本文主要介绍：Opencv常用函数，如均值、最大最小、归一化、滤波、旋转、求连通域等函数。
一、基本函数
//初始化 Mat img = Mat::zeros(Height, Width, CV_8UC1); Mat img = Mat::ones(Height, Width, CV_8UC1); Mat img(Height, Width,CV_32FC1, Scalar(5)); img.create(Height, Width, CV8UC1); //数据类型转化 img.convertTo(dstImg, dataType); //读写图像 imwrite(pathm, img); imread(path, flag); // 0 灰度图 1 原图 //显示图像 namedWindow("name",1); //1 大小和图像相同，窗口不可拉伸 0 窗口可拉伸 imshow("name", img); //可以直接用imshow waitKey(0); //图像上点击Enter退出程序 //矩阵元素访问 img.at<类型>(i,j) //类型一定和img相同 CV_8UC1 unsigned char CV_32FC1 float CV_64FC1 double // Mat* 元素访问方式 bins为Mat *bins bins->ptr<float>(i) //判断读取数据为空 IplImage* dst1 = cvLoadImage(path.c_str(), 1 ); //rgb图 if(!src1) { printf("读取图像 %s 失败 ", path.c_str()); return false; } img = imread(tempPath, 1); if(!img.data) { printf("序列图模板匹配时，读取 %s 模板失败! ", tempPath.c_str()); return false; } //求最大最小值 double maxval, minval; minMaxIdx(inImg,&minval,&maxval); //求均值方差 Mat avg1, std1; meanStdDev(inImg, avg1, std1); double mean = avg1.at<double>(0,0); //多波段，依次为(0,1)，(0,2)... double std = std1.at<double>(0,0); //Mat矩阵求和 Mat I; Scalar s = sum(I); Sum = s.val[0]; //多波段，则每个波段依次为 s.val[1]、s.val[2]... //Mat其他操作 exp(I,I); //矩阵自然指数 cartToPolar(X, Y, Grad, Angle); //由x y 方向变化量求梯度和角度 normalize(img, img, 1.0, 0.0, CV_MINMAX);//归一化到0-1 sqrt(img, img); //开矩阵平方 数据类型不变 double fro = norm(img, NORM_L2); //F范数 //卷积运算 BORDER_REFLECT_101对称扩展 图像大小不变 float se[3] = {-1 ,0 ,1}; Mat Kernel(1,3,CV_32FC1, se); filter2D(srcImg, dstImg, -1, Kernel, Point(-1,-1), 0, BORDER_REFLECT_101); //形态学运算 int dilaw = 2; Mat element = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(2*dilaw+1,2*dilaw+1), Point(dilaw,dilaw)); //结构元素 dilate(srcImg, dstImg, element); //膨胀 morphologyEx(srcImg, dstImg, MORPH_OPEN, element ,Point(-1,-1),1); //计算主轴方向 Moments centmom = moments(img, 1); double axis = atan2(2*centmom.mu11, centmom.mu20-centmom.mu02)/2; //图像归一化 normalize(img,img,0,1, CV_MINMAX); //归一化方法 CV_C - 归一化数组的C-范数(绝对值的最大值) CV_L1 - 归一化数组的L1-范数(绝对值的和) CV_L2 - 归一化数组的(欧几里德)L2-范数 CV_MINMAX - 数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围
二、从矩阵中截取一部分
1.利用Rect数据类型
Rect(左上x, 左上y, 宽度， 高度) Rect rect(begx,begy,width,height); // (左上x, 左上y, 宽度, 高度) img(rect).copyTo(Img2) //拷贝矩形区域
2.利用Range
img.copyTo(dstImg(Range(y1,y2),Range(x1,x2)));//起点从0开始，Range(y1,y2) 包含y1不包含y2 [y1,y2) //上式等价于： Rect rect(x1, y1, x2-x1, y2-y1); img.copyTo(dstImg(rect)); Range::all() //所有行或列
三、连通域与图像填充
1.封闭区域填充
//封闭区域填充 Mat maskImg =Mat::zeros(img.rows,img.cols, CV_8UC1); circle(maskImg, pt, cvRound(radius), Scalar(1), 1, 8, 0); vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i>hierarchy; findContours(maskImg,contours,hierarchy,CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); drawContours(maskImg,contours,0, Scalar(1),CV_FILLED, 8 ); //填充
2.获取连通域信息
Mat usctemp; img.convertTo(usctemp, CV_8UC1); int roiH = usctemp.rows; int roiW = usctemp.cols; Mat src = Mat::zeros(roiH+2, roiW+2,CV_8UC1 ); //寻找连通域 usctemp.copyTo(src(Range(1,roiH+1),Range(1,roiW+1))); //对边界扩展 vector<vector<Point>> contours; //求连通域边界坐标 vector<Vec4i>hierarchy; findContours(src, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE); Rect bound = boundingRect(contours[0]); //连通域相关特征提取函数 boundingRect //外接矩形 Rect boundingRect(InputArray points) minAreaRect //旋转的外包络矩形 RotatedRect minAreaRect(InputArray points) contourArea // double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false ) convexHull // void convexHull(InputArray points, OutputArray hull, bool clockwise=false, //bool returnPoints=true) convexityDefects //void convexityDefects(InputArray contour, InputArray convexhull, OutputArray convexityDefects) ...
四、常用函数
1.获取运行时间
//获取运行时间 double t = (double)getTickCount(); t = ((double)getTickCount() - t)/cvGetTickFrequency() * 1e-6; //单位为s cout << "the time is :" << t << endl;
2.采样
/*********************************************************************** 函数名称：MatImgSample 函数功能：对IplImage类型的图像进行采样 函数参数： src :原图像 dRatioX ：列采样比率，0.5为2采样 dRatioY ：行采样比率，0.5为2采样 nType ：采样类型， 1 resize, 2 pyrDown, 3 pyrUp 返回值：采样后的图像 创建人 ：pzh 创建时间：2016.3.1 备注： ***********************************************************************/ bool MatImgSample(Mat &src, Mat &dst, double dRatioX, double dRatioY, int nType) { if(nType == 1) //直接降采样或上采样 上、下采样由dRatioX、dRatioY决定 resize(src, dst, Size(), dRatioX, dRatioY); else if(nType == 2) //高斯降采样，即先高斯平滑，后采样 pyrDown(src, dst, Size(src.cols*dRatioX, src.rows*dRatioX)); //2采样正确 4采样会出现错误 else if(nType == 3) pyrUp(src, dst, Size(src.cols*dRatioX, src.rows*dRatioX)); else { printf("没有该采样类型。 "); return false; } return true; } /*********************************************************************** 函数名称：IplImageSample 函数功能：对IplImage类型的图像进行采样 函数参数： src :原图像 dRatioX ：列采样比率，0.5为2采样 dRatioY ：行采样比率，0.5为2采样 nType ：采样类型， 1 cvResize, 2 cvPyrDown, 3 cvPyrUp 返回值：采样后的图像 创建人 ：pzh 创建时间：2016.3.1 备注： ***********************************************************************/ IplImage* IplImageSample(IplImage *src, double dRatioX, double dRatioY, int nType) { CvSize dstSize ; dstSize.width = src->width*dRatioX; dstSize.height = src->height*dRatioY; IplImage* dst = cvCreateImage(dstSize,src->depth,src->nChannels); if(nType == 1) //直接降采样或上采样 上、下采样由dRatioX、dRatioY决定 cvResize(src,dst,CV_INTER_CUBIC); else if(nType == 2) //高斯降采样，即先高斯平滑，后采样 cvPyrDown( src, dst, CV_GAUSSIAN_5x5 ); else if(nType == 3) cvPyrUp( src, dst, CV_GAUSSIAN_5x5 ); else { printf("没有该采样类型。 "); return NULL; } return dst; }
3.旋转
/*********************************************************************** 函数名称：ImgRotate 函数功能：图像旋转 函数参数： inImg :输入图像矩阵 rotateImg :旋转后图像 theta :角度单位 度 大于0向逆时针 小于0向顺时针 创建人 ：pzh 创建时间：2015.12.11 备注： ***********************************************************************/ bool ImgRotate(const Mat &inImg, Mat &rotateImg, double theta ) { int Height = inImg.rows; int Width = inImg.cols; //图像扩展，计算旋转中心和旋转矩阵 int maxLength = int(sqrt(double(Height*Height + Width*Width))); Mat extImg = Mat::zeros(maxLength, maxLength, inImg.type()); int roiX = maxLength/2 - Width/2;//ROI矩形左上角的x坐标 int roiY = maxLength/2 - Height/2;//ROI矩形左上角的y坐标 inImg.copyTo(extImg(Range(roiY, roiY+Height), Range(roiX, roiX+Width))); //旋转中心 Point rotaCent; rotaCent.y = maxLength/2; rotaCent.x = maxLength/2; Mat rotaMat = getRotationMatrix2D(rotaCent, theta, 1); // //得到的旋转矩阵 [cos sin (1-cos)*c.x // -sin cos (1-sin)*c.y warpAffine(extImg, rotateImg, rotaMat,Size(maxLength,maxLength));//,1,0,0); return true; }
本文转自：https://blog.csdn.net/hong__fang/article/details/51191484