基于OpenCV的图像编程基础实验

基于OpenCV的图像编程基础实验

实验要求：

1. 配置基于VS201×+OpenCV2.4.×的图像处理编程环境。
2. 读入、显示及存储图像。
3. 编写三种遍历扫描整幅图像的方法，对灰度图像增强亮度，对彩色图像加入300个椒盐噪声，以此掌握如何操作像素。
4. 构造基于MFC的数字图像处理人机交互方式。
   代码链接： https://download.csdn.net/download/qq_43478778/87268262

主要实验步骤：

1、配置图像处理编程环境步骤；
（1）设置电脑属性中的三个变量

图2-1 新建OpenCV用户变量
图2-2 编辑用户变量

图2-3 编辑系统变量

（2）配置VS2013
①打开VS2013，新建项目→win32控制台项目→完成。
②点击“视图”→“其他窗口”→“属性管理器”。
③点击“解决方案资源管理器”→右键，单击“属性”→配置资源管理器→“活动解决方案平台”选择x64。
④从右侧项目中打开“Debug | x86”→“Microsoft.Cpp.x64.user”→点击左侧“VC++目录”→编辑右侧的“可执行文件目录”、“包含目录”与“库目录”，分别添加对应的路径。
⑤在“链接器”→“输入”→“添加附加依赖项”→在附加依赖项里，添加opencv\build\x86\vc12\lib文件夹里的lib文件名称.

2、OpenCV读入、显示、存储图像的相关函数接口定义：
（1）读入图像：
imread()函数可以读取图像文件，该函数读入图像文件并对其进行解码、分配内存。
函数原型为 Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );
其中，第一个参数指图片路径名，第二个参数表示图片读入的方式（flags可以缺省，缺省时flags=1，表示以彩色图片方式读入图片）flags>0时表示以彩色方式读入图片 ；flags=0时表示以灰度图方式读入图片； flags<0时表示以图片的本来的格式读入图片。
例如：cv::Mat srcImage = cv::imread(“…\lena_gray8bit.bmp”, -1);
（2）显示图像：
用imshow()函数在窗口显示图像，窗口大小自适应图像尺寸。
函数原型：void imshow(const string& winname, InputArray mat)，函数的第一个参数是一个窗口标题，第二个参数是图像。
如果窗口是使用cv::WINDOW_AUTOSIZE标志创建的，则图像显示为其原始大小，但仍受屏幕分辨率的限制。否则，图像将按比例缩放以适合窗口。该函数可以缩放图像，取决于其深度：
①imshow可以直接显示8位无符号整型图像，像素值范围位（0,255）。
②imshow可以直接显示16位无符号或32位整数，但是像素需要除以256。也就是说，值范围[0,255*256]被映射到[0,255]。
③imshow也是可以直接正常显示浮点型图像（32位或64位）的，当inshow函数遇到浮点型图像时，像素值将乘以255。
例如：cv::namedWindow(“Original Image”);
cv::imshow(“Original Image”, srcImage);
（3）存储图像：
imwrite函数功能：用于将图像保存到指定的文件，可以为各种格式的图像。
函数原型为：
bool cv::imwrite(const String & filename,InputArray img,const std::vector & params = std::vector() )
第一个参数filename：需要保存图像的文件名，要保存图片为哪种格式，就带什么后缀。
第二个参数img：要保存的图像。
第三个参数params：表示为特定格式保存的参数编码。
例如：cv::Mat result;/定义result用于存储处理后的结果
cv::imwrite(“output.bmp”,result);

3、三种遍历图像数据的方法介绍。
（1）at方法
利用cv::Mat的at(int x,int y)方法可以访问元素，其中x是行号，y是列号。在编译时必须明确方法返回值的类型，因为cv::Mat可以接受任何类型的元素，所以程序员需要指定返回值的预期类型。正因为如此，at方法被实现成一个模板方法。在调用at方法时，必须指定图像元素的类型，例如：
image.at(i,j)= 255;// 单通道图像
image.atcv::Vec3b(i, j)[channel] = value;// 三通道图像
（2）使用迭代器
使用OpenCV自带的Mat中的迭代器，可以方便地进行遍历数组操作。在迭代法中，首先需要获得图像矩阵的begin和end，然后增加迭代直至从begin到end。将*操作符添加在迭代指针前，即可访问当前指向的内容。同样，在使用前需要指定返回的数据类型。例如：
cv::MatIterator_cv::Vec3bit;
cv::Mat_cv::Vec3b::iterator it;
（3）使用指针
cv::Mat提供了一个ptr（int i）函数模板以获取指定行数据的首地址。在遍历图像像素时，在外层循环中首先利用ptr函数使指针p指向每行的起始地址，然后在内层循环中通过p[j]遍历得到该行的各个像素值。同样，在使用前需要指定返回的数据类型。例如：
Image.ptr(i);

实验结果与分析

1、显示图像结果截图
（1）灰度图像显示
代码：
显示结果截图：

（2）彩色图像显示
代码：
显示结果截图：

2、写图像结果截图
把原图像再写回到文件夹中，命名为Original Image.png。
代码：

显示结果截图：

3、灰度图像亮度增加结果截图
利用at方法、指针方法、迭代器方法分别对图像像素进行遍历，其中，saturate_cast函数的作用即是：当运算完之后，结果为负，则转为0，结果超出255，则为255。也可以利用if语句把像素超过255的置为255，把小于0的置为0。
代码：
显示结果截图：
（注：从左到右依次为原图像、at方法遍历亮度增强30、指针方法遍历亮度增强60、迭代器方法遍历亮度增强100）

4、彩色图像加入椒盐噪声的结果截图
利用at方法对彩色图像进行遍历，借用随机函数，在保证x和y都在图像的行数和列数范围内的前提下，随机生成白色噪音点和黑色噪音点的坐标，若x+y为偶数，则添加黑色噪音点；若x+y为奇数，则添加白色噪音点。
代码：
显示结果截图：