opencv编程入门技巧

最近在项目中负责图像处理模块的编程工作,主要分为两个板块,一是视频图像去雾,二是可视、红外图像融合。为了提升开发效率,遂开始学习并使用opencv图像类库,效果很好的说~因为平台是vc6.0,比较老,加之对opencv的运用是入门级,所以选择使用opencv1.0版。下面提出几个我使用时遇到的问题及解决方法,同是opencv入门的同志可以略作参考。

1、         两个重要结构体类型。IplImage、CvMat。

(下文中变量,mat开头为矩阵CvMat类型,im开头为图像IplImage类型)

     其中IplImage主要用来读入图像和存储处理结果的图像并显示。而CvMat作为矩阵类,主要用于过程中的数据处理。

     推荐的建立方式如下:

  IplImage* imResult=cvCreateImage(cvGetSize(matRes),8,3);

  其中第一个参数需要cvSize类型(matRes为矩阵),8表示颜色深度,3表示通道(若建立灰度图像,3改成1)。

  CvMat *   src=cvCreateMat(matV->height,matV->width,CV_32FC3);

  三个参数分别是矩阵行数、列数、以及数据类型。数据类型请自己查看相关文献,这里的CV_32FC3表示float   3通道,若是灰度图像,改为CV_32FC1。

       

二者的相互转换方法如下:

IplImage——》CvMat

  CvMat*   matRes=cvCreateMat(matV->height,matV->width,CV_32FC3);

cvConvert(imRes,matRes)

 

CvMat——》IplImage

IplImage* imRes=cvCreateImage(cvGetSize(matRes),8,3);

cvGetImage(matRes,imRes);

 

 

2、            CvMat的数据读取和写入

 这个很重要,因为一直要用。方法似乎也好几种,可以用opencv的函数接口,也可以用指针。用指针寻址快,效率高,但是容易出错,况且我们平时编程似乎对程序时间消耗没有太大的刚性需求,所以这里讨论一下用现成函数接口的方法。注意cvmGet,cvmSet只能读取写入float和double类型数据,所以定义矩阵时最后的参数需设置为CV_32FC。

 

对灰度图像,一般用cvmGet和cvmSet

cvmGet(matRes,i,j);

cvmSet(matRes,i,j,tempres);

注意的是上面的i都是行坐标,是图像的height坐标轴。

 

对3通道彩色图像,一般使用cvGet2D,cvSet2D

cvGet2D(imRes,i,j),这样得到的是一个cvScalar的数据结构,里面存了该像素位置的rgb三个分量。得到三个分量各分量值的方法是

cvScalar s= cvGet2D(imRes,i,j);

int b=s.val[0];

int g=s.val[1];

int r=s.val[2]

注意,存储顺序是b,g,r。

 

用cvSet2D一样,先建立cvScalar s,对s的三个分量赋值,再用cvSet2D写入矩阵。

 

 

 

3、            内存泄露的解决方法

我在程序运行过程中碰到了严重的内存泄露问题,程序跑20来秒,我的内存就被占用光了,程序崩溃。下面说几条解决方法:

首先,因为CvMat类型是图像处理的中间环节,所以在得到处理结果并转化为IplImage后,对所有的CvMat类型进行清理,方法是

cvReleaseMat(&matRes);

一些图像内存也需要释放:

cvReleaseImage(&imRes);

 

另外,有时需要将一个矩阵内容拷贝到另一个矩阵,opencv提供了两种方法,cvCopy和cvCloneMat。此时需要慎重,使用cvCloneMat时,会开辟新的存储空间,而cvCopy不会。所以拷贝矩阵时,可使用以下两种方法:

CvMat *src=cvCreateMat(matV->height,matV->width,CV_32FC3);

cvCopy(matV,src);//将前者拷贝到后者

CvMat *src= cvCloneMat(matV);

 

 

再者,使用cvGetRows,cvGetCols时也需要注意,他们也会开辟新的内存空间,所以在之前需要释放目标矩阵的数据区域,如

CvMat * matRes=cvCreateMat(height,width,CV_32FC3);

cvRealeaseData(matRes);

cvGetRows(mat,matRes,0,height);

CvMat *matRes=cvCreateMatHeader(height,width,CV_32FC3);

cvGetRows(mat,matRes,0,height);

 

 

4、            再写几个小问题

矩阵的三个维度合为一个三维矩阵方法

cvMerge(matRes1,matRes2,matRes3,NULL,matRes);

将三维矩阵拆成三个一维似乎没有现成函数接口,自己写循环实现吧。

 

矩阵的加减乘除运算,这个也用得很多的,写在这里。

矩阵-矩阵操作:

CvMat *Ma, *Mb, *Mc;

cvAdd(Ma, Mb, Mc); //Ma+Mb -> Mc

cvSub(Ma, Mb, Mc);//Ma-Mb -> Mc

cvMatMul(Ma, Mb, Mc); //Ma*Mb -> Mc

按元素的矩阵操作:

CvMat *Ma, *Mb, *Mc;

cvMul(Ma, Mb, Mc);// Ma.*Mb -> Mc

cvDiv(Ma, Mb, Mc);// Ma./Mb -> Mc

cvAddS(Ma, cvScalar(-10.0), Mc);// Ma.-10 -> Mc(这个比较好用)

 

 

在整个开发过程中,似乎也就遇到这几个问题,在此记录下来,以供大家参考。哈哈,第一篇博文完成啦,开心~

转载于:https://www.cnblogs.com/arrowdebug/p/3202076.html

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