opencv入门

内容

• 简介
  • OpenCV概述
  • 资料链接
  • OpenCV 命名约定
  • 编译命令
  • C程序实例
• GUI 命令
  • 窗口管理
  • 输入设备
• OpenCV 基础数据结构
  • 图像数据结构
  • 矩阵与向量
  • 其他数据结构
• 图像处理
  • 创建与释放图像结构空间
  • 读入与存储图像
  • 读取图像元素
  • 图像转换
  • 绘图命令
• 矩阵操作
  • 创建与释放矩阵结构空间
  • 读取矩阵元素
  • 矩阵/向量操作
• 视频序列处理
  • 从视频序列中抓取一帧
  • 获取/设定帧信息
  • 存储视频文件

 

 

 

简介

 

OpenCV概述

 

• 什么是OpenCV
  • 开源C/C++计算机视觉库.
  • 面向实时应用进行优化.
  • 跨操作系统/硬件/窗口管理器.
  • 通用图像/视频载入、存储和获取.
  • 由中、高层API构成.
  • 为Intel®公司的 Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口.

   

• 特性:
  • 图像数据操作 (分配,释放, 复制, 设定, 转换).
  • 图像与视频 I/O (基于文件/摄像头输入, 图像/视频文件输出).
  • 矩阵与向量操作与线性代数计算(相乘, 求解, 特征值, 奇异值分解SVD).
  • 各种动态数据结构(列表, 队列, 集, 树, 图).
  • 基本图像处理(滤波, 边缘检测, 角点检测, 采样与插值, 色彩转换, 形态操作, 直方图, 图像金字塔).
  • 结构分析(连接成分, 轮廓处理, 距离转换, 模板匹配, Hough转换, 多边形近似, 线性拟合, 椭圆拟合, Delaunay三角化).
  • 摄像头标定 (寻找并跟踪标定模板, 标定, 基础矩阵估计, homography估计, 立体匹配).
  • 动作分析(光流, 动作分割, 跟踪).
  • 对象辨识 (特征方法, 隐马可夫链模型HMM).
  • 基本GUI(显示图像/视频, 键盘鼠标操作, 滚动条).
  • 图像标识 (直线, 圆锥, 多边形, 文本绘图)

   

• OpenCV 模块:
  • cv - OpenCV 主要函数.
  • cvaux - 辅助 (实验性) OpenCV 函数.
  • cxcore - 数据结构与线性代数算法.
  • highgui - GUI函数.

   

 

资料链接

 

• 参考手册:
  • /docs/index.htm

   

• 网络资源:
  • 官方网页: http://www.intel.com/technology/computing/opencv/

     

  • 软件下载: http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/

     

   

• 书籍:
  • Open Source Computer Vision Library by Gary R. Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006).

   

• 视频处理例程 (位于 /samples/c/目录中):
  • 色彩跟踪: camshiftdemo
  • 点跟踪: lkdemo
  • 动作分割: motempl
  • 边缘检测: laplace

   

• 图像处理例程(位于/samples/c/目录中):
  • 边缘检测: edge
  • 分割: pyramid_segmentation
  • 形态: morphology
  • 直方图: demhist
  • 距离转换: distrans
  • 椭圆拟合 fitellipse

   

 

 

OpenCV 命名约定

 

• 函数命名:

  cvActionTarget[Mod](...)
  
      Action = 核心功能(例如 设定set, 创建create)
      Target = 操作目标 (例如 轮廓contour, 多边形polygon)
      [Mod]  = 可选修饰词 (例如说明参数类型)

   

• 矩阵数据类型:

  CV_(S|U|F)C
  
      S = 带符号整数
      U = 无符号整数
      F = 浮点数 
  
      例:   CV_8UC1 表示一个8位无符号单通道矩阵, 
            CV_32FC2 表示一个32位浮点双通道矩阵.

   

• 图像数据类型:

  IPL_DEPTH_(S|U|F)
  
      例:   IPL_DEPTH_8U 表示一个8位无符号图像.
            IPL_DEPTH_32F 表示一个32位浮点数图像.

   

• 头文件:

  #include 
      #include 
      #include   
      #include    // 不必要 - 该头文件已在 cv.h 文件中包含

   

 

编译命令

 

• Linux系统:

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

   

• Windows系统:

  注意在项目属性中设好OpenCV头文件以及库文件的路径.

   

 

 

C程序实例

 

 

//
// hello-world.cpp
//
// 一个简单的OpenCV程序
// 它从一个文件中读取图像，将色彩值颠倒，并显示结果. 
//

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 


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);
  }

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

  // 获取图像数据
  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); 

  // 创建窗口
  cvNamedWindow("mainWin", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
  cvMoveWindow("mainWin", 100, 100);

  // 反色图像
  for(i=0;i    data[i*step+j*channels+k]=255-data[i*step+j*channels+k];

  // 显示图像
  cvShowImage("mainWin", img );

  // wait for a key
  cvWaitKey(0);

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

 

 

 

GUI命令

 

窗口管理

 

• 创建并放置一个窗口:

  cvNamedWindow("win1", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
    cvMoveWindow("win1", 100, 100); // 以屏幕左上角为起点的偏移量

   

• 读入图像:

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

   

• 显示图像:

  cvShowImage("win1",img);

  可显示彩色或灰度的字节/浮点图像。 彩色图像数据认定为BGR顺序.

   

• 关闭窗口:

  cvDestroyWindow("win1");

   

• 改变窗口尺寸:

  cvResizeWindow("win1",100,100); // 新的宽/高值(象素点)

   

 

 

输入设备

 

• 响应鼠标事件:
  • 定义鼠标handler:

    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:   针对左上角的像点坐标
    
      // 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

     

  • 注册handler:

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

     

   

   

• 响应键盘事件:
  • 键盘没有事件handler.

     

  • 直接获取键盘操作:

    int key;
      key=cvWaitKey(10); // 输入等待10ms

     

  • 等待按键并获取键盘操作:

    int key;
      key=cvWaitKey(0); // 无限等待键盘输入

     

  • 键盘输入循环:

    while(1){
        key=cvWaitKey(10);
        if(key==27) break;
    
        switch(key){
          case 'h':
            ...
            break;
          case 'i':
            ...
            break;
        }
      }

     

   

• 处理滚动条事件:
  • 定义滚动条handler:

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

     

  • 注册handler:

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

     

  • 获取滚动条当前位置:

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

     

  • 设定滚动条位置:

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

     

   

 

OpenCV基础数据结构

 

图像数据结构

 

• IPL 图像:

  IplImage
    |-- int  nChannels;     // 色彩通道数(1,2,3,4)
    |-- int  depth;         // 象素色深: 
    |                       //   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（象素点数）
    |-- int  height;        // 图像高度（象素点数）
  
    |-- char* imageData;    // 指针指向成一列排列的图像数据
    |                       // 注意色彩顺序为BGR
    |-- int  dataOrder;     // 0 - 彩色通道交叉存取 BGRBGRBGR, 
    |                       // 1 - 彩色通道分隔存取 BBBGGGRRR
    |                       // 函数cvCreateImage只能创建交叉存取的图像
    |-- int  origin;        // 0 - 起点为左上角,
    |                       // 1 - 起点为右下角(Windows位图bitmap格式)
    |-- int  widthStep;     // 每行图像数据所占字节大小
    |-- int  imageSize;     // 图像数据所占字节大小 = 高度*每行图像数据字节大小
    |-- struct _IplROI *roi;// 图像ROI. 若不为NULL则表示需要处理的图像
    |                       // 区域.
    |-- char *imageDataOrigin; // 指针指向图像数据原点
    |                          // (用来校准图像存储单元的重新分配)
    |
    |-- int  align;         // 图像行校准: 4或8字节校准
    |                       // OpenCV不采用它而使用widthStep
    |-- char colorModel[4]; // 图像色彩模型 - 被OpenCV忽略

   

 

 

矩阵与向量

 

• 矩阵:

  CvMat                      // 2维数组
    |-- int   type;          // 元素类型(uchar,short,int,float,double)
    |-- int   step;          // 一行所占字节长度
    |-- int   rows, cols;    // 尺寸大小
    |-- int   height, width; // 备用尺寸参照
    |-- union data;
       |-- uchar*  ptr;     // 针对unsigned char矩阵的数据指针
        |-- short*  s;       // 针对short矩阵的数据指针
        |-- int*    i;       // 针对integer矩阵的数据指针
        |-- float*  fl;      // 针对float矩阵的数据指针
        |-- double* db;      // 针对double矩阵的数据指针
  
  
  CvMatND                    // N-维数组
    |-- int   type;          // 元素类型(uchar,short,int,float,double)
    |-- int   dims;          // 数组维数
    |-- union data;
    |   |-- uchar*  ptr;     // 针对unsigned char矩阵的数据指针
    |   |-- short*  s;       // 针对short矩阵的数据指针
    |   |-- int*    i;       // 针对integer矩阵的数据指针
    |   |-- float*  fl;      // 针对float矩阵的数据指针
    |   |-- double* db;      // 针对double矩阵的数据指针
    |
    |-- struct dim[];        // 每个维的信息
        |-- size;            // 该维内元素个数
        |-- step;            // 该维内元素之间偏移量
  
  
  CvSparseMat // 稀疏N维数组

   

• 通用数组:

  CvArr*     // 仅作为函数参数，说明函数接受多种类型的数组，例如：
             //    IplImage*, CvMat* 或者 CvSeq*. 
             // 只需通过分析数组头部的前4字节便可确定数组类型

   

   

• 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);

  举例:

  CvScalar s = cvScalar(20.0);
  s.val[0]=10.0;

  注意：初始化函数与数据结构同名，只是首字母小写. 它不是C++的构造函数.

   

 

其他数据结构

 

• 点:

  CvPoint      p = cvPoint(int x, int y);
  CvPoint2D32f p = cvPoint2D32f(float x, float y);
  CvPoint3D32f p = cvPoint3D32f(float x, float y, float z);
  例如:
  p.x=5.0;
  p.y=5.0;

   

• 长方形尺寸:

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

   

• 带偏移量的长方形尺寸:

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

   

 

 

图像处理

 

分配与释放图像空间

 

• 分配图像空间:

  IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);
  
    size:  cvSize(width,height);
  
    depth: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
           IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F, IPL_DEPTH_64F
  
    channels: 1, 2, 3 or 4. 
      注意数据为交叉存取.彩色图像的数据编排为b0 g0 r0 b1 g1 r1 ...

  举例:

  // 分配一个单通道字节图像
  IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); 
  
  // 分配一个三通道浮点图像
  IplImage* img2=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);

   

• 释放图像空间:

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

   

• 复制图像:

  IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); 
  IplImage* img2;
  img2=cvCloneImage(img1);

   

• 设定/获取兴趣区域:

  void  cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect);
  void  cvResetImageROI(IplImage* image);
  vRect cvGetImageROI(const IplImage* image);
  
  大部分OpenCV函数都支持ROI.

   

• 设定/获取兴趣通道:

  void cvSetImageCOI(IplImage* image, int coi); // 0=all
  int cvGetImageCOI(const IplImage* image);
  
  大部分OpenCV函数暂不支持COI.

   

 

读取存储图像

 

• 从文件中载入图像:

  IplImage* img=0; 
    img=cvLoadImage(fileName);
    if(!img) printf("Could not load image file: %s/n",fileName);
  
    Supported image formats: BMP, DIB, JPEG, JPG, JPE, PNG, PBM, PGM, PPM,
                             SR, RAS, TIFF, TIF

  载入图像默认转为3通道彩色图像. 如果不是，则需加flag:

  img=cvLoadImage(fileName,flag);
  
    flag: >0 载入图像转为三通道彩色图像
          =0 载入图像转为单通道灰度图像
          <0 不转换载入图像(通道数与图像文件相同).

   

• 图像存储为图像文件:

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

  输入文件格式由文件扩展名决定.

   

 

存取图像元素

 

• 假设需要读取在i行j列像点的第k通道. 其中, 行数i的范围为[0, height-1], 列数j的范围为[0, width-1], 通道k的范围为[0, nchannels-1].

   

• 间接存取: (比较通用, 但效率低, 可读取任一类型图像数据)

   

  • 对单通道字节图像:

    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

     

  • 对多通道浮点或字节图像:

    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

     

   

• 直接存取: (效率高, 但容易出错)

   

  • 对单通道字节图像:

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

     

  • 对多通道字节图像:

    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

     

  • 对多通道浮点图像:

    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

     

   

• 用指针直接存取 : (在某些情况下简单高效)

   

  • 对单通道字节图像:

    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;

     

  • 对多通道字节图像:

    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;

     

  • 对单通道浮点图像(假设用4字节调整):

    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;

     

   

   

• 使用 c++ wrapper 进行直接存取: (简单高效)

   

  • 对单/多通道字节图像，多通道浮点图像定义一个 c++ wrapper:

    template 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       RgbImage;
    typedef Image  RgbImageFloat;
    typedef Image  BwImage;
    typedef Image          BwImageFloat;

     

  • 单通道字节图像:

    IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
    BwImage imgA(img);
    imgA[i][j] = 111;

     

  • 多通道字节图像:

    IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
    RgbImage  imgA(img);
    imgA[i][j].b = 111;
    imgA[i][j].g = 111;
    imgA[i][j].r = 111;

     

  • 多通道浮点图像:

    IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
    RgbImageFloat imgA(img);
    imgA[i][j].b = 111;
    imgA[i][j].g = 111;
    imgA[i][j].r = 111;

     

   

 

图像转换

 

• 转为灰度或彩色字节图像:

  cvConvertImage(src, dst, flags=0);
  
    src = float/byte grayscale/color image
    dst = byte grayscale/color image
    flags = CV_CVTIMG_FLIP     (flip vertically)
            CV_CVTIMG_SWAP_RB  (swap the R and B channels)

   

• 转换彩色图像为灰度图像:

   

  
  使用OpenCV转换函数:

  cvCvtColor(cimg,gimg,CV_BGR2GRAY); // cimg -> gimg

   

  
  直接转换:

  for(i=0;iheight;i++) for(j=0;jwidth;j++) 
    gimgA[i][j]= (uchar)(cimgA[i][j].b*0.114 + 
                         cimgA[i][j].g*0.587 + 
                         cimgA[i][j].r*0.299);

   

• 颜色空间转换:

   

  cvCvtColor(src,dst,code); // src -> dst
  
    code    = CV_2
    / = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS
  
  e.g.: CV_BGR2GRAY, CV_BGR2HSV, CV_BGR2Lab

   

 

绘图命令

 

• 画长方体:

  // 用宽度为1的红线在(100,100)与(200,200)之间画一长方体
  cvRectangle(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(255,0,0), 1);

   

• 画圆:

  // 在(100,100)处画一半径为20的圆,使用宽度为1的绿线
  cvCircle(img, cvPoint(100,100), 20, cvScalar(0,255,0), 1);

   

• 画线段:

  // 在(100,100)与(200,200)之间画绿色线段，宽度为1
  cvLine(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(0,255,0), 1);

   

• 画一组线段:

  CvPoint  curve1[]={10,10,  10,100,  100,100,  100,10};
  CvPoint  curve2[]={30,30,  30,130,  130,130,  130,30,  150,10};
  CvPoint* curveArr[2]={curve1, curve2};
  int      nCurvePts[2]={4,5};
  int      nCurves=2;
  int      isCurveClosed=1;
  int      lineWidth=1;
  
  cvPolyLine(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,isCurveClosed,cvScalar(0,255,255),lineWidth);

   

• 画内填充色的多边形:

  cvFillPoly(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,cvScalar(0,255,255));

   

• 添加文本:

  CvFont font;
  double hScale=1.0;
  double vScale=1.0;
  int    lineWidth=1;
  cvInitFont(&font,CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX|CV_FONT_ITALIC, hScale,vScale,0,lineWidth);
  
  cvPutText (img,"My comment",cvPoint(200,400), &font, cvScalar(255,255,0));

  Other possible fonts:

  CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN,
  CV_FONT_HERSHEY_DUPLEX, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX,
  CV_FONT_HERSHEY_TRIPLEX, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,
  CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX,

   

 

 

矩阵操作

 

分配释放矩阵空间

 

• 综述:
  • OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样.
  • OpenCV将向量作为1维矩阵处理.
  • 矩阵按行存储，每行有4字节的校整.

   

• 分配矩阵空间:

  CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type);
  
    type: 矩阵元素类型. 格式为CV_(S|U|F)C.  
    例如: CV_8UC1 表示8位无符号单通道矩阵, CV_32SC2表示32位有符号双通道矩阵.
  
    例程:
    CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);

   

• 释放矩阵空间:

  CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
  cvReleaseMat(&M);

   

• 复制矩阵:

  CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
  CvMat* M2;
  M2=cvCloneMat(M1);

   

• 初始化矩阵:

  double a[] = { 1,  2,  3,  4,
                 5,  6,  7,  8,
                 9, 10, 11, 12 };
  
  CvMat Ma=cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);

  另一种方法:

  CvMat Ma;
  cvInitMatHeader(&Ma, 3, 4, CV_64FC1, a);

   

• 初始化矩阵为单位阵:

  CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
  cvSetIdentity(M); // 这里似乎有问题，不成功

   

 

存取矩阵元素

 

• 假设需要存取一个2维浮点矩阵的第(i,j)个元素.

   

• 间接存取矩阵元素:

  cvmSet(M,i,j,2.0); // Set M(i,j)
  t = cvmGet(M,i,j); // Get M(i,j)

   

• 直接存取，假设使用4-字节校正:

  CvMat* M    = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
  int n       = M->cols;
  float *data = M->data.fl;
  
  data[i*n+j] = 3.0;

   

• 直接存取，校正字节任意:

  CvMat* M    = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
  int   step  = M->step/sizeof(float);
  float *data = M->data.fl;
  
  (data+i*step)[j] = 3.0;

   

• 直接存取一个初始化的矩阵元素:

  double a[16];
  CvMat Ma = cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);
  a[i*4+j] = 2.0; // Ma(i,j)=2.0;

   

 

矩阵/向量操作

 

• 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

   

   

• 向量乘积:

  double va[] = {1, 2, 3};
  double vb[] = {0, 0, 1};
  double vc[3];
  
  CvMat Va=cvMat(3, 1, CV_64FC1, va);
  CvMat Vb=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vb);
  CvMat Vc=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vc);
  
  double res=cvDotProduct(&Va,&Vb); // 点乘:   Va . Vb -> res
  cvCrossProduct(&Va, &Vb, &Vc);    // 向量积: Va x Vb -> Vc
  end{verbatim}

  注意 Va, Vb, Vc 在向量积中向量元素个数须相同.

   

   

• 单矩阵操作:

  CvMat *Ma, *Mb;
  cvTranspose(Ma, Mb);      // transpose(Ma) -> Mb (不能对自身进行转置)
  CvScalar t = cvTrace(Ma); // trace(Ma) -> t.val[0] 
  double d = cvDet(Ma);     // det(Ma) -> d
  cvInvert(Ma, Mb);         // inv(Ma) -> Mb

   

• 非齐次线性系统求解:

  CvMat* A  = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
  CvMat* x  = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
  CvMat* b  = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
  cvSolve(&A, &b, &x);    // solve (Ax=b) for x

   

• 特征值分析(针对对称矩阵):

  CvMat* A  = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
  CvMat* E  = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
  CvMat* l  = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
  cvEigenVV(&A, &E, &l);  // l = A的特征值 (降序排列)
                          // E = 对应的特征向量 (每行)

   

• 奇异值分解SVD:

  CvMat* A  = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
  CvMat* U  = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
  CvMat* D  = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
  CvMat* V  = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
  cvSVD(A, D, U, V, CV_SVD_U_T|CV_SVD_V_T); // A = U D V^T

  标号使得 U 和 V 返回时被转置(若没有转置标号，则有问题不成功!!!).

   

 

视频序列操作

 

从视频序列中抓取一帧

 

• OpenCV支持从摄像头或视频文件(AVI)中抓取图像.

   

• 从摄像头获取初始化:

  CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // capture from video device #0

   

• 从视频文件获取初始化:

  CvCapture* capture = cvCaptureFromAVI("infile.avi");

   

• 抓取帧:

  IplImage* img = 0; 
  if(!cvGrabFrame(capture)){              // 抓取一帧 
    printf("Could not grab a frame/n/7");
    exit(0);
  }
  img=cvRetrieveFrame(capture);           // 恢复获取的帧图像

  要从多个摄像头同时获取图像, 首先从每个摄像头抓取一帧. 在抓取动作都结束后再恢复帧图像.

   

• 释放抓取源:

  cvReleaseCapture(&capture);

  注意由设备抓取的图像是由capture函数自动分配和释放的. 不要试图自己释放它.

   

 

获取/设定帧信息

 

• 获取设备特性:

  cvQueryFrame(capture); // this call is necessary to get correct 
                         // capture properties
  int frameH    = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
  int frameW    = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
  int fps       = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FPS);
  int numFrames = (int) cvGetCaptureProperty(capture,  CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);

  所有帧数似乎只与视频文件有关. 用摄像头时不对，奇怪!!!.

   

   

• 获取帧信息:

  float posMsec   =       cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_MSEC);
  int posFrames   = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES);
  float posRatio  =       cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO);

  获取所抓取帧在视频序列中的位置, 从首帧开始按[毫秒]算. 或者从首帧开始从0标号, 获取所抓取帧的标号. 或者取相对位置，首帧为0，末帧为1, 只对视频文件有效.

   

• 设定所抓取的第一帧标号:

  // 从视频文件相对位置0.9处开始抓取
  cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, (double)0.9);

  只对从视频文件抓取有效. 不过似乎也不成功!!!

   

 

存储视频文件

 

• 初始化视频存储器:

  CvVideoWriter *writer = 0;
  int isColor = 1;
  int fps     = 25;  // or 30
  int frameW  = 640; // 744 for firewire cameras
  int frameH  = 480; // 480 for firewire cameras
  writer=cvCreateVideoWriter("out.avi",CV_FOURCC('P','I','M','1'),
                             fps,cvSize(frameW,frameH),isColor);

  其他有效编码:

  CV_FOURCC('P','I','M','1')    = MPEG-1 codec
  CV_FOURCC('M','J','P','G')    = motion-jpeg codec (does not work well)
  CV_FOURCC('M', 'P', '4', '2') = MPEG-4.2 codec
  CV_FOURCC('D', 'I', 'V', '3') = MPEG-4.3 codec
  CV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X') = MPEG-4 codec
  CV_FOURCC('U', '2', '6', '3') = H263 codec
  CV_FOURCC('I', '2', '6', '3') = H263I codec
  CV_FOURCC('F', 'L', 'V', '1') = FLV1 codec

  若把视频编码设为-1则将打开一个编码选择窗口(windows系统下).

   

   

• 存储视频文件:

  IplImage* img = 0; 
  int nFrames = 50;
  for(i=0;i  cvGrabFrame(capture);          // 抓取帧
    img=cvRetrieveFrame(capture);  // 恢复图像
    cvWriteFrame(writer,img);      // 将帧添加入视频文件
  }

  若想在抓取中查看抓取图像, 可在循环中加入下列代码:

  cvShowImage("mainWin", img); 
  key=cvWaitKey(20);           // wait 20 ms

  若没有20[毫秒]延迟，将无法正确显示视频序列.

   

• 释放视频存储器:

  cvReleaseVideoWriter(&writer);