", cv::WINDOW_NORMAL);imshow("rotate",rotated_image);    resizeWindow("rotate", 640, 480);         waitKey(0);}imwrite("rotate.png",rotated_image);   // destroyAllWindows(); Mat translated_image;                    float tx = float(image.rows) / 4;                           //平移距离 1/4 float ty = float(image.cols) / 4;                           //平移距离 1/4 float warp_values[] = { 1.0, 0.0, tx, 0.0, 1.0, ty };       //构建平移矩阵Mat translation_matrix = Mat(2, 3, CV_32F, warp_values);    //构建平移矩阵warpAffine(image, translated_image, translation_matrix, image.size());   //warpAffine平移图片if(!translated_image.empty()){namedWindow("translated", cv::WINDOW_NORMAL);imshow("translated",translated_image); resizeWindow("translated", 640, 480);               waitKey(0);}imwrite("translated.png",translated_image);   destroyAllWindows(); Mat flipped_image_row;Mat flipped_image_col;flip(image, flipped_image_row, 1); //水平翻转flip(image, flipped_image_col, 0); //垂直翻转imshow("row",flipped_image_row);imshow("col",flipped_image_col);imshow("image",image);waitKey(0);destroyAllWindows(); Mat blurred_image;GaussianBlur(image, blurred_image, cv::Size(99,99), 0);imshow("blurred_image",blurred_image);waitKey(0);destroyAllWindows(); return 0;
}

简单四宫格：

#include <opencv2/core/mat.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>using namespace cv;int main(){Mat image = imread("firefox.png");// Mat image_45;Mat image_90;Mat image_180;Mat image_270;// double angle_45 = 45;double angle_90 = 90;   double angle_180 = 180;double angle_270 = 270;                                            Point2f center(image.cols / 2.0, image.rows / 2.0);              // Mat rotation_matix_45 = getRotationMatrix2D(center, angle_45, 1.0);    // warpAffine(image, image_45, rotation_matix_45, image.size()); Mat rotation_matix_90 = getRotationMatrix2D(center, angle_90, 1.0);    warpAffine(image, image_90, rotation_matix_90, image.size()); Mat rotation_matix_180 = getRotationMatrix2D(center, angle_180, 1.0);    warpAffine(image, image_180, rotation_matix_180, image.size()); Mat rotation_matix_270 = getRotationMatrix2D(center, angle_270, 1.0);    warpAffine(image, image_270, rotation_matix_270, image.size()); Mat row_1;Mat row_2;Mat image_4x4;hconcat(std::vector<cv::Mat>{image, image_90},row_1);                 //横向拼接hconcat(std::vector<cv::Mat>{image_270, image_180},row_2);            //纵向拼接vconcat(std::vector<cv::Mat>{row_1, row_2},image_4x4);imshow("4x4",image_4x4);waitKey(0);destroyAllWindows();return 0;
}

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