opencv_c++(第一天)

在B站：https://www.bilibili.com/video/BV1Q54y1z7kz?p=3 看视频，跟着做的笔记

环境测试代码实现

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
int main(int argc,char** argv){
    Mat src=imread("E:/hbz/images/6.jpg");
    if(src.empty()){
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }
    namedWindow("test opencv setup",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("test opencv setup",src);

    waitKey(0);
    return 0;
}

加载、修改、保存

• 加载图像（cv::imread)
• 修改图像（cv::cvtColor)
• 保存图像（cv::imwrite）

加载图像（imread功能）

• 是一个加载图像文件成为一个Mat对象，其中第一个参数表示图像文件名称
• 第二个参数，表示加载的图像是什么类型，支持常见的三个参数值
• IMREAD_UNCHANGED(<0)表示加载原图，不做任何改变
• IMREAD_GRAYSCALE(0)表示把原图作为灰度图像加载进来
• IMREAD_COLOR(>0)表示把原图为最RGB图像加载进来

显示图像（cv::namedWindos与cv::imshow):

• namedWindos功能时创建一个OpenCV窗口，它是由OpenCV自动创建与释放。
• 常见用法namedWindow("Window Title",WINDOW_AUTOSIZE)。
• WINDOW_AUTOSIZE会自动根据图像大小显示窗口大小，不能认为改变窗口大小。
• WINDOW_NORMAL,跟QT继承的时候会使用，允许修改窗口大小。
• imshow根据窗口名称显示图像到指定的窗口上去，第一个参数时窗口名称，第二个参数时Mat对象。

修改图像（cv::cvtColor):

• cvtColor的功能时把图像从一个彩色空间转换到另外一个色彩空间，有三个参数，第一个参数表示源图像，第二个参数表示色彩空间转换之后的图像、第三个参数表示源和目标色彩空间，如：COLOR_BGR2GRAY、COLOR_BGR2GRAY等。
• cvtColor(image,grat _image,COLOR_BGR2GRAY);

保存图像（cv::imwrite):

• 保存图像到指定目录路径
• 只有8位、16位PNG、JPG、Tiff文件格式而且时单通道或者三通道的BGR的图像才可以通过这种方式保存
• 保存PNG格式的时候可以保存透明通道的图片
• 可以指定压缩参数

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <ostream>
#include <math.h>

using namespace cv;
int main(int argc,char** argv){
    Mat src=imread("E:/hbz/images/6.jpg");//IMREAD_UNCHANGED原图，IMREAD_GRAYSCALE灰度图
    if(src.empty()){
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }
    namedWindow("test opencv setup",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("test opencv setup",src);


    namedWindow("output windows",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    Mat output_image;
    //cvtColor(src,output_image,CV_BGR2GRAY);//转为灰度图像
    //cvtColor(src,output_image,CV_BGR2HLS);//转换亮度和饱和度
    cvtColor(src,output_image,CV_BGR2HSV);

    imshow("output windows",output_image);

    imwrite("E:/opencv/saveimages/1.jpg",output_image);//保存图片

    waitKey(0);
    return 0;
}

矩阵的掩膜操作

获取图像像素指针

• CV_Assert（myImage.dapth()==CV_8U);
• Mat.ptr<uchar>(int i=0)获取像素矩阵指针，索引i表示第几行，从0开始计行数。
• 获取当前指针const uchar* current=myImage.ptr<uchar>(row);
• 获取当前像素点P（row,col)的像素值，p(row,col)=current[col];

像素范围处理saturate_cast<uchar>

• saturate_cast<uchar>(-100)，返回0.
• saturate_cast<uchar>(288),返回255
• saturate_cast<uchar>(100),返回100
• 这个函数的功能RGB值范围要在0~255之间

函数调用filter2D功能

1. 定义掩膜：Mat kernel=（Mat_<char>(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);
2. filter2D(src,dst,src.depth(),kernel)；其中src与dst是Mat类型变量、src.depth表示位图深度，有32、24、8等。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;

int main(int argc,char** argv){
    Mat src,dst;
    src=imread("E:/hbz/images/4.jpg");
    if(!src.data){
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }
    namedWindow("input image",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input image",src);

    /*
    int cols=(src.cols-1)*src.channels();
    int offsetx = src.channels();
    int rows=src.rows;

    dst =Mat::zeros(src.size(),src.type());//zeros黑
    for(int row =1;row<(rows-1);row++){
        const uchar* previous=src.ptr<uchar>(row-1);
        const uchar* current=src.ptr<uchar>(row);
        const uchar* next=src.ptr<uchar>(row+1);
        uchar* output=dst.ptr<uchar>(row);
        for(int col=offsetx;col<cols;col++)
        {
            output[col]=saturate_cast<uchar>(5*current[col]-(current[col-offsetx]+current[col+offsetx]+previous[col]+next[col]));
        }
    }
    */
    
    double t=getTickCount();
    Mat kernel=(Mat_<char>(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);//定义掩膜
    //filter2D(src,dst,-1,kernel);
    filter2D(src,dst,src.depth(),kernel);
    double timeconsume=(getTickCount()-t)/getTickFrequency();
    printf("tim consume %.2f\n",timeconsume);


    namedWindow("contrast image demo",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("contrast image demo",dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}