OpenCV基础知识

OpenCV
OpenCV 是一个广受欢迎的开源计算机视觉库，它提供了很多函数，实现了很多计算机视觉算法，算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖。OpenCV 只是一个算法库，能为我们搭建计算机视觉应用提供“砖头”。我们并不需要完全精通了算法原理之后才去使用 OpenCV，只要了解了“砖头”的功能，就可以动手了。

一个编程的基本流程包括编辑、编译和连接三大步骤。

• 编辑就是编写代码，是编程的第一步。
• 编译（compile）是将用某种编程语言（如 C++语言）写成的源代码，转换成目标文件。目标文件包含着机器代码（可直接被计算机中央处理器执行）以及代码在运行时使用的数据。
• 连接（link）是将多个目标文件，以及库文件生成可执行的文件（或静态库、或动态库）的过程。

集成开发环境：（Integrated Development Environment，简称 IDE）可以帮助你对项目进行管理。常用的 IDE 有微软公司的 Visual Studio，里面包含 Visual C++，Visual C#等，其他的还有 Eclipse、NetBeans、Delphi 等。因此我们平时所说的 VC不是一种编程语言，也不是编译器，它只是一个 IDE。IDE 一般包含编辑器。IDE 自带的编辑器一般都针对编程语言进行了定制，实现语法高亮、自动缩进、自动补全等方便的功能。IDE 还提供丰富的菜单和按钮工具。

头文件： 在编程过程中，程序代码往往被拆成很多部分，每部分放在一个独立的源文件中，而不是将所有的代码放在一个源文件中。考虑一个简单的小例子：程序中有两个函数 main()和 foo()。main()函数位于 main.cpp，foo()函数位于 foo.cpp，main()函数中调用 foo()函数。在编译阶段，由于编译是对单个文件进行编译，所以编译 main.cpp 时，编译器不知道是否存在 foo()函数以及 foo()调用是否正确，因此需要头文件辅助。运行时，编译器不知道 foo 的用法是否正确（因为 foo 在另一个文件 foo.cpp中），只有借助头文件中的函数声明来判断。对 main.cpp 进行编译时，不会涉及foo.cpp 文件，只会涉及 main.cpp 和 foo.h（因为 foo.h 被 include）文件。
库文件： 库文件中包含一系列的子程序。我们需要将 foo()函数提供给客户使用，但是不希望客户看到算法源代码。为了达到这一目的，我们可以将 foo.cpp 编译程库文件（图 1.13），库文件是二进制的，在库文件中是看不到原始的源代码的。库和可执行文件的区别是，库不是独立程序，他们是向其他程序提供服务的代码。库文件的好处不仅仅是对源代码进行保密，使用库文件还可以减少重复编译的时间，增强程序的模块化。将库文件连接到程序中，有两种方式，一种是静态连接库，另一种是动态连接库。

OpenCV 是什么
OpenCV 其实就是一堆 C 和 C++语言的源代码文件，这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。例如 C 接口函数 cvCanny()实现了 Canny 边缘提取算法。可以直接将这些源代码添加到我们自己的软件项目中，而不需要自己再去写代码实现 Canny 算法，也就是不需要重复“造轮子”。由于 OpenCV 中源代码文件巨多，根据算法的功能，将这些源文件分到多个模块中：core、imgproc、highgui 等。将每个模块中的源文件编译成一个库文件（如 opencv_core.lib、opencv_imgproc.lib、opencv_highgui.lib 等），用户在使用时，仅将所需的库文件添加到自己的项目中，与自己的源文件一起连接成可执行程序则可。

什么是命令行参数

在上面代码中，argc 表示命令行输入参数的个数（以空白符分隔），argv 中存储了所有的命令行参数。

OpenCV 介绍

OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library，是一个开放源代码的计算机视觉库。OpenCV 是最初由英特尔公司发起并开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用，现在美国 Willow Garage 为 OpenCV 提供主要的支持。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。

图像的基本操作

1、图像的表示
一副尺寸为 M × N 的图像可以用一个 M × N 的矩阵来表示，矩阵元素的值表示这个位置上的像素的亮度，一般来说像素值越大表示该点越亮。一般来说，灰度图用 2 维矩阵表示，彩色（多通道）图像用 3 维矩阵（M × N × 3）表示。对于图像显示来说，目前大部分设备都是用无符号 8 位整数（类型为 CV_8U）表示像素亮度。图像数据在计算机内存中的存储顺序为以图像最左上点（也可能是最左下点）开始。

Mat 类

早期的 OpenCV 中，使用 IplImage 和 CvMat 数据结构来表示图像。IplImage和 CvMat 都是 C 语言的结构。使用这两个结构的问题是内存需要手动管理，开发者必须清楚的知道何时需要申请内存，何时需要释放内存。新加入的 Mat 类能够自动管理内存。使用 Mat 类，你不再需要花费大量精力在内存管理上。而且你的代码会变得很简洁，代码行数会变少。但 C++接口唯一的不足是当前一些嵌入式开发系统可能只支持 C 语言，如果你的开发平台支持C++，完全没有必要再用 IplImage 和 CvMat。在新版本的 OpenCV 中，开发者依然可以使用 IplImage 和 CvMat，但是一些新增加的函数只提供了 Mat 接口。

Mat 类的定义如下所示，关键的属性如下方代码所示：
class CV_EXPORTS Mat
{
public:
//一系列函数
…
/* flag 参数中包含许多关于矩阵的信息，如：
-Mat 的标识
-数据是否连续
-深度
-通道数目
/
int flags;
//矩阵的维数，取值应该大于或等于 2
int dims;
//矩阵的行数和列数，如果矩阵超过 2 维，这两个变量的值都为-1
int rows, cols;
//指向数据的指针
uchar data;
//指向引用计数的指针
//如果数据是由用户分配的，则为 NULL
int* refcount;24
//其他成员变量和成员函数
…
};

除了在构造函数中可以创建图像，也可以使用 Mat 类的 create()函数创建图像。如果 create()函数指定的参数与图像之前的参数相同，则不进行实质的内存申请操作；如果参数不同，则减少原始数据内存的索引，并重新申请内存。

Mat M(2,2, CV_8UC3);//构造函数创建图像
M.create(3,2, CV_8UC2);//释放内存重新创建图像

需要注意的时，使用 create()函数无法设置图像像素的初始值。

矩阵的基本元素表达
对于单通道图像，其元素类型一般为 8U（即 8 位无符号整数），当然也可以是 16S、32F 等；这些类型可以直接用 uchar、short、float 等 C/C++语言中的基本数据类型表达。
如果多通道图像，如 RGB 彩色图像，需要用三个通道来表示。在这种情况下，如果依然将图像视作一个二维矩阵，那么矩阵的元素不再是基本的数据类型。OpenCV 中有模板类 Vec，可以表示一个向量。OpenCV 中使用 Vec 类预定义了一些小向量，可以将之用于矩阵元素的表达。

对于 Vec 对象，可以使用[]符号如操作数组般读写其元素，如：
Vec3b color; //用 color 变量描述一种 RGB 颜色
color[0]=255; //B 分量
color[1]=0; //G 分量
color[2]=0; //R 分量

像素值的读写

1、函数 at()来实现读去矩阵中的某个像素，或者对某个像素进行赋值操作。下面两行代码演示了 at()函数的使用方法。
uchar value = grayim.at(i,j);//读出第 i 行第 j 列像素值
grayim.at(i,j)=128; //将第 i 行第 j 列像素值设置为 128

创建了两个图像，分别是单通道的 grayim 以及 3 个通道的 colorim，然后对两个图像的所有像素值进行赋值。

include 
include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char* argv[])
{
 Mat grayim(600, 800, CV_8UC1);
 Mat colorim(600, 800, CV_8UC3);
 //遍历所有像素，并设置像素值
 for( int i = 0; i < grayim.rows; ++i)
 for( int j = 0; j < grayim.cols; ++j )
 grayim.at(i,j) = (i+j)%255;
 //遍历所有像素，并设置像素值
 for( int i = 0; i < colorim.rows; ++i)
 for( int j = 0; j < colorim.cols; ++j )
 {
 Vec3b pixel;
 pixel[0] = i%255; //Blue
 pixel[1] = j%255; //Green
 pixel[2] = 0; //Red
 colorim.at(i,j) = pixel;
 }
 //显示结果
 imshow("grayim", grayim);
 imshow("colorim", colorim);
 
 waitKey(0);
 return 0;
}

2、使用迭代器，

3、通过数据指针
使用 IplImage 结构的时候，我们会经常使用数据指针来直接操作像素。通过指针操作来访问像素是非常高效的，但是你务必十分地小心。C/C++中的指针操作是不进行类型以及越界检查的，如果指针访问出错，程序运行时有时候可能看上去一切正常，有时候却突然弹出“段错误”（segment fault）。当程序规模较大，且逻辑复杂时，查找指针错误十分困难。对于不熟悉指针的编程者来说，指针就如同噩梦。如果你对指针使用没有自信，则不建议直接通过指针操作来访问像素。虽然 at()函数和迭代器也不能保证对像素访问进行充分的检查，但是总是比指针操作要可靠一些。如果你非常注重程序的运行速度，那么遍历像素时，建议使用指针。

4、选取图像局部区域
Mat 类提供了多种方便的方法来选择图像的局部区域。使用这些方法时需要注意，这些方法并不进行内存的复制操作。如果将局部区域赋值给新的 Mat 对象，新对象与原始对象共用相同的数据区域，不新申请内存，因此这些方法的执
行速度都比较快。

1、单行或单列选择
提取矩阵的一行或者一列可以使用函数 row()或 col()。函数的声明如下：
Mat Mat::row(int i) const
Mat Mat::col(int j) const
参数 i 和 j 分别是行标和列标。例如取出 A 矩阵的第 i 行可以使用如下代码：
Mat line = A.row(i);
例如取出 A 矩阵的第 i 行，将这一行的所有元素都乘以 2，然后赋值给第 j行，可以这样写：
A.row(j) = A.row(i)*2;


2、用 Range 选择多行或多列
Range 是 OpenCV 中新增的类，该类有两个关键变量 star 和 end。Range 对象可以用来表示矩阵的多个连续的行或者多个连续的列。其表示的范围为从 start到 end，包含start，但不包含 end。Range 类的定义如下：
class Range
{
public:
 ...
 int start, end;
};
Range 类还提供了一个静态方法 all()，这个方法的作用如同 Matlab 中的“:”，表示所有的行或者所有的列。
//创建一个单位阵
Mat A = Mat::eye(10, 10, CV_32S);
//提取第 1 到 3 列（不包括 3）
Mat B = A(Range::all(), Range(1, 3));
//提取 B 的第 5 至 9 行（不包括 9）
//其实等价于 C = A(Range(5, 9), Range(1, 3))
Mat C = B(Range(5, 9), Range::all());


3、感兴趣区域
从图像中提取感兴趣区域（Region of interest）有两种方法，一种是使用构造函数，如下例所示：
//创建宽度为 320，高度为 240 的 3 通道图像
Mat img(Size(320,240),CV_8UC3);
//roi 是表示 img 中 Rect(10,10,100,100)区域的对象
Mat roi(img, Rect(10,10,100,100));
除了使用构造函数，还可以使用括号运算符，如下：
Mat roi2 = img(Rect(10,10,100,100));
当然也可以使用 Range 对象来定义感兴趣区域，如下：
//使用括号运算符
Mat roi3 = img(Range(10,100),Range(10,100));
3334
//使用构造函数
Mat roi4(img, Range(10,100),Range(10,100));



4、取对角线元素
矩阵的对角线元素可以使用 Mat 类的 diag()函数获取，该函数的定义如下：
Mat Mat::diag(int d) const
参数 d=0 时，表示取主对角线；当参数 d>0 是，表示取主对角线下方的次对
角线，如 d=1 时，表示取主对角线下方，且紧贴主多角线的元素；当参数 d<0 时，
表示取主对角线上方的次对角线。
如同 row()和 col()函数，diag()函数也不进行内存复制操作，其复杂度也是 O(1)。

5、Mat 表达式
利用 C++中的运算符重载，OpenCV 2 中引入了 Mat 运算表达式。这一新特点使得使用 C++进行编程时，就如同写 Matlab 脚本，代码变得简洁易懂，也便于维护。
如果矩阵 A 和 B 大小相同，则可以使用如下表达式：
C = A + B + 1;其执行结果是 A 和 B 的对应元素相加，然后再加 1，并将生成的矩阵赋给 C变量。下面给出 Mat 表达式所支持的运算。下面的列表中使用 A 和 B 表示 Mat 类型的对象，使用 s 表示 Scalar 对象，alpha 表示 double 值。
加法，减法，取负：A+B，A-B，A+s，A-s，s+A，s-A，-A  缩放取值范围：Aalpha
矩阵对应元素的乘法和除法： A.mul(B)，A/B，alpha/A
 矩阵乘法：AB （注意此处是矩阵乘法，而不是矩阵对应元素相乘）
 矩阵转置：A.t()
 矩阵求逆和求伪逆：A.inv()
 矩阵比较运算：A cmpop B，A cmpop alpha，alpha cmpop A。此处 cmpop
可以是>，>=，==，!=，<=，<。如果条件成立，则结果矩阵（8U 类型矩
阵）的对应元素被置为 255；否则置 0。  矩阵位逻辑运算：A logicop B，A logicop s，s logicop A，~A，此处 logicop
可以是&，|和^。35
 矩阵对应元素的最大值和最小值：min(A, B)，min(A, alpha)，max(A, B)，
max(A, alpha)。  矩阵中元素的绝对值：abs(A)
 叉积和点积：A.cross(B)，

数据获取与存储
将图像文件读入内存，可以使用 imread()函数；将 Mat 对象以图像文件格式写入内存，可以使用 imwrite()函数。imread()函数返回的是 Mat 对象，如果读取文件失败，则会返回一个空矩阵，即 Mat::data 的值是 NULL。