opencv基本的图像处理
文章目录
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- ROI区域
- 灰度图转换
- 图像增益设计
- 图像尺寸调整
- 图像混合，设定透明度
- 图像合并，并列显示
基本图像操作
| 方法 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| rect | 设定矩形框 | Rect rect(100, 100, 200, 200); Mat roi = src(rect);//提取src数据中矩形框标定的数据，此时roi指向了src图片对应的矩形数据，是指针！ |
| cvtColor | 图片类型转换 | cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); //BGR转灰度图 |
| threshold | 二进制阈值化 | threshold(gray, bin, 100, 255, THRESH_BINARY); //大于100全部设为255：白色； 小于100的设为0：黑色; threshold(gray,ibin, 100, 255, THRESH_BINARY_INV);//反二进制阈值化 |
| resize | 图片尺寸调整 | resize(src, des1024, Size(1024, 1024), 0, 0, INTER_LINEAR); |
| pyrDown | 高斯金字塔，下采样 | pyrDown(src, gsrc);高斯金字塔(Gaussian pyramid):用来向下采样–下采样：图像成倍缩小 |
| pyrUp | 拉普拉斯金字塔，上采样 | pyrUp(src, lsrc);//拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid):用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像 — 上采样：图像成倍增大 |
| addWeighted | 图像混合 | addWeighted(img1, a, img2, 1 - a, 80, dst); // addWeighted：加权； //a:img1的权重，取值范围[0,1]； dst:生成图像 |
| rotate | 图像旋转 | cv::rotate(img, rot, ROTATE_90_CLOCKWISE); // cv::rotate cv命名空间下的rotate函数，因此函数太容易被其他库中的函数名冲突。 |
| flip | 图像镜像 | cv::flip(img, fl, 1); // type:0（围绕x轴镜像），1（围绕y轴镜像），-1（围绕x和y轴做镜像） |
ROI区域
#include 灰度图转换
void RGBToGray(Mat &src, Mat &des)
{
// GRay = (R*30 + G*59 + B*11 +50)/100
des.create(src.rows,src.cols,CV_8UC1);
for (int r = 0; r < src.rows; r++)
{
for (int c = 0; c < src.cols; c++)
{
Vec3b &m = src.at<Vec3b>(r, c); //3位的向量， Vec3b： BGR
int gray = (m[2] * 30 + m[1] * 59 + m[0] * 11 + 50) / 100; //Mat:BGR
des.at<uchar>(r, c) = gray;
}
}
}
int main(int argc, char *argv[])
{
Mat src = imread("1.png");
src.create(3000, 4000, CV_8UC3); //重新创建src内容， imread内容被删除了；为了体现多线程转换的优势，采用了大的图像。
Mat gray;
PrintMs("");
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); //采用了多线程，但是第一次由于启动线程等，耗时较久。424ms
PrintMs("cvtColor1");
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); //第二次转换则是多线程的优势，转换非常快。17ms
PrintMs("cvtColor2");
Mat mygray;
RGBToGray(src, mygray); //自己转换，单个函数，耗时77ms
PrintMs("RGBToGray");
namedWindow("src");
namedWindow("gray");
namedWindow("mygray");
imshow("src", src);
imshow("gray", gray);
imshow("mygray", mygray);
waitKey(0);
return 0;
}
图像增益设计
//
///@para a float 对比度 1.0~3.0
///@para b int 亮度 0~100
void ChangeGain(Mat &src, Mat &des, float a, int b)
{
//g(r,c) = a*f(r,c) + b
des.create(src.rows, src.cols, src.type());
for (int r = 0; r < src.rows; r++)
{
for (int c = 0; c < src.cols; c++)
{
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
des.at<Vec3b>(r, c)[i] = saturate_cast<uchar>(a * src.at<Vec3b>(r, c)[i] + b); //saturate_cast：防止溢出；超过uchar的值255就设定为255
}
}
}
}
int main(int argc, char *argv[])
{
//调整对比度和亮度 ； gain：增益
Mat src = imread("2.jpg");
Mat des;
PrintMs("");
ChangeGain(src,des, 2.0,50); //对比度：2.0； 亮度：+50；
PrintMs("ChangeGain");
Mat des2;
src.convertTo(des2, -1, 2.0, 50); //opencv提供的函数，-1：负数代表与原图的类型一致； 性能比自己写的 函数性能高。
PrintMs("convertTo");
namedWindow("src");
namedWindow("des");
namedWindow("des2");
imshow("src", src);
imshow("des", des);
imshow("des2", des2);
waitKey(0);
return 0;
}
图像尺寸调整
void xresize(Mat &src, Mat &des, Size size) // Size：是cv命名空间的Size，很容易冲突的类型。
{
des.create(size, src.type());
//映射的原图坐标
int sx, sy = 0;
float fx = (float)src.cols / des.cols; // 原图列数(宽度)/目标图列数
float fy = (float)src.rows / des.rows; // 原图的行数(高度)/目标图的行数
for (int x = 0; x < des.cols; x++)
{
sx = fx * x + 0.5; // int类型，四舍五入
for (int y = 0; y <des.rows; y++)
{
sy = fy * y + 0.5;
des.at<Vec3b>(y, x) = src.at<Vec3b>(sy, sx); // 目标坐标的内容值等于原图相应坐标的内容值
}
}
}
int main(int argc, char *argv[])
{
//图像尺寸调整算法，手动实现近邻算法；放大/缩小
Mat src = imread("1.png"); //512*512 256 1024
Mat img256,img1024,des256,des1024;
resize(src, des256, Size(256, 256), 0, 0, INTER_NEAREST);
PrintMs();
//xresize(src, img256, Size(256, 256));
//PrintMs("img256");
xresize(src, img1024, Size(1024, 1024));
//resize(src, img1024, Size(4024, 4024), 0, 0, INTER_NEAREST);
PrintMs("img1024");
//resize(src, des256, Size(1024, 1024), 0, 0, INTER_NEAREST); // 近邻算法：INTER_NEAREST ， 简单的临近值拷贝：放大时边角处容易出现马赛克。原来一个像素点复制成了一个大的范围像素；缩小的话会有内容损失。
resize(src, des1024, Size(1024, 1024), 0, 0, INTER_LINEAR); //双线性内插值算法（缺省使用的算法），不是简单的拷贝，而是做了临近的运算；输出像素是输入邻域像素的加权和。
//源图像位置在它附近的2*2区域4个临近像素的值通过加权平均计算得出的。低通滤波性质，使高频分量受损，图像轮廓可能会模糊一点。
PrintMs("des1024");
namedWindow("src");
//namedWindow("img256");
namedWindow("des1024");
namedWindow("img1024");
imshow("src", src);
imshow("img1024", img1024);
imshow("des1024", des1024);
moveWindow("des1024", 512, 0); //图像显示窗口的位置移动
//imshow("img1024", img1024);
waitKey(0);
return 0;
}
图像混合，设定透明度
int main(int argc, char *argv[])
{
Mat img1 = imread("1.png");
Mat img2 = imread("2.png");
resize(img2, img2, img1.size()); //！！！图像大小必须一样；
Mat dst;
float a = 0.8;
addWeighted(img1, a, img2, 1 - a, 80, dst); // addWeighted：加权； //a:img1的权重，取值范围[0,1]； dst:生成图像
namedWindow("blending");
imshow("blending", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
图像合并，并列显示
/************************************************************************
注意：
Mat r1 = des(Rect(0, 0, width1, height)); //1号图，！！！： des(Rect())这个并不会新创建Mat r1数据，而是将r1这个指针对象指向des这个图，对des进行直接改变。
**********************************************************************/
#include