初步学习opencv的几个程序示例 学习笔记
使用的是opencv3.0 vs2012版本
程序的头文件
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
以下是程序的几个例子
void main()
{
//打开摄像头进行预览的程序
VideoCapture cap(0);//0,1,2代表摄像头，0代表默认摄像头，也可以写路径，自己电脑上保存的视频
while(true)
{
Mat frame;//创建一帧
cap>>frame;//读取一帧图像保存在frame里
//新建一个没有图像的窗口 名称为123 namedWindow("123",0);
namedWindow("123",0);//0 窗口可拖动调大小 1不可拖动
imshow("123",frame);//显示图像 123代表窗口名称
waitKey(30);//waitKey()函数的功能是不断刷新图像，频率时间为delay，单位为ms。
}
}黑白图片为二值图，每个像素点的灰度都可以用uchar表示 范围为0-255 为单通道 彩色图有三通道（RGB红绿蓝），四通道（RGBA红绿蓝+透明度）
在opencv中行称为row 列称为col 而且彩色图的色块从左到右排列为BGR排列
下面程序的作用是读取一个彩色图片转换为灰色图片 图片放置：右击工程列表的project，选择“在文件资源管理器中打开文件夹”，然后放进去一张照片
void main()
{
//读取一个彩色图片转换为灰色图片
//Mat imggray=imread("123.png",0);//读取一个名称为123.png的图片 0为灰度图 1为彩色图
Mat imggray=imread("123.png",1);
cvtColor(imggray,imggray,CV_RGB2GRAY);//转换图像 第一个为原图像，第二个为输出图像，第三个为转换方法（RGB转为灰色）
imshow("123",imggray);//显示图片
waitKey(0);//waitKey()函数的功能是不断刷新图像，频率时间为delay，单位为ms。
system("pause");//暂停程序防止程序执行完毕自动退出
}如果要读取某个点的像素值可以在代码中添加：
cout<<(int)imggray.at(1,1)<
图像其实就是一个矩阵的表示，使用opencv函数操作矩阵：
void main()
{
//Mat imggray=imread("123.png",0);//读取一个名称为123的图片 0为灰度图 1为彩色图
//Mat image=Mat(5,5,CV_64FC1);//创建一个5行5列的图像（矩阵） （创建了一个动态（可以用参数改变）二维数组） 创建了一个矩阵
//Mat image=Mat::zeros(5,5,CV_64FC1);//zeros全部置0
//Mat image=Mat::ones(5,5,CV_64FC1);//ones全部置1
Mat image=Mat::eye(5,5,CV_64FC1);//eye 填充为单位矩阵
Mat imgone=Mat::ones(5,5,CV_64FC1);//ones 全部填充为1
Mat sum=image+imgone;//矩阵的相加 可以直接+ - * / 输出
cout<(0,0);
//cout< 转置一个矩阵的例子：
void main()
{
Mat image=Mat::eye(5,5,CV_64FC1);//eye 单位矩阵
image.t();//t 转置矩阵 (此处有一大堆方法用)
cout<
对图像进行手动写式子求导：
void main()
{
//写一个图像的求导 手动求导
VideoCapture cap(0);
while(true)
{
Mat frame;
cap>>frame;
cvtColor(frame,frame,CV_RGB2GRAY);
cout<<"row行"<(i,j-1)=frame.at(i,j-1)-frame.at(i,j+1);//像新建的图像中添加变换后的图像
}
}
namedWindow("123",0);
imshow("123",dimg);
waitKey(10);
}
}
使用卷积模版计算求导：
void main()
{
//写一个图像的求导 卷积求导 模版为（1，0，-1）
VideoCapture cap(0);
while(true)
{
Mat frame;
cap>>frame;
cvtColor(frame,frame,CV_RGB2GRAY);
cout<<"row行"<(0,0)=1;//对卷积模版赋值
model.at(0,1)=0;
model.at(0,2)=-1;
for(int i=0;i(i+m,j+n))*model.at(m,n+half);
}
}
dimg.at(i,j-1)=(uchar)sum;
}
}
namedWindow("123",0);
imshow("123",dimg);
waitKey(10);
}
}
对图像进行手动高斯变换（使图像变得模糊）：
void main()
{
//高斯化操作 图片模糊
double sigma=0.5;
Mat gauss(5,5,CV_64FC1);
for(int i=-2;i<3;i++)
{
for(int j=-2;j<3;j++)
{
gauss.at(i+2,j+2)=exp(-(i*i+j*j)/(2*sigma*sigma));//exp即为e的N次方
}
}
double gssum=sum(gauss).val[0];//sum.val对矩阵所有元素求和
for(int i=-2;i<3;i++)
{
for(int j=-2;j<3;j++)
{
gauss.at(i+2,j+2)/=gssum;//高斯的归一化操作 为了使图像的亮度变化不大
}
}
//////以上为创建一个高斯变换矩阵对象
VideoCapture cap(0);
while(true)
{
Mat frame;
cap>>frame;
cvtColor(frame,frame,CV_RGB2GRAY);
Mat dimg=Mat(frame.rows-4,frame.cols-4,CV_8UC1);
for(int i=2;i(i+m-2,j+n-2))*gauss.at(m,n);//进行高斯变换
}
}
dimg.at(i-2,j-2)=(uchar)sum;
}
}
namedWindow("123",0);
imshow("123",dimg);
waitKey(10);
}
}
调用api实现其他图像变换：
void main()
{
VideoCapture cap(0);
while(true)
{
Mat frame;
cap>>frame;
cvtColor(frame,frame,CV_RGB2GRAY);
//GaussianBlur(frame,frame,CvSize(5,5),50,50);//使用一个函数直接实现高斯变换
//Canny(frame,frame,100,100);//边缘画出（检测边缘）
//Sobel(frame,frame,0,1,1);//另一种边缘画出的方法
imshow("123",frame);
waitKey(10);
}
}注释了三种变换，可以依次取消注释观看效果