OpenCV 编程简单介绍（矩阵/图像/视频的基本读写操作）

PS. 因为csdn博客文章长度有限制，本文有部分内容被截掉了。
在OpenCV中文站点的wiki上有可读性更好、而且是完整的版本号，欢迎浏览。

OpenCV Wiki ：《OpenCV 编程简单介绍（矩阵/图像/视频的基本读写操作）》

 

Introduction to programming with OpenCV
OpenCV编程简单介绍

Gady Agam
Department of Computer Science
January 27, 2006
Illinois Institute of Technology

-- URL: http://www.cs.iit.edu/~agam/cs512/lect-notes/opencv-intro/opencv-intro.html#SECTION00040000000000000000

译： chenyusiyuan
--   January 26, 2010
--    http://blog.csdn.net/chenyusiyuan

摘要：
本文旨在帮助读者高速入门OpenCV，而无需阅读冗长的參考手冊。掌握了OpenCV的下面基础知识后，有须要的话再查阅相关的參考手冊。

文件夹
一    简单介绍
o    OpenCV的特点
o    实用的学习资源
o    命名规则
o    编译建议
o    一个例程

二    GUI命令
o    窗体管理
o    输入处理

三   OpenCV主要的数据结构
o    图像数据结构
o    矩阵与向量
o    其他数据结构

四    图像处理
o    内存分配与释放
o    读取和写入图像
o    訪问图像像素
o    图像转换
o    画图指令

五    矩阵处理
o    内存分配与释放
o    訪问矩阵元素
o    矩阵/向量运算

六    视频处理
o    视频的帧捕捉
o    帧信息的读取与设置
o    保存视频文件

=================================================
一、简单介绍
1、OpenCV的特点 
（1）    整体描写叙述
o    OpenCV是一个基于C/C++语言的开源图像处理函数库
o    其代码都经过优化，可用于实时处理图像
o    具有良好的可移植性
o    能够进行图像/视频加载、保存和採集的常规操作
o    具有低级和高级的应用程序接口（API）
o    提供了面向Intel IPP高效多媒体函数库的接口，可针对你使用的Intel CPU优化代码，提高程序性能（译注：OpenCV 2.0版的代码已显著优化，无需IPP来提升性能，故2.0版不再提供IPP接口）

（2）    功能
o    图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换）
Image data manipulation (allocation, release, copying, setting, conversion).
o    图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出）
Image and video I/O (file and camera based input, image/video file output).
o    矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、神秘值分解）
Matrix and vector manipulation and linear algebra routines (products, solvers, eigenvalues, SVD).
o    支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图）
Various dynamic data structures (lists, queues, sets, trees, graphs).
o    基本图像处理（去噪、边缘检測、角点检測、採样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构）
Basic image processing (filtering, edge detection, corner detection, sampling and interpolation, color conversion, morphological operations, histograms, image pyramids).
o    结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
Structural analysis (connected components, contour processing, distance transform, various moments, template matching, Hough transform, polygonal approximation, line fitting, ellipse fitting, Delaunay triangulation).
o    摄像头定标（寻找和跟踪定标模式、參数定标、基本矩阵预计、单应矩阵预计、立体视觉匹配）
Camera calibration (finding and tracking calibration patterns, calibration, fundamental matrix estimation, homography estimation, stereo correspondence).
o    运动分析（光流、动作切割、目标跟踪）
Motion analysis (optical flow, motion segmentation, tracking).
o    目标识别（特征方法、HMM模型）Object recognition (eigen-methods, HMM).
o    主要的GUI（显示图像/视频、键盘/鼠标操作、滑动条）
Basic GUI (display image/video, keyboard and mouse handling, scroll-bars).
o    图像标注（直线、曲线、多边形、文本标注）
Image labeling (line, conic, polygon, text drawing)

（3）    OpenCV模块
o    cv – 核心函数库
o    cvaux – 辅助函数库
o    cxcore – 数据结构与线性代数库
o    highgui – GUI函数库
o    ml – 机器学习函数库

2、实用的学习资源
（1）    參考手冊：
o    /docs/index.htm （译注：在你的OpenCV安装文件夹内）
?    网络资源：
o    官方站点: http://www.intel.com/technology/computing/opencv/
o    软件下载: http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
（2）    书籍：
o    Open Source Computer Vision Library
by Gary R. Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006).
chenyusiyuan: 补充下面书籍
o    Learning OpenCV - Computer Vision with the OpenCV Library
by Gary Bradski & Adrian Kaehler, O'Reilly Media, 1 st ed. (September, 2008).
o    OpenCV教程——基础篇
作者：刘瑞祯 于仕琪，北京航空航天大学出版社，出版日期：200706
（3）   视频处理例程(在 /samples/c/):
o    颜色跟踪: camshiftdemo
o    点跟踪: lkdemo
o    动作切割: motempl
o    边缘检測: laplace
（4）    图像处理例程 (在 /samples/c/):
o    边缘检測: edge
o    图像切割: pyramid_segmentation
o    形态学: morphology
o    直方图: demhist
o    距离变换: distrans
o    椭圆拟合: fitellipse

3、OpenCV 命名规则
（1）   函数名:

    cvActionTargetMod(...) 

    Action = 核心功能（core functionality） (e.g. set, create)
    Target = 目标图像区域（target image area） (e.g. contour, polygon)
    Mod    = （可选的）调整语（optional modifiers） (e.g. argument type)

（2）   矩阵数据类型:

    CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> 

    S = 符号整型
    U = 无符号整型
    F = 浮点型 

    E.g.: CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, 
          CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵.

（3）    图像数据类型:

    IPL_DEPTH_<bit_depth>(S|U|F) 

    E.g.: IPL_DEPTH_8U 图像像素数据是8位无符号整型.
          IPL_DEPTH_32F图像像素数据是32位浮点型.

（4）    头文件:

    #include <cv.h>
    #include <cvaux.h>
    #include <highgui.h>  
    #include <ml.h>
    #include <cxcore.h>   // 一般不须要，cv.h 内已包括该头文件 

4、编译建议
（1）   Linux:

g++ hello-world.cpp -o hello-world /
    -I /usr/local/include/opencv -L /usr/local/lib  /
    -lm -lcv -lhighgui -lcvaux

（2）    Windows:
在Visual Studio的‘选项’和‘项目’中设置好OpenCV相关文件的路径。

5、C例程

////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// hello-world.cpp
//
// 该程序从文件里读入一幅图像，将之反色，然后显示出来. 
//
////////////////////////////////////////////////////////////////////////
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h> 

int main(int argc, char *argv[])
{
  IplImage* img = 0; 
  int height,width,step,channels;
  uchar *data;
  int i,j,k; 

  if(argc<2){
    printf("Usage: main /n/7");
    exit(0);
  } 

  // load an image  
  img=cvLoadImage(argv[1]);
  if(!img){
    printf("Could not load image file: %s/n",argv[1]);
    exit(0);
  } 

  // get the image data
  height    = img->height;
  width     = img->width;
  step      = img->widthStep;
  channels  = img->nChannels;
  data      = (uchar *)img->imageData;
  printf("Processing a %dx%d image with %d channels/n",height,width,channels); 

  // create a window
  cvNamedWindow("mainWin", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
  cvMoveWindow("mainWin", 100, 100); 

  // invert the image
  // 相当于 cvNot(img);
  for(i=0;i<height;i++) for(j=0;j<width;j++) for(k=0;k<channels;k++)
    data[i*step+j*channels+k]=255-data[i*step+j*channels+k]; 

  // show the image
  cvShowImage("mainWin", img ); 

  // wait for a key
  cvWaitKey(0); 

  // release the image
  cvReleaseImage(&img );
  return 0;
}

=================================================
二、GUI 指令
1、窗体管理 
（1）    创建和定位一个新窗体:

  cvNamedWindow("win1", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
  cvMoveWindow("win1", 100, 100); // offset from the UL corner of the screen

（2）    加载图像:

  IplImage* img=0; 
  img=cvLoadImage(fileName);
  if(!img) printf("Could not load image file: %s/n",fileName);

（3）   显示图像: 
 

 cvShowImage("win1",img);

该函数能够显示彩色或灰度的字节型/浮点型图像。字节型图像像素值范围为[0-255]；浮点型图像像素值范围为[0-1]。彩色图像的三色元素按BGR（蓝-红-绿）顺序存储。
（4）   关闭窗体: 
 

 cvDestroyWindow("win1");

（5）   改变窗体大小: 

cvResizeWindow("win1",100,100); // new width/heigh in pixels

2、输入处理
（1）    处理鼠标事件:
o    定义一个鼠标处理程序: 

void mouseHandler(int event, int x, int y, int flags, void* param)
  {
    switch(event){
      case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
        if(flags & CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY) 
          printf("Left button down with CTRL pressed/n");
        break; 

      case CV_EVENT_LBUTTONUP:
        printf("Left button up/n");
        break;
    }
  }

  
  x,y:   相对于左上角的像素坐标

  event: CV_EVENT_LBUTTONDOWN,   CV_EVENT_RBUTTONDOWN,   CV_EVENT_MBUTTONDOWN,
         CV_EVENT_LBUTTONUP,     CV_EVENT_RBUTTONUP,     CV_EVENT_MBUTTONUP,
         CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK, CV_EVENT_RBUTTONDBLCLK, CV_EVENT_MBUTTONDBLCLK,
         CV_EVENT_MOUSEMOVE:

  flags: CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY, CV_EVENT_FLAG_SHIFTKEY, CV_EVENT_FLAG_ALTKEY,
         CV_EVENT_FLAG_LBUTTON, CV_EVENT_FLAG_RBUTTON,  CV_EVENT_FLAG_MBUTTON
o    注冊该事件处理程序: 
 

mouseParam=5;
  cvSetMouseCallback("win1",mouseHandler,&mouseParam);

（2）    处理键盘事件:
o    实际上对于键盘输入并没有专门的事件处理程序.
o    按一定间隔检測键盘输入（适用于循环体中）: 
 

 int key;
  key=cvWaitKey(10); // wait 10ms for input

o    中止程序等待键盘输入: 
 

 int key;
  key=cvWaitKey(0); // wait indefinitely for input

o    键盘输入的循环处理程序: 

while(1){
    key=cvWaitKey(10);
    if(key==27) break; 

    switch(key){
      case 'h':
        ...
        break;
      case 'i':
        ...
        break;
    }
  }

 
（3）    处理滑动条事件:
o    定义一个滑动条处理程序: 
 

void trackbarHandler(int pos)
  {
    printf("Trackbar position: %d/n",pos);
  }

o    注冊该事件处理程序: 
 

 int trackbarVal=25;
  int maxVal=100;
  cvCreateTrackbar("bar1", "win1", &trackbarVal ,maxVal , trackbarHandler);

o    获取当前的滑动条位置: 
 

int pos = cvGetTrackbarPos("bar1","win1");

o    设置滑动条位置: 
  

cvSetTrackbarPos("bar1", "win1", 25);

 

=================================================
三、OpenCV的基本数据结构
（译注：OpenCV 1.1、1.2或2.0版本号中各数据结构的结构体元素有所调整，下面仅作參考）
1、图像数据结构
（1）    IPL 图像:

IplImage
  |-- int  nChannels;     // 颜色通道数目 (1,2,3,4)
  |-- int  depth;         // 像素的位深: 
  |                       //   IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, 
  |                       //   IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S, 
  |                       //   IPL_DEPTH_32S,IPL_DEPTH_32F, 
  |                       //   IPL_DEPTH_64F
  |-- int  width;         // 图像宽度（像素为单位）
  |-- int  height;        // 图像高度
  |-- char* imageData;    // 图像数据指针
  |                       // 注意彩色图像按BGR顺序存储数据
  |-- int  dataOrder;     // 0 - 将像素点不同通道的值交错排在一起，形成单一像素平面 
  |                       // 1 - 把全部像素同通道值排在一起，形成若干个通道平面，再把平面排列起来
  |                       // cvCreateImage 仅仅能创建像素交错排列式的图像
  |-- int  origin;        // 0 – 像素原点为左上角,
  |                       // 1 – 像素原点为左下角 (Windows bitmaps style)
  |-- int  widthStep;     // 相邻行的同列点之间的字节数
  |-- int  imageSize;     // 图像的大小（字节为单位） = height*widthStep
  |-- struct _IplROI *roi;// 图像的感兴趣区域（ROI）. ROI非空时对图像的
  |                       // 处理仅限于ROI区域.
  |-- char *imageDataOrigin; // 图像数据未对齐时的数据原点指针
  |                          // (须要正确地又一次分配图像内存 )
  |                          // （needed for correct image deallocation）
  |-- int  align;         // 图像数据的行对齐: 4 or 8 byte alignment
  |                       // OpenCV 中无此项，採用widthStep取代
  |-- char colorModel[4]; // 颜色模型 – OpenCV中忽略此项

2、矩阵与向量
（1）    矩阵: 

CvMat                      // 2D 矩阵
  |-- int   type;          // 元素类型 (uchar,short,int,float,double) 与标志
  |-- int   step;          // 整行长度字节数
  |-- int   rows, cols;    // 行、列数
  |-- int   height, width; // 矩阵高度、宽度，与rows、cols相应
  |-- union data;
      |-- uchar*  ptr;     // data pointer for an unsigned char matrix
      |-- short*  s;       // data pointer for a short matrix
      |-- int*    i;       // data pointer for an integer matrix
      |-- float*  fl;      // data pointer for a float matrix
      |-- double* db;      // data pointer for a double matrix

CvMatND                    // N-维矩阵
  |-- int   type;          // 元素类型 (uchar,short,int,float,double) 与标志
  |-- int   dims;          // 矩阵维数
  |-- union data;
  |   |-- uchar*  ptr;     // data pointer for an unsigned char matrix
  |   |-- short*  s;       // data pointer for a short matrix
  |   |-- int*    i;       // data pointer for an integer matrix
  |   |-- float*  fl;      // data pointer for a float matrix
  |   |-- double* db;      // data pointer for a double matrix
  |
  |-- struct dim[];        // 各维信息
      |-- size;            // 元素数目
      |-- step;            // 元素间距（字节为单位）

CvSparseMat // N-维稀疏矩阵

（2）    一般矩阵:

CvArr*     // 仅作为函数定义的參数使用， 
           // 表明函数能够接受不同类型的矩阵作为參数， 
           // 比如：IplImage*, CvMat* 甚至是 CvSeq*. 
           // 矩阵的类型通过矩阵头的前4个字节信息来确定

（3）    标量:

CvScalar
  |-- double val[4]; //4D 向量

初始化函数:

CvScalar s = cvScalar(double val0, double val1=0, double val2=0, double val3=0);
// Example: 
CvScalar s = cvScalar(20.0);
s.val[0]=10.0;

注意该初始化函数的函数名与相应的结构体名称差点儿同名，区别仅在于函数名第一个字母是小写的，而结构体名第一个字母是大写的。它并非一个 C++ 构造函数。（译注：相似的还有 cvMat 与 CvMat、cvPoint 与 CvPoint 等等）

3、其他结构类型
（1）    点: 

CvPoint      p = cvPoint(int x, int y);
CvPoint2D32f p = cvPoint2D32f(float x, float y);
CvPoint3D32f p = cvPoint3D32f(float x, float y, float z);

E.g.:
p.x=5.0;
p.y=5.0;
（2）    矩形框大小（以像素为精度）:

CvSize       r = cvSize(int width, int height);
CvSize2D32f  r = cvSize2D32f(float width, float height);

（3）    矩形框的偏置和大小: 

CvRect       r = cvRect(int x, int y, int width, int height);

=================================================
四、图像处理
1、图像的内存分配与释放
（1）    分配内存给一幅新图像:

IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels); 

  size:  cvSize(width,height);

  depth: 像素深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
    IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F, IPL_DEPTH_64F

  channels: 像素通道数. Can be 1, 2, 3 or 4.
    各通道是交错排列的. 一幅彩色图像的数据排列格式例如以下：
    b0 g0 r0 b1 g1 r1 ...
演示样例:

// Allocate a 1-channel byte image
IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); 

// Allocate a 3-channel float image
IplImage* img2=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);

（2）    释放图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); 
cvReleaseImage(&img);

（3）    复制图像:

IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); 
IplImage* img2;
img2=cvCloneImage(img1);  // 注意通过cvCloneImage得到的图像
                      // 也要用 cvReleaseImage 释放，否则easy产生内存泄漏

（4）    设置/获取感兴趣区域ROI: 

void  cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect);
void  cvResetImageROI(IplImage* image);
vRect cvGetImageROI(const IplImage* image);

大多数OpenCV函数都支持 ROI.
（5）    设置/获取感兴趣通道COI: 

void cvSetImageCOI(IplImage* image, int coi); // 0=all
int cvGetImageCOI(const IplImage* image);

大多数OpenCV函数不支持 COI.

2、图像读写
（1）    从文件里读入图像: 
 

 IplImage* img=0; 
  img=cvLoadImage(fileName);
  if(!img) printf("Could not load image file: %s/n",fileName);

  支持的图像格式: BMP, DIB, JPEG, JPG, JPE, PNG, PBM, PGM, PPM,
                           SR, RAS, TIFF, TIF
OpenCV默认将读入的图像强制转换为一幅三通道彩色图像. 只是能够按下面方法改动读入方式: 
  

img=cvLoadImage(fileName,flag);

  flag: >0 将读入的图像强制转换为一幅三通道彩色图像
        =0 将读入的图像强制转换为一幅单通道灰度图像
        <0 读入的图像通道数与所读入的文件同样.
（2）    保存图像: 
 

 if(!cvSaveImage(outFileName,img)) printf("Could not save: %s/n", outFileName);

保存的图像格式由 outFileName 中的扩展名确定.

3、訪问图像像素
（1）    如果你要訪问第k通道、第i行、第j列的像素。
（2）    间接訪问: (通用，但效率低，可訪问随意格式的图像)
o    对于单通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("intensity=%f/n",s.val[0]);
s.val[0]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value

o    对于多通道字节型/浮点型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("B=%f, G=%f, R=%f/n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]);
s.val[0]=111;
s.val[1]=111;
s.val[2]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value

（3）    直接訪问: (效率高，但easy出错)
o    对于单通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;

o    对于多通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R

o    对于多通道浮点型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R

（4）    基于指针的直接訪问: (简单高效)
o    对于单通道字节型图像:

IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(uchar);
uchar* data    = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j] = 111;

o    对于多通道字节型图像:

IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(uchar);
int channels   = img->nChannels;
uchar* data    = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111;

o    对于多通道浮点型图像（如果图像数据採用4字节（32位）行对齐方式）:

IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(float);
int channels   = img->nChannels;
float * data    = (float *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111;

（5）    基于 c++ wrapper 的直接訪问: （更简单高效）
o    首先定义一个 c++ wrapper ‘Image’，然后基于Image定义不同类型的图像:

template<class T> class Image
{
  private:
  IplImage* imgp;
  public:
  Image(IplImage* img=0) {imgp=img;}
  ~Image(){imgp=0;}
  void operator=(IplImage* img) {imgp=img;}
  inline T* operator[](const int rowIndx) {
    return ((T *)(imgp->imageData + rowIndx*imgp->widthStep));}
}; 

typedef struct{
  unsigned char b,g,r;
} RgbPixel; 

typedef struct{
  float b,g,r;
} RgbPixelFloat; 

typedef Image<RgbPixel>       RgbImage;
typedef Image