opencv学习笔记-02

计时函数

getTickCount()为计算时钟数；getTickFrequency()为计算单位时间内的时钟数

double t = (double)getTickCount();
// 做点什么 ...
t = ((double)getTickCount() - t)/getTickFrequency();
cout << "Times passed in seconds: " << t << endl;

C++传参

参考网址
1、引用方式传参，引用相当于是外部变量的别名，实际操作的就是该变量，即在函数内对该变量进行修改的话，在外部该变量也会相应被修改。
void ChangeRef(int& ref);

2、传值方式传参，实际上是复制了一个外部变量的副本进入函数中，在函数内操作的为该副本，对该变量的修改并不会实际修改函数外的该变量。
void ChangeNotRef(int ref);

3、注意，此处未考虑传入的参数为指针的情况，如果传值方式传入的是指针，那么如果单纯修改指针，那么在跳出函数后，该指针指向不受影响，但是如果修改的是指针指向的值，那么外部指针所指向的内容也是相应修改了的。因为以指针为参数进行传值，也是在函数内部复制了一个指针的副本，因而在内部修改指针本身即修改其副本并不影响外部的指针，但是两个指针都是指向同一个内存空间的，因而如果在函数内部修改了指针指向的内容，外部指针指向的内容也就相应改变了。
//所以！ 引用方式传参 &p里修改p 等价于 传值方式（传入的是指针）传参*p里修改指针指向的值 *p

vector>、vector、vector

存储轮廓
vector>:
vector容器里面放了一个vector容器，子容器里放点

vector：
放了4维int向量

vector：
像素width * height from 位置(x*y)

vector：
如图三个成员{angle,center,size}
关于angle,center,size的定义，可以参考 网址

findContours函数

寻找轮廓

findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,  
                              OutputArray hierarchy, int mode,  
                              int method, Point offset=Point()); 

• 第一个参数：image，单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像；
• 第二个参数：contours，定义为“vector> contours”，是一个向量，并且是一个双重向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓，向量contours就有多少元素。
• 第三个参数：hierarchy，定义为“vector hierarchy”，
  先来看一下Vec4i的定义：Vec4i是Vec的别名，定义了一个“向量内每一个元素包含了4个int型变量”的向量。所以从定义上看，hierarchy也是一个向量，向量内每个元素保存了一个包含4个int整型的数组。向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的，向量的容量相同。hierarchy向量内每一个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示第 i个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、子轮廓、父轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话，则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1。
• 第四个参数：int型的mode，定义轮廓的检索模式：
  取值一：CV_RETR_EXTERNAL只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略
  取值二：CV_RETR_LIST 检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓， 所以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1，具体下文会讲到
  取值三：CV_RETR_CCOMP 检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层
  取值四：CV_RETR_TREE， 检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。
• 第五个参数：int型的method，定义轮廓的近似方法：
  取值一：CV_CHAIN_APPROX_NONE 保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内
  取值二：CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留
  取值三和四：CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法
• 第六个参数：Point偏移量，所有的轮廓信息相对于原始图像对应点的偏移量，相当于在每一个检测出的轮廓点上加上该偏移量，并且Point还可以是负值！

contourArea函数

计算轮廓面积

double contourArea(InputArray contour,bool oriented=false)

• contour，输入的二维点集（轮廓顶点），可以是 vector 或 Mat 类型。
• oriented，面向区域标识符。有默认值 false。若为 true，该函数返回一个带符号的面积值，正负取决于轮廓的方向（顺时针还是逆时针）。若为 false，表示以绝对值返回

arcLength函数

计算轮廓长度
arcLength 函数用于计算封闭轮廓的周长或曲线的长度

double arcLength(InputArray curve, bool closed);

• curve，输入的二维点集（轮廓顶点），可以是 vector 或 Mat 类型。
• closed，用于指示曲线是否封闭。

矩的计算（monents函数）

参考网页
计算矩的目的
从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识别与方位估计中。同时矩函数在图像分析中也有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像的编码与重构等。
矩的计算：moments 函数
moments 函数可以很方便的计算出多边形区域的最高三阶空间矩，中心矩和归一化中心矩。

Moments moments(InputArray array, bool binnaryImage = false);

• array，一幅 8 位、单通道图像，或一个二维浮点数组(Point of Point2f)。
• binnaryImage，是否为二值图像。默认为 false。若此值为 true，则所有非零像素均为 1，需注意的是，此参数仅对图像使用。
• 返回值为 Moments 类型对象（矩）

最小包括矩形

容器的话就是vector
1. Rect boundingRect(InputArray points)
points：输入信息，可以为包含点的容器(vector)或是Mat。返回包覆输入信息的最小正矩形。
2. RotatedRect minAreaRect(InputArray points)
points：输入信息，可以为包含点的容器(vector)或是Mat。返回包覆输入信息的最小斜矩形。

绘制轮廓图像

drawContours函数

void drawContours(InputOutputArray image, 
				  InputArrayOfArrays contours,
				  int contourIdx, const Scalar& color, 
				  int thickness=1, int lineType=8, 
				  InputArray hierarchy=noArray(), i
				  nt maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() )

• 第一个参数image表示目标图像，
• 第二个参数contours表示输入的轮廓组，每一组轮廓由点vector构成，
• 第三个参数contourIdx指明画第几个轮廓，如果该参数为负值，则画全部轮廓，
• 第四个参数color为轮廓的颜色，
• 第五个参数thickness为轮廓的线宽，如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部，
• 第六个参数lineType为线型，
• 第七个参数为轮廓结构信息，
• 第八个参数为maxLevel