Opencv学习笔记二（边缘检测及坐标转换）
e.g.1
// 播放视频,创建滑动条实时显示帧数，滑动条可以快进
// IplImage* deal(IplImage* img)对图像进行高斯处理
// IplImage* doPyrDown(IplImage* in, int fileter = IPL_GAUSSIAN_5x5)对图像进行缩放
// IplImage* doCanny(IplImage *in, double lowThresh, double highThresh, double aperture)对图像进行边缘检测
#include "stdafx.h"
#include "highgui.h"
#include "cv.h"
#include "stdlib.h"
using namespace std;
int g_slider_position = 0;
CvCapture* g_caputre = NULL;
int n = 0;
void onTrackbarSlide(int pos){ //回调函数，当滑动条被拖动时
cvSetCaptureProperty(g_caputre,CV_CAP_PROP_POS_FRAMES,pos); //获取拖动后的位置，快进到对应帧数
n = pos; //保存将现在的帧数
}
IplImage* deal(IplImage* img) //高斯平滑处理函数
{
IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 3); //创建一个图像
cvSmooth(img,out,CV_GAUSSIAN,7,7); //对每个图像3*3区域进行高斯平滑处理
return out;
}
IplImage* doPyrDown(IplImage* in, int fileter = IPL_GAUSSIAN_5x5)//缩放
{
assert(in->width % 2 == 0 && in->height % 2 == 0);
IplImage* out = cvCreateImage(
cvSize(in->width/2, in->height/2),
in->depth,
in->nChannels
);
cvPyrDown(in,out);
return out;
}
IplImage* doCanny(IplImage *in, double lowThresh, double highThresh, double aperture) //边缘检测函数
{
IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in), IPL_DEPTH_8U, 1); //定义一个输出图像结构体指针
if (in->nChannels != 1) //如果输入图像为多通道，则先转为单通道，因为该函数只对单通道作用
{
IplImage* out1 = cvCreateImage(cvGetSize(in), IPL_DEPTH_8U, 1);//单通道中间变量
cvCvtColor(in, out1, CV_BGR2GRAY); //彩色图转灰度图，即多通道转单通道
cvCanny(out1, out, lowThresh, highThresh, aperture); //输入、输出图像，两个阈值，Sobel算子内核大小
cvReleaseImage(&out1); //释放中间使用的内存
}
else
cvCanny(in, out, lowThresh, highThresh, aperture); //若本身就是单通道则直接转换
return out;
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
cvNamedWindow("Example2", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
g_caputre = cvCreateFileCapture("D:\\test.avi"); //生成一个指向视频文件的结构指针
int frames = (int)cvGetCaptureProperty(g_caputre, CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);//获取文件总帧数
if (frames!= 0) //如果帧数不为0（对于有些编码格式获取不到帧数）
{
cvCreateTrackbar("position", "Example2", &g_slider_position, frames, onTrackbarSlide);
//创建滑动条
}
IplImage* frame; //声明一个图像结构体指针
while (1)
{
frame = cvQueryFrame(g_caputre); //更新帧
if (!frame)
break;
cvSetTrackbarPos("position","Example2",n++); //随着帧数的递增自动修改滑动条位置
IplImage* out = deal(frame); //进行平滑处理
//IplImage* out = doPyrDown(frame); //进行缩放处理
//IplImage* out = doCanny(frame,10,100,3); //进行边缘检测
cvShowImage("Example2", out);
cvReleaseImage(&out);
char c = cvWaitKey(33);
if (c == 27)
break;
}
cvReleaseCapture(&g_caputre);
cvDestroyWindow("Example2");
system("pause");
return 0;
}
e.g.2
// 读取视频文件，进行极坐标转换并且转换为灰度图像，写入另外一个视频文件
#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
using namespace std;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
CvCapture* caputre = NULL;
caputre = cvCreateFileCapture("D:\\test.avi"); //生成一个指向视频文件的结构指针
if (!caputre)
{
return -1;
}
IplImage* bgr_frame = cvQueryFrame(caputre); //获取该视频文件的一帧图像初始化图像指针
double fps = cvGetCaptureProperty(caputre, CV_CAP_PROP_FPS); //获取视频帧率：每秒显示的帧数
CvSize size = cvSize(
(int)cvGetCaptureProperty(caputre,CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH), //获取帧宽度
(int)cvGetCaptureProperty(caputre,CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) //获取帧高度
);
CvVideoWriter* writer = cvCreateVideoWriter( //创建一个写入设备
"test3.avi", //目标文件名
//CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'), //编码格式,写入灰度图像时要改为-1
-1,
fps, //帧率
size //帧大小
);
IplImage* logpolar_frame = cvCreateImage( //创建一个目标图像结构
size,
IPL_DEPTH_8U,
3
);
while ((bgr_frame = cvQueryFrame(caputre)) != NULL)
{
cvLogPolar( //将图像由笛卡尔坐标转为极坐标为参照
bgr_frame, //原图像
logpolar_frame, //目标图像
cvPoint2D32f(bgr_frame->width / 2, bgr_frame->height / 2), //设置变换中心
20, //幅度的尺度参数
CV_INTER_LINEAR + CV_WARP_INVERSE_MAP //可选项 = 插值方法+选择标志
);
IplImage* out1 = cvCreateImage(cvGetSize(logpolar_frame), IPL_DEPTH_8U, 1);//单通道中间变量
cvCvtColor(logpolar_frame, out1, CV_BGR2GRAY); //彩色图转灰度图
int nRet = cvWriteFrame(writer,out1); //写入到目标视频文件
}
cvReleaseVideoWriter(&writer);
cvReleaseImage(&logpolar_frame);
cvReleaseCapture(&caputre);
return 0;
}
/*插入方法
INTER_NEAREST - 最近邻插值
INTER_LINEAR - 线性插值（默认值）
INTER_AREA - 区域插值（利用像素区域关系的重采样插值）
INTER_CUBIC –三次样条插值（超过4×4像素邻域内的双三次插值）
INTER_LANCZOS4 -Lanczos插值（超过8×8像素邻域的Lanczos插值）
*/
参考《学习OpenCV》