OpenCV学习笔记（一）——组件与图像的载入

1.OpenCV3.4.1的组件

打开：……\opencv\build\include\opencv2文件夹中的opencv_modules.hpp文件；
就可以看到对各个功能模块的定义：

（1）CALIB3D：摄像机标定与三维重建（Camera Calibration and 3D Reconstruction）；主要是相机校准和三维重建相关的内容。
（2）CORE：定义了Opencv最为基础的数据结构；包括：OpenCV基本数据结构、动态数据结构、绘图函数、数组操作相关函数、辅助功能与系统函数和宏、与OpenGL的互操作等等。
（3）FEATURES2D：2D特征描述符，描述符匹配器和探测器；包括：特征检测和描述、特征检测器（Feature Detectors）通用接口、描述符提取器（Descriptor Extractors）通用接口、描述符匹配器（Descriptor Matchers）通用接口、通用描述符（Generic Descriptor）匹配器通用接口、关键点绘制函数和匹配功能绘制函数等等。
（4）FLANN：高维的近似近邻快速搜索算法库（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）；包括：快速近似最近邻搜索、聚类。
（5）HIGHGUI：高层级的用户交互以及媒体的IO接口（High-level GUI and Media I/O ）包括：用户交互（显示图片，窗口的操作，鼠标的操作）、读写图片或者视频、Qt新功能。
（6）IMGCODECS：用于图片的读写。
（7）IMGPROC：用于图片处理；包括：图像滤波（Image Filtering）、图像的几何变换（Geometric Image Transformations）、各种图片形式的转换（Miscellaneous Image Transformations）、直方图（Histograms ）、结构分析和形状描述（Structural Analysis and Shape Descriptors）、动作分析以及物体追踪（Motion Analysis and Object Tracking）、特征检测（Feature Detection）、绘画的功能（Drawing Functions）、给灰度图重新上色（ColorMaps in OpenCV ）、平面细分（Planar Subdivision ）、C API 、Hardware Acceleration Layer等等。
（8）ML：Machine Learning机器学习模块；基本就是统计学上回归，分类以及聚类；包括：统计模型Statistical Models 、一般贝叶斯分类器Normal Bayes Classifier 、K-近邻K-Nearest Neighbors 、支持向量机SVM Support Vector Machines、决策树Decision Trees 、级联分类器Boosting 、梯度树Gradient Boosted Trees 、随机树Random Trees 、超随机树Extremely randomized trees 、期望最大化Expectation Maximization 、神经网络Neural Networks 、机器学习数据的形式相关MLData等等。
（9）OBJDETECT：物体检测；采用的方法为：Haar Feature-based Cascade Classifier for Object Detection。
（10）PHOTO：图像降噪克隆与NPR渲染；包括：图像修复Inpainting、图像降噪Denoising、高范围动态成像HDR imaging、无缝克隆Seamless Cloning 等等。
（11）SHAPE：形状的匹配以及距离计算。
（12）STITCHING：图像拼接。
（13）SUPERRES：Super Resolution，包含了一系列的超分辨率问题的处理方法 。
（14）VIDEO：Video Analysis视频分析；包括：动作分析Motion Analysis、.物体追踪Object Tracking。
（15）VIDEOIO：用来读写视频的模块。
（16）VIDEOSTAB：Video Stabilization视频稳定模块；包括：全局运动估计Global Motion Estimation 、快速步进法Fast Marching Method。
（17）WORLD：打包，把所有东西打包在一个dll里面，方便环境配置。

2.OpenCV的命名空间

OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的。
在代码开头的适当位置，加上using namespace cv;

3.Mat类型

用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构。默认情况下，其尺寸为0，我们也可以指定初始尺寸，如，定义一个Mat类对象，cv::Mat pic(320,640,cv::Scalar(0));

4.图像的载入和显示

（1）imread函数：
Mat imread(const string& filename, int flags=1 );
参数filename： 需要载入的图片路径名。
参数flags： 载入标识，它指定一个加载图像的颜色类型；默认值为1（CV_LOAD_IMAGE_COLOR）总是转换图像到彩色一体。
（2）namedWindow函数：
函数作用：通过指定的名字，创建一个可以作为图像和进度条的容器窗口。如果具有相同名称的窗口已经存在，则函数不做任何事情。
我们可以调用destroyWindow()或者destroyAllWindows()函数来关闭窗口，并取消之前分配的与窗口相关的所有内存空间；但对于代码量不大的简单小程序来说，我们完全没有必要手动调用上述的destroyWindow()或者destroyAllWindows()函数，因为在退出时，所有的资源和应用程序的窗口会被操作系统会自动关闭。
void namedWindow(const string& winname,int flags=WINDOW_AUTOSIZE );
参数name： 被用作窗口的标识符的窗口名称；
参数flags： 窗口的标识；WINDOW_NORMAL设置了这个值，用户便可以改变窗口的大小（没有限制）；WINDOW_AUTOSIZE如果设置了这个值，窗口大小会自动调整以适应所显示的图像，并且不能手动改变窗口大小；WINDOW_OPENGL 如果设置了这个值的话，窗口创建的时候便会支持OpenGL。

（3）imshow函数：
函数作用：用于在指定的窗口中显示图像。如果窗口是用CV_WINDOW_AUTOSIZE（默认值）标志创建的，那么显示图像原始大小。否则，将图像进行缩放以适合窗口。
图像的缩放：取决于图像的深度。（1）如果载入的图像是8位无符号类型（8-bit unsigned），就显示图像本来的样子。（2）如果图像是16位无符号类型（16-bit unsigned）或32位整型（32-bit integer），便用像素值除以256。也就是说，值的范围是[0,255 x 256]映射到[0,255]。（3）如果图像是32位浮点型（32-bit floating-point），像素值便要乘以255。也就是说，该值的范围是[0,1]映射到[0,255]。
void imshow(const string& winname, InputArray mat);
参数winname： 需要显示的窗口标识名称；
参数mat： 需要显示的图像；InputArray是一种类型，简单地可看作Mat类型。

（4）imwrite函数
bool imwrite(const string& filename,InputArray img, const vector& params=vector() );
参数filename： 需要写入的文件名加后缀，如，“123.jpg”；
参数img： 一个Mat类型的图像数据；
参数params： 特定格式保存的参数编码，具有默认值。对于不同的图片格式有不同的含义：（1）JPEG格式：表示从0到100的图片质量（CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY），默认值是95。（2）PNG格式：表示压缩级别（CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION）从0到9。较高的值意味着更小的尺寸和更长的压缩时间，而默认值是3。（3）PPM、PGM或PBM格式：表示一个二进制格式标志（CV_IMWRITE_PXM_BINARY），取值为0或1，而默认值是1。
函数作用：imwrite函数用于将图像保存到指定的文件。图像格式是基于文件扩展名的。

5.Mat图像的深度

1.图像的深度反应出图像颜色像素值：
图像的缩放：取决于图像的深度。
（1）如果载入的图像是8位无符号类型（8-bit unsigned），就显示图像本来的样子。
（2）如果图像是16位无符号类型（16-bit unsigned）或32位整型（32-bit integer），便用像素值除以256。也就是说，值的范围是[0,255 x 256]映射到[0,255]。
（3）如果图像是32位浮点型（32-bit floating-point），像素值便要乘以255。也就是说，该值的范围是[0,1]映射到[0,255]。
2.Mat数据的存储：
Mat_对应的是CV_8U；
Mat_对应的是CV_8S；
Mat_对应的是CV_32S；
Mat_对应的是CV_32F；
Mat_对应的是CV_64F；对应的数据深度如下：
• CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0…255 )
• CV_8S - 8-bit signed integers ( -128…127 )
• CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0…65535 )
• CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768…32767 )
• CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648…2147483647 )
• CV_32F - 32-bit floating-point numbers ( -FLT_MAX…FLT_MAX, INF, NAN )
• CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX…DBL_MAX, INF, NAN )