Introduction to programming with OpenCV
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一、简介
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1、OpenCV的特点
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（1） 总体描述
- OpenCV是一个基于C/C++语言的开源图像处理函数库
- 其代码都经过优化，可用于实时处理图像
- 具有良好的可移植性
- 可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作
- 具有低级和高级的应用程序接口（API）
- 提供了面向Intel IPP高效多媒体函数库的接口，可针对你使用的Intel CPU优化代码，提高程序性能（译注：OpenCV 2.0版的代码已显着优化，无需IPP来提升性能，故2.0版不再提供IPP接口）
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（2） 功能
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换）
- Image data manipulation (allocation, release, copying, setting, conversion).
- 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出）
- Image and video I/O (file and camera based input, image/video file output).
- 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解）
- Matrix and vector manipulation and linear algebra routines (products, solvers, eigenvalues, SVD).
- 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图）
- Various dynamic data structures (lists, queues, sets, trees, graphs).
- 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构）
- Basic image processing (filtering, edge detection, corner detection, sampling and interpolation, color conversion, morphological operations, histograms, image pyramids).
- 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
- Structural analysis (connected components, contour processing, distance transform, various moments, template matching, Hough transform, polygonal approximation, line fitting, ellipse fitting, Delaunay triangulation).
- 摄像头定标（寻找和跟踪定标模式、参数定标、基本矩阵估计、单应矩阵估计、立体视觉匹配）
- Camera calibration (finding and tracking calibration patterns, calibration, fundamental matrix estimation, homography estimation, stereo correspondence).
- 运动分析（光流、动作分割、目标跟踪）
- Motion analysis (optical flow, motion segmentation, tracking).
- 目标识别（特征方法、HMM模型）
- Object recognition (eigen-methods, HMM).
- 基本的GUI（显示图像/视频、键盘/鼠标操作、滑动条）
- Basic GUI (display image/video, keyboard and mouse handling, scroll-bars).
- 图像标注（直线、曲线、多边形、文本标注）
- Image labeling (line, conic, polygon, text drawing)
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（3） OpenCV模块
- cv – 核心函数库
- cvaux – 辅助函数库
- cxcore – 数据结构与线性代数库
- highgui – GUI函数库 graphical user interface
- ml – 机器学习函数库 machine learing
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2、有用的学习资源
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（1） 参考手册：
/docs/index.htm （译注：在你的OpenCV安装目录 内）
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（2） 网络资源：
- 官方网站: http://www.intel.com/technology/computing/opencv/
- 软件下载: http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
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（3） 书籍：
- Open Source Computer Vision Library
by Gary R. Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006). chenyusiyuan: 补充以下书籍
- Learning OpenCV - Computer Vision with the OpenCV Library
by Gary Bradski & Adrian Kaehler, O'Reilly Media, 1 st ed. (September, 2008).
- OpenCV教程——基础篇
作者：刘瑞祯 于仕琪，北京航空航天大学出版社，出版日期：200706
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（4） 视频处理例程(在 /samples/c/):
- 颜色跟踪: camshiftdemo
- 点跟踪: lkdemo
- 动作分割: motempl
- 边缘检测: laplace
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（5） 图像处理例程 (在 /samples/c/):
- 边缘检测: edge
- 图像分割: pyramid_segmentation
- 形态学: morphology
- 直方图: demhist
- 距离变换: distrans
- 椭圆拟合: fitellipse
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3、OpenCV 命名规则
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（1） 函数名:
cvActionTargetMod(...)
Action = 核心功能（core functionality） (e.g. set, create) Target = 目标图像区域（target image area） (e.g. contour, polygon) Mod = （可选的）调整语（optional modifiers） (e.g. argument type)
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（2） 矩阵数据类型:
CV_(S|U|F)C
S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型
E.g.: CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵,
CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵.
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（3） 图像数据类型:
IPL_DEPTH_(S|U|F)
E.g.: IPL_DEPTH_8U 图像像素数据是8位无符号整型.
IPL_DEPTH_32F图像像素数据是32位浮点型.
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（4） 头文件:
#include#include #include #include #include // 一般不需要，cv.h 内已包含该头文件
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4、编译建议
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（1） Linux:
g++ hello-world.cpp -o hello-world \ -I /usr/local/include/opencv -L /usr/local/lib \ -lm -lcv -lhighgui -lcvaux
其中
/usr/local/include/opencv 为opencv头文件目录. /usr/local/lib为库文件目录 -lcv -lhighgui -lcvaux为链接库文件参数.
不同linxu发行版库文件路径可能会有所不同,x86_64版本与i386版本路径也可能有所区别
例如fedora 17 x86_64下该命令为:
g++ hello-world.cpp -o hello-world \ -I /usr/include/opencv \ -L /usr/lib64 \ -lm -lopencv_core -lopencv_highgui
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（2） Windows:
在Visual Studio的‘选项’和‘项目’中设置好OpenCV相关文件的路径。
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5、C++例程
//
// hello-world.cpp
//
// 该程序从文件中读入一幅图像，将之反色，然后显示出来.
//
#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);
}
// load an image
img=cvLoadImage(argv[1]);
if(!img){
printf("Could not load image file: %s\n",argv[1]);
exit(0);
}
// get the image data
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);
// create a window
cvNamedWindow("mainWin", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvMoveWindow("mainWin", 100, 100);
// invert the image
// 相当于 cvNot(img);
// IplImage *pDstImg = cvCreateImage(cvGetSize(img),img->depth,img->nChannels);
// cvNot(img, pDstImg);
for(i=0;i<height;i++) for(j=0;j<width;j++) for(k=0;k<channels;k++)
data[i*step+j*channels+k]=255-data[i*step+j*channels+k];
// show the image
cvShowImage("mainWin", img );
// wait for a key
cvWaitKey(0);
// release the image
cvReleaseImage(&img );
return 0;
}
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二、GUI 指令
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1、窗口管理
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（1） 创建和定位一个新窗口:
cvNamedWindow("win1", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvMoveWindow("win1", 100, 100); // offset from the UL corner of the screen
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（2） 载入图像:
IplImage* img=0; img=cvLoadImage(fileName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); if(!img) printf("Could not load image file: %s\n",fileName);
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（3） 显示图像:
cvShowImage("win1",img);
该函数可以在上面建立的窗口（win1）中显示彩色或灰度的字节型/浮点型图像。字节型图像像素值范围为[0-255]；浮点型图像像素值范围为[0-1]。彩色图像的三色元素按BGR（蓝-绿-红）顺序存储。
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（4） 关闭窗口:
cvDestroyWindow("win1");
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（5） 改变窗口大小:
cvResizeWindow("win1",100,100); // new width/heigh in pixels
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2、输入处理
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（1） 处理鼠标事件:
- 定义一个鼠标处理程序:
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: 相对于左上角的像素坐标
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
- 注册该事件处理程序:
mouseParam=5; cvSetMouseCallback("win1",mouseHandler,&mouseParam); //第三个参数可以设置为NULL
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（2） 处理键盘事件:
- 实际上对于键盘输入并没有专门的事件处理程序.
- 按一定间隔检测键盘输入（适用于循环体中）:
int key; key=cvWaitKey(10); // wait 10ms for input
- 中止程序等待键盘输入:
int key; key=cvWaitKey(0); // wait indefinitely for input
- 键盘输入的循环处理程序:
while(1){ key=cvWaitKey(10); if(key==27) break; switch(key){ case 'h': ... break; case 'i': ... break; } }
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（3） 处理滑动条事件:
- 定义一个滑动条处理程序:
void trackbarHandler(int pos) { printf("Trackbar position: %d\n",pos); }
- 注册该事件处理程序:
int trackbarVal=25; int maxVal=100; cvCreateTrackbar("bar1", "win1", &trackbarVal ,maxVal , trackbarHandler);
- 获取当前的滑动条位置:
int pos = cvGetTrackbarPos("bar1","win1");
- 设置滑动条位置:
cvSetTrackbarPos("bar1", "win1", 25);
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三、OpenCV的基本数据结构
（译注：OpenCV 1.1、1.2或2.0版本中各数据结构的结构体元素有所调整，以下仅作参考）
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1、图像数据结构
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（1） IPL 图像:
IplImage |-- int nChannels; // 颜色通道数目 (1,2,3,4) |-- int depth; // 像素的位深: | // 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（像素为单位） |-- int height; // 图像高度 |-- char* imageData; // 图像数据指针 | // 注意彩色图像按BGR顺序存储数据 |-- int dataOrder; // 0 - 将像素点不同通道的值交错排在一起，形成单一像素平面 | // 1 - 把所有像素同通道值排在一起，形成若干个通道平面，再把平面排列起来 | // cvCreateImage 只能创建像素交错排列式的图像 |-- int origin; // 0 – 像素原点为左上角, | // 1 – 像素原点为左下角 (Windows bitmaps style) |-- int widthStep; // 相邻行的同列点之间的字节数 width * nChannels * depth / 8 |-- int imageSize; // 图像的大小（字节为单位） = height*widthStep |-- struct _IplROI *roi;// 图像的感兴趣区域（ROI）. ROI非空时对图像的 | // 处理仅限于ROI区域. |-- char *imageDataOrigin; // 图像数据未对齐时的数据原点指针 | // (需要正确地重新分配图像内存 ) | // （needed for correct image deallocation） |-- int align; // 图像数据的行对齐: 4 or 8 byte alignment | // OpenCV 中无此项，采用widthStep代替 |-- char colorModel[4]; // 颜色模型 – OpenCV中忽略此项
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2、矩阵与向量
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（1） 矩阵:
CvMat // 2D 矩阵 |-- int type; // 元素类型 (uchar,short,int,float,double) 与标志 |-- int step; // 整行长度字节数 |-- int rows, cols; // 行、列数 |-- int height, width; // 矩阵高度、宽度，与rows、cols对应 |-- union data; |-- uchar* ptr; // data pointer for an unsigned char matrix |-- short* s; // data pointer for a short matrix |-- int* i; // data pointer for an integer matrix |-- float* fl; // data pointer for a float matrix |-- double* db; // data pointer for a double matrix
CvMatND // N-维矩阵 |-- int type; // 元素类型 (uchar,short,int,float,double) 与标志 |-- int dims; // 矩阵维数 |-- union data; | |-- uchar* ptr; // data pointer for an unsigned char 矩阵 | |-- short* s; // data pointer for a short matrix | |-- int* i; // data pointer for an integer matrix | |-- float* fl; // data pointer for a float matrix | |-- double* db; // data pointer for a double matrix | |-- struct dim[]; // 各维信息 |-- size; // 元素数目 |-- step; // 元素间距（字节为单位）
CvSparseMat // N-维稀疏矩阵
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（2） 一般矩阵:
CvArr* // 仅作为函数定义的参数使用， // 表明函数可以接受不同类型的矩阵作为参数， // 例如：IplImage*, CvMat* 甚至是 CvSeq*. // 矩阵的类型通过矩阵头的前4个字节信息来确定
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（3） 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); // Example: CvScalar s = cvScalar(20.0); s.val[0]=20.0;
注意该初始化函数的函数名与对应的结构体名称几乎同名，差别仅在于函数名第一个字母是小写的，而结构体名第一个字母是大写的。它并不是一个 C++ 构造函数。（译注：类似的还有 cvMat 与 CvMat、cvPoint 与 CvPoint 等等）
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3、其它结构类型
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（1） 点:
CvPoint p = cvPoint(int x, int y); CvPoint2D32f p = cvPoint2D32f(float x, float y); CvPoint3D32f p = cvPoint3D32f(float x, float y, float z); //E.g.: p.x=5.0; p.y=5.0;
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（2） 矩形框大小（以像素为精度）:
CvSize r = cvSize(int width, int height); CvSize2D32f r = cvSize2D32f(float width, float height);
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（3） 矩形框的偏置和大小:
CvRect r = cvRect(int x, int y, int width, int height);
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四、图像处理
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1、图像的内存分配与释放
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（1） 分配内存给一幅新图像:
IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);
- size: cvSize(width,height);
- depth: 像素深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F, IPL_DEPTH_64F
-
channels: 像素通道数. Can be 1, 2, 3 or 4.
-
各通道是交错排列的. 一幅彩色图像的数据排列格式如下：
- b0 g0 r0 b1 g1 r1 ...
-
各通道是交错排列的. 一幅彩色图像的数据排列格式如下：
示例:
// Allocate a 1-channel byte image IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); // Allocate a 3-channel float image IplImage* img2=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
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（2） 释放图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); cvReleaseImage(&img);
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（3） 复制图像:
IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); IplImage* img2; img2=cvCloneImage(img1); // 注意通过cvCloneImage得到的图像 // 也要用 cvReleaseImage 释放，否则容易产生内存泄漏
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（4） 设置/获取感兴趣区域ROI:
void cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect); void cvResetImageROI(IplImage* image); CvRect cvGetImageROI(const IplImage* image);
大多数OpenCV函数都支持 ROI, region of interests，设置了ROI之后，函数对图片的处理只会应用到ROI区域上.
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（5） 设置/获取感兴趣通道COI:
void cvSetImageCOI(IplImage* image, int coi); // 0=all int cvGetImageCOI(const IplImage* image);
大多数OpenCV函数不支持 COI.
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2、图像读写
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（1） 从文件中读入图像:
IplImage* img=0; img=cvLoadImage(fileName); if(!img) printf("Could not load image file: %s\n",fileName);
支持的图像格式: BMP, DIB, JPEG, JPG, JPE, PNG, PBM, PGM, PPM,
SR, RAS, TIFF, TIF
OpenCV默认将读入的图像强制转换为一幅三通道彩色图像. 不过可以按以下方法修改读入方式:
img=cvLoadImage(fileName,flag);
flag: >0 将读入的图像强制转换为一幅三通道彩色图像
=0 将读入的图像强制转换为一幅单通道灰度图像
<0 读入的图像通道数与所读入的文件相同.
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（2） 保存图像:
if(!cvSaveImage(outFileName,img)) printf("Could not save: %s\n", outFileName);
保存的图像格式由 outFileName 中的扩展名确定.
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3、访问图像像素
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（1） 假设你要访问第k通道、第i行、第j列的像素。
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（2） 间接访问: (通用，但效率低，可访问任意格式的图像)
- 对于单通道字节型图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); CvScalar s; s=cvGet2D(img,i,j); // get the (j,i) pixel value, 注意cvGet2D与cvSet2D中坐标参数的顺序与其它opencv函数坐标参数顺序恰好相反.本函数中i代表y轴，即height;j代表x轴，即width. printf("intensity=%f\n",s.val[0]); s.val[0]=111; cvSet2D(img,i,j,s); // set the (j,i) pixel value
- 对于多通道字节型/浮点型图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3); CvScalar s; s=cvGet2D(img,i,j); // get the (j,i) 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 (j,i) pixel value
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（3） 直接访问: (效率高，但容易出错)
- 对于单通道字节型图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;
- 对于多通道字节型图像:
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
- 对于多通道浮点型图像:
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
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（4） 基于指针的直接访问: (简单高效)
- 对于单通道字节型图像:
IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); int height = img->height; int width = img->width; int step = img->widthStep; uchar* data = (uchar *)img->imageData; data[i*step+j] = 111;
- 对于多通道字节型图像:
IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3); int height = img->height; int width = img->width; int step = img->widthStep; int channels = img->nChannels; uchar* data = (uchar *)img->imageData; data[i*step+j*channels+k] = 111;
- 对于多通道浮点型图像（假设图像数据采用4字节（32位）行对齐方式）:
IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3); int height = img->height; int width = img->width; int step = img->widthStep; int channels = img->nChannels; float * data = (float *)img->imageData; data[i*step+j*channels+k] = 111;
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（5） 基于 c++ wrapper 的直接访问: （更简单高效）
- 首先定义一个 c++ wrapper ‘Image’，然后基于Image定义不同类型的图像:
template<class T> 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<RgbPixel> RgbImage; typedef Image<RgbPixelFloat> RgbImageFloat; typedef Image<unsigned char> BwImage; typedef Image<float> BwImageFloat;
- 对于单通道字节型图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); BwImage imgA(img); imgA[i][j] = 111;
- 对于多通道字节型图像:
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;
- 对于多通道浮点型图像:
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;
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4、图像转换
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（1） 字节型图像的灰度-彩色转换:
cvConvertImage(src, dst, flags=0);
src = float/byte grayscale/color image
dst = byte grayscale/color image
flags = CV_CVTIMG_FLIP (垂直翻转图像)
CV_CVTIMG_SWAP_RB (置换 R 和 B 通道)
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（2） 彩色图像->灰度图像:
// Using the OpenCV conversion: cvCvtColor(cimg,gimg,CV_BGR2GRAY); // cimg -> gimg // Using a direct conversion: for(i=0;i<cimg->height;i++) for(j=0;j<cimg->width;j++) gimgA[i][j]= (uchar)(cimgA[i][j].b*0.114 + cimgA[i][j].g*0.587 + cimgA[i][j].r*0.299);
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（3） 不同彩色空间之间的转换:
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
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5、绘图指令
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（1） 绘制矩形:
// 在点 (100,100) 和 (200,200) 之间绘制一矩形，边线用红色、宽度为 1 cvRectangle(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(0,0,255), 1);
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（2） 绘制圆形:
// 圆心为(100,100)、半径为20. 圆周绿色、宽度为1 cvCircle(img, cvPoint(100,100), 20, cvScalar(0,255,0), 1);
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（3） 绘制线段:
// 在 (100,100) 和 (200,200) 之间、线宽为 1 的绿色线段 cvLine(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(0,255,0), 1);
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（4） 绘制一组线段:
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); void cvPolyLine( CvArr* img, CvPoint** pts, int* npts, int contours, int is_closed, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 ); img 图像。 pts 折线的顶点指针数组。 npts 折线的定点个数数组。也可以认为是pts指针数组的大小 contours 折线的线段数量。 is_closed 指出多边形是否封闭。如果封闭，函数将起始点和结束点连线。 color 折线的颜色。 thickness 线条的粗细程度。 line_type 线段的类型。参见cvLine。 shift 顶点的小数点位数
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（5） 绘制一组填充颜色的多边形:
cvFillPoly(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,cvScalar(0,255,255)); cvFillPoly用于一个单独被多边形轮廓所限定的区域内进行填充。函数可以填充复杂的区域,例如，有漏洞的区域和有交叉点的区域等等。 void cvFillPoly( CvArr* img, CvPoint** pts, int* npts, int contours,CvScalar color, int line_type=8, int shift=0 ); img 图像。 pts 指向多边形的数组指针。 npts 多边形的顶点个数的数组。 contours 组成填充区域的线段的数量。 color 多边形的颜色。 line_type 组成多边形的线条的类型。 shift 顶点坐标的小数点位数。
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（6） 文本标注:
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));
其它可用的字体类型有: 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,
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五、矩阵处理
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1、矩阵的内存分配与释放
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（1） 总体上:
- OpenCV 使用C语言来进行矩阵操作。不过实际上有很多C++语言的替代方案可以更高效地完成。
- 在OpenCV中向量被当做是有一个维数为1的N维矩阵.
- 矩阵按行-行方式存储，每行以4字节（32位）对齐.
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（2） 为新矩阵分配内存:
CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type);
type: 矩阵元素类型. 按CV_(S|U|F)C 方式指定. 例如: CV_8UC1 、CV_32SC2. 示例:
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
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（3） 释放矩阵内存:
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); cvReleaseMat(&M);
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（4） 复制矩阵:
CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); CvMat* M2; M2=cvCloneMat(M1);
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（5） 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); //等价于: CvMat Ma; cvInitMatHeader(&Ma, 3, 4, CV_64FC1, a);
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（6） 初始化矩阵为单位矩阵:
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); cvSetIdentity(M); // does not seem to be working properly
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2、访问矩阵元素
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（1） 假设需要访问一个2D浮点型矩阵的第（i, j）个单元.
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（2） 间接访问:
cvmSet(M,i,j,2.0); // Set M(i,j) t = cvmGet(M,i,j); // Get M(i,j)
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（3） 直接访问（假设矩阵数据按4字节行对齐）:
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); int n = M->cols; float *data = M->data.fl; data[i*n+j] = 3.0;
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（4） 直接访问（当数据的行对齐可能存在间隙时 possible alignment gaps）:
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); int step = M->step/sizeof(float); float *data = M->data.fl; (data+i*step)[j] = 3.0;
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（5） 对于初始化后的矩阵进行直接访问:
double a[16]; CvMat Ma = cvMat(3, 4, CV_64FC1, a); a[i*4+j] = 2.0; // Ma(i,j)=2.0;
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3、矩阵/向量运算
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（1） 矩阵之间的运算:
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
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（2） 矩阵之间的元素级运算:
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
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（3） 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); // 向量点乘: Va . Vb -> res cvCrossProduct(&Va, &Vb, &Vc); // 向量叉乘: Va x Vb -> Vc
注意在进行叉乘运算时，Va, Vb, Vc 必须是仅有3个元素的向量.
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（4） 单一矩阵的运算:
CvMat *Ma, *Mb; cvTranspose(Ma, Mb); // 转置：transpose(Ma) -> Mb (注意转置阵不能返回给Ma本身) CvScalar t = cvTrace(Ma); // 迹：trace(Ma) -> t.val[0] double d = cvDet(Ma); // 行列式：det(Ma) -> d cvInvert(Ma, Mb); // 逆矩阵：inv(Ma) -> Mb
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（5） 非齐次线性方程求解:
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
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（6） 特征值与特征向量 (矩阵为方阵):
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(递减顺序) // E = 对应的特征向量 (行向量)
（7） 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
标志位使矩阵U或V按转置形式返回 (若不转置可能运算出错).
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六、视频处理
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1、从视频流中捕捉一帧画面
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（1） OpenCV 支持从摄像头或视频文件（AVI格式）中捕捉帧画面.
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（2） 初始化一个摄像头捕捉器:
CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // capture from video device #0
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（3） 初始化一个视频文件捕捉器:
CvCapture* capture = cvCaptureFromAVI("infile.avi");
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（4） 捕捉一帧画面:
IplImage* img = 0; if(!cvGrabFrame(capture)){ // capture a frame printf("Could not grab a frame\n\7"); exit(0); } img=cvRetrieveFrame(capture); // retrieve the captured frame
若要从多个摄像头中同步捕捉画面，则须首先从每个摄像头中抓取一帧，紧接着要将被捕捉的帧画面恢复到一个IplImage*型图像中。（译注：这一过程其实可以用 cvQueryFrame() 函数一步完成）
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（5） 释放视频流捕捉器:
cvReleaseCapture(&capture);
注意由视频流捕捉器得到的图像是由捕捉器分配和释放内存的，不需要单独对图像进行释放内存的操作。
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2、获取/设置视频流信息
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（1） 获取视频流设备信息:
cvQueryFrame(capture); // 在读取视频流信息前，要先执行此操作 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);
统计总帧数仅对视频文件有效，但似乎不太准确（译注：也许OpenCV2.0中此问题已解决）
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（2） 获取帧图信息:
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);
所抓取的帧的位置有三种表达方式：距离第一帧画面的时间间隔（毫秒为单位）, 或者距离第一帧画面（序列号为0）的序列数. 第三种方式是按相对比率，第一帧的相对比率为0，最后一帧的相对比率为1. 此方式仅对读取视频文件时有效.
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（3） 设置从视频文件抓取的第一帧画面的位置:
// start capturing from a relative position of 0.9 of a video file cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, (double)0.9);
注意此方法定位并不准确。
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3、保存视频文件
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（1） 初始化视频编写器:
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);
其它的编码器代号包括: 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 若编码器代号为 -1，则运行时会弹出一个编码器选择框.
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（2） 保存视频文件:
IplImage* img = 0; int nFrames = 50; for(i=0;i<nFrames;i++){ cvGrabFrame(capture); // capture a frame img=cvRetrieveFrame(capture); // retrieve the captured frame // img = cvQueryFrame(capture); cvWriteFrame(writer,img); // add the frame to the file }
要查看所抓取到的帧画面，可以在循环中加入以下语句:
cvShowImage("mainWin", img); key=cvWaitKey(20); // wait 20 ms
注意 cvWaitKey 参数应该不小于 20 ms，否则画面的显示可能出错.
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（3） 释放视频编写器:
cvReleaseVideoWriter(&writer);
By Gady Agam 2006-03-31 翻译：chenyusiyuan 2010-1-26