OpenCV 常用函数(一)

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\n", 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!\n", 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> contours;
 vectorhierarchy;
 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> contours; //求连通域边界坐标
 vectorhierarchy;
 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。\n");
         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。\n");
         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;

 }