数字图像处理小练习存档1

小练习的题目：

1、读取一张图，分解RGB三个通道

/************练习1**********************/
int main()
{Mat img1 = imread("D:\\opencv_picture_test\\miku2.jpg",2|4);			//灰度图if (img1.empty()){printf("Could not find the image!\n");return -1;}std::vector<cv::Mat> channels;cv::split(img1,channels);Mat B = channels.at(0);Mat G = channels.at(1);Mat R = channels.at(2);imshow("blue", B);imshow("green", G);imshow("red", R);waitKey(0);return 0;
}

2、调用本机摄像头

/************练习2**********************/
int main()
{//实例化的同时初始化//调用摄像头VideoCapture capture(0);		//类似于 int a=1;/*先实例化VideoCapture capture;再初始化capture.open("D:\\opencv_picture_test\\video1.avi");*/while (1){Mat frame;	//存储每一帧的图像capture >> frame;	//读取当前帧imshow("原视频", frame);	//显示当前帧//进行腐蚀操作Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));	//返回的是内核矩阵Mat dstImage;erode(frame, dstImage, element);					//腐蚀操作imshow("处理后的视频", dstImage);	//显示当前帧if(waitKey(10) >= 0) break;	//延时10ms}return 0;
}

3、opencv基本绘图功能

int main()
{Mat displayMat = imread("D:\\opencv_picture_test\\RGB纯色图\\blue.jpg", 0);			//灰度图if (displayMat.empty()){printf("Could not find the image!\n");return -1;}//画圆Point pt;		//圆心pt.x = 90;pt.y = 90;circle(displayMat, pt, 20, CV_RGB(0, 255, 0), 1, 8, 0);		//画圆的目标图像  圆心的点  圆的半径   圆的颜色  //		圆的线条粗细，取-1为绘制实心圆			领接关系和偏移，一般设置默认值，8和0//画线段Point pt1;		//起点pt1.x = 100;		pt1.y = 100;Point pt2;		//终点pt2.x = 300;pt2.y = 300;line(displayMat, pt1, pt2, CV_RGB(0, 255, 0), 10, 8, 0);//目标图像  起点 终点//		线条粗细，			领接关系和偏移，一般设置默认值，8和0//画矩形框Rect rect;		rect.x = 20;rect.y = 20;rect.width = 20;rect.height = 20;rectangle(displayMat, rect, CV_RGB(0, 255, 0), 1, 8, 0);//的目标图像  目标矩形 //		线条粗细，取-1为绘制实心矩形			领接关系和偏移，一般设置默认值，8和0imshow("图片", displayMat);waitKey(0);return 0;}

运行效果

4、构建一个直方图

///*--------------------------【练习4】绘制一维灰度直方图-------------------------------------*/
Mat	My_Rraw_histogram(Mat* srcImage)		//输入:要处理的灰度图   输出：该图像的直方图
{//【2】定义变量MatND dstHist;int dims = 1;		//需要计算的直方图的维数float grayranges[] = { 0,255 };const float* ranges[] = { grayranges };	//这里需要为const类型int size = 256;			//表示的是将统计的灰度值分成的等份int channels = 0;	//灰度图只有一个0通道//【3】计算图像直方图calcHist(srcImage,	//输入数组1,	//数组个数&channels,	//通道索引Mat(),//不使用掩膜dstHist,	//输出的目标直方图dims,	//需要计算的直方图的维数&size,	//存放每个维度的直方图尺寸的数组ranges);	//每一维数值的取值范围	int scale = 1;		//scale 每一个像素占的格数Mat dstImage(size * scale, size, CV_8U, Scalar(0));		//长 ：size*scale ，宽：size ,值为0//【4】获取最大值和最小值double minVal = 0;double maxVal = 0;minMaxLoc(dstHist, &minVal, &maxVal, 0, 0);		//获得直方图中最大值和最小值//【5】绘制出直方图int hpt = saturate_cast<int>(0.9 * size);			//saturate_cast 是溢出保护    大概意思 ：if(data<0)  data = 0; else if (data > 255) data = 255;for (int i = 0;i < 256;i++){float binVal = dstHist.at<float>(i);int realVal = saturate_cast<int>(binVal * hpt / maxVal);		//在图像上的高度 = 像素值/最大像素值 * 0.9*256   这里0.9是为了削减图像像素高度，因为最大的时候会触及顶端不美观rectangle(dstImage, Point(i * scale, size - 1), Point((i + 1) * scale - 1, size - realVal), Scalar(255));//要进行绘制的目标图像 矩形的左下顶点 矩阵对角线上的右上顶点 线条的颜色（RGB）或亮度（灰度图）  一共要绘制256个矩形}return dstImage;
}
//主函数
int main()
{//【1】载入原图Mat srcImage = imread("D:\\opencv_picture_test\\新垣结衣\\test2.jpg", 0);			//原图的灰度图namedWindow("灰度图", WINDOW_NORMAL);//WINDOW_NORMAL允许用户自由伸缩窗口imshow("灰度图", srcImage);if (srcImage.empty()){printf("Could not find the image!\n");return -1;}Mat dstImage = My_Rraw_histogram(&srcImage);namedWindow("一维直方图", WINDOW_NORMAL);//WINDOW_NORMAL允许用户自由伸缩窗口imshow("一维直方图", dstImage);waitKey(0);return 0;
}