opencv学习笔记之图像操作

文章目录

  • 前言
  • 一、辅助工具 Image Watch
  • 二、Mat类
        • Opencv中的数据类型:
        • Mat类的几种构造方式:
        • Mat类赋值:
        • Mat类还可支持加减乘除等操作
        • Mat类元素的读取
  • 二、图像操作
        • 1.imread()函数----图像读取
        • 2.imshow()函数----图像显示
        • 3.namedWindow()函数----图像显示窗口
        • 4.imwrite()函数----图像保存
          • imwrite()函数使用示例程序:


前言

简单记录opencv有关图像操作部分的笔记

一、辅助工具 Image Watch

Image Watch是一个免费且非常强大的图像数据查看插件,在进行图片查看时,可以显示其像素值和通道数,对于图片的操作后查看结果非常有帮助。

附下载地址

VS2019版:Image Watch 2019 - Visual Studio Marketplace

VS2017版:Image Watch 2017 - Visual Studio Marketplace

VS2015及以下版:Image Watch - Visual Studio Marketplace

打开方式在【视图】→【其他窗口】中找到image watch后打开,可以配合调试中的断点使用。

二、Mat类

创建方式:

Mat a; //创建一个名为a的矩阵头
a=imread("lena.jpg");

Opencv中的数据类型:

数据类型 具体类型 取值范围
CV_8U 8位无符号整数 0~255
CV_8S 8位符号整数 -128~127
CV_16U 16位无符号整数 0~65535
CV_16S 16位符号整数 -32768~32767
CV_32S 32位符号整数 -2147483648~2147483647
CV_32F 32位浮点整数
CV_64F 64位浮点整数

关于通道,C1、C2、C3、C4分别表示单通道、双通道、3通道以及4通道。

Mat类的几种构造方式:

方式1:

Mat(int rows,int cols,int type)

例如 Mat a(640,480,CV_8UC3)表示创建了一个640*480的8位无符号整数的3通道矩阵用于存放彩色图像

方式2:

Mat(Size size(),int type)

例如 Mat b(Size(480,640),CV_32FC3)表示创建了一个640*480的32位浮点整数的3通道矩阵用于存放彩色图像

Mat类赋值:

Mat(int rows,int cols,int type,const Scalar &s)

例如:Mat img1(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255))

创建了一个三通道的矩阵,第三层通道值为255,前两层为0,启动Image Watch查看效果如下:

opencv学习笔记之图像操作_第1张图片

其他方式(枚举法):

Mat a=(Mat_(3,3)<<1,2,3,4,5,6,7,8,9)
opencv学习笔记之图像操作_第2张图片

Mat类还可支持加减乘除等操作

Mat类元素的读取

常用方式:

通过at方法读取单通道Mat类矩阵中的元素

Mat a=(Mat_(3,3)<<1,2,3,4,5,6,7,8,9);
int value=(int)a.at(0,0);

对于多通道类型,存储方式见下图

3通道的存储方式:

opencv学习笔记之图像操作_第3张图片

图示为一个3*3通道的存储方式,对于单个元素,是按照每个通道相邻这样去存储的。

那么需要特殊的数据结构去存放这些Vec3b,Vec3s,Vec3w,Vec3d,Vec3f,Vec3i

通过at方法读取多通道Mat类矩阵中的元素

Mat b(3,4,CV_8UC3,Scalar(0,0,1));
Vec3b vc3 = b.at(0, 0);
int first = (int)vc3.val[0];
int second = (int)vc3.val[1];
int third = (int)vc3.val[2];

强制转换不能少!

其他还有指针ptr和迭代器方式,这里不做记录了

二、图像操作

图像操作是opencv的重头戏,从几个函数分别介绍

1.imread()函数----图像读取

imread(const String&filename,int flags=IMREAD_COLOR)

其中第一个参数为图像的完整地址,如“D:/vs项目/opencv4_test/opencv4_test/lena.jpg”,第二个参数为读取方式,比如以灰度图读取(IMREAD_GRAYSCALE)、彩色图读取(IMREAD_COLOR)

2.imshow()函数----图像显示

imshow(const String & winname,InputArray mat)

其中第一个参数为要显示图像的窗口名字,第二个参数为要显示的图像矩阵

3.namedWindow()函数----图像显示窗口

该函数为图像窗口函数,用于创建图像要显示的窗口

void namedWindow(const String & winname,int flags=WINDOW_AUTOSIZE)

4.imwrite()函数----图像保存

bool imwrite(const String & filename,InputArray img,Const vector& params =vector())

filename:保存图像的地址和文件名

img:将要保存的Mat类矩阵变量

params:保存图片格式属性设置标志

imwrite()函数使用示例程序:
#include  //加载OpenCV4的头文件
#include

using namespace std;
using namespace cv; //OpenCV命名空间

void AlphaMat(Mat &mat)
{
	CV_Assert(mat.channels() == 4);
	for (int i = 0; i < mat.rows; i++)
	{
		for(int j=0;j<mat.cols;j++)
		{
			Vec4b& bgra = mat.at<Vec4b>(i, j);
			bgra[0] = UCHAR_MAX;  //蓝色通道B
			bgra[1] = saturate_cast<uchar>((float(mat.cols - j)) / ((float)mat.cols)*UCHAR_MAX); //绿色通道G
			bgra[2] = saturate_cast<uchar>((float(mat.cols - i)) / ((float)mat.rows)*UCHAR_MAX); //红色通道R
			bgra[3] = saturate_cast<uchar>(0.5*(bgra[1] + bgra[2])); //Alpha通道
		}
	}
}
int main()
{
	Mat mat(480, 640, CV_8UC4);
	AlphaMat(mat);
	vector<int> compression_params;
	compression_params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION);  //PNG格式图像压缩标志
	compression_params.push_back(9);  //设置最高压缩质量
	bool result = imwrite("alpha.png", mat, compression_params);
	if (!result)
	{
		cout << "保存成PNG格式图像失败" << endl;
		return -1;
	}
	cout << "保存成功" << endl;
	return 0;  //程序结束
}
opencv学习笔记之图像操作_第4张图片

转换前与转换后成功保存的图像对比,4通道(Alpha通道)图像可以保存成PNG格式文件。

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