《OpenCV 计算机视觉编程攻略》学习笔记（一：图像编程入门）

参考引用

• OpenCV 计算机视觉编程攻略（第3版）

说明

• 本书结合 C++ 和 OpenCV 3.2 全面讲解计算机视觉编程
• 所有代码均在 Ubuntu 系统中用 g++ 编译执行

0. 安装 OpenCV 库

• 在Ubuntu上安装OpenCV及使用
• OpenCV 库分为多个模块，常见模块如下
  • opencv_core 模块包含库的核心功能
  • opencv_imgproc 模块包含主要的图像处理函数
  • opencv_highgui 模块提供了读写图像和视频的函数以及一些用户交互函数

1. 装载、显示和存储图像

// loadDisplaySave.cpp
#include 

#include 
#include 
#include 

/*** 在图像上点击（让鼠标在置于图像窗口上时运行特定的指令）***/
/*  
    定义一个回调函数 onMouse，回调函数不会被显式地调用，在响应特定事件时被程序调用
        参数一：触发回调函数的鼠标事件的类型
        参数二、三：事件发生时鼠标的位置，用像素坐标表示
        参数四：表示事件发生时按下了鼠标的哪个键
        参数五：指向任意对象的指针，作为附加的参数发送给函数
*/
void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param) {
    // reinterpret_cast 用于将任意类型的指针转换为其他类型的指针
    // 将一个 void* 类型的指针转换成了一个 cv::Mat* 类型的指针
    // 并将其赋值给了变量 im，这样就可以通过 im 来访问 cv::Mat 对象
    cv::Mat *im = reinterpret_cast<cv::Mat*>(param);
    
    switch (event) { // 调度事件
        case cv::EVENT_LBUTTONDOWN: // 鼠标左键按下事件
            // 显示像素值（x, y）
            std::cout << "at (" << x << "," << y << ") value is: "
                      << static_cast<int>(im->at<uchar>(cv::Point(x,y))) << std::endl; 
            break;
    }
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    // cv::Mat 是 OpenCV 定义的用于表示任意维度的稠密数组，OpenCV 使用它来存储和传递图像
    cv::Mat image; // 创建一个尺寸为 0 × 0 空图像
    std::cout << "This image is " << image.rows << " x " << image.cols << std::endl;
    
    // 读入一个图像文件并将其转换为灰度图像
    // 这样生成的图像由无符号字节构成，在 OpenCV 中用常量 CV_8U 表示
    image = cv::imread("puppy.bmp", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    
    /*  读取图像，并将其转换为三通道彩色图像
        这样创建的图像中，每个像素有 3 字节，OpenCV 中用 CV_8UC3 表示
    image = cv::imread("puppy.bmp", cv::IMREAD_COLOR); 
    */

    if (image.empty()) { // 如果没有分配图像数据，empty 方法将返回 true
        std::cout << "Error reading image..." << std::endl;
        return 0;
    }

    std::cout << "This image is " << image.rows << " x " << image.cols << std::endl;
    // 使用 channels 方法检查图像的通道数
    std::cout << "This image has " << image.channels() << " channel(s)" << std::endl;

    cv::namedWindow("Original Image"); // 定义窗口（可选）
    cv::imshow("Original Image", image); // 显示图像

    // 回调函数注册
    // 函数 onMouse 与 Original Image 图像窗口建立关联，同时把所显示图像的地址作为附加参数传给函数
    cv::setMouseCallback("Original Image", onMouse, reinterpret_cast<void*>(&image));

    cv::Mat result; // 创建另一个空的图像
    cv::flip(image, result, 1); // 正数 1 表示水平翻转，0 表示垂直翻转，负数表示水平和垂直翻转
    // cv::flip(image, image, 1); // 对输入图片就地处理，直接写入原图像
    cv::namedWindow("Output Image");
    cv::imshow("Output Image", result);
    cv::waitKey(0); // 0 表示永远的等待按键，键入的正数表示等待的毫秒数
    cv::imwrite("output.bmp", result); // 保存结果

    // 在图像上绘图（必须包含头文件 imgproc.hpp）
    cv::namedWindow("Drawing on an Image");
    // 目标图像，中心点坐标，半径，颜色，厚度
    cv::circle(image, cv::Point(155, 110), 65, 0, 3);
    // 目标图像，文本，文本位置，字体类型，字体大小，字体颜色，字体厚度
    cv::putText(image, "This is a dog.", cv::Point(40, 200), 
                cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 2.0, 255, 2);
    cv::imshow("Drawing on an Image", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

# 编译并执行
# 若版本为 OpenCV4.x，则最后改为 opencv4
$ g++ loadDisplaySave.cpp -o test1 `pkg-config --cflags --libs opencv` 
$ ./test1

# 控制台输出
This image is 0 x 0
This image is 213 x 320
This image has 1 channel(s)

2. 深入了解 cv::Mat

• cv::Mat 有两个必不可少的组成部分：一个头部和一个数据块
  • 头部包含了矩阵的所有相关信息（大小、通道数量、数据类型等）
  • 数据块包含了图像中所有像素的值
  • 头部有一个指向数据块的指针，即 data 属性
• cv::Mat 有一个很重要的属性：即只有在明确要求时，内存块才会被复制，实际上，大多数操作仅仅复制了 cv::Mat 的头部，因此多个对象会指向同一个数据块

// mat.cpp
#include 

#include 
#include 

// 测试函数，它创建一幅图像
cv::Mat function() {
    cv::Mat ima(500, 500, CV_8U, 50); // 创建图像
    return ima; // 返回图像
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    // 创建一个 240 行 × 320 列的新图像
    // CV_8U 表示每个像素对应 1 字节（灰度图像），U 表示无符号
    // cv::Size 结构包含了矩阵高度和宽度，同样可以提供图像的尺寸信息
    cv::Mat image1(240, 320, CV_8U, 100);
    // cv::Mat image1(cv::Size(240, 320), CV_8UC3);
    cv::imshow("Image", image1);
    cv::waitKey(0);
    
    // 随时可以用 create 方法分配或重新分配图像的数据块
    // 如果新的尺寸和类型与原来的相同，就不会重新分配内存
    image1.create(200, 200, CV_8U);
    image1 = 200;
    cv::imshow("Image", image1);
    cv::waitKey(0);

    // 创建一个红色的图像 (通道次序为 BGR)
    // 数据结构 cv::Scalar 用于在调用函数时传递像素值
    cv::Mat image2(240, 320, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 255));
    cv::imshow("Image", image2);
    cv::waitKey(0);

    // 读入一幅图像
    cv::Mat image3 = cv::imread("puppy.bmp");
    // 所有这些图像都指向同一个数据块，通过 cv::Mat 实现计数引用和浅复制
    // 只有当图像的所有引用都将释放或赋值给另一幅图像时，内存才会被释放
    cv::Mat image4(image3);
    image1 = image3;

    // 这些图像是源图像的副本图像
    // 1. 如果要对图像内容做一个深复制，可以使用 copyTo 方法
    image3.copyTo(image2);
    // 2. 另一个生成图像副本的方法是 clone
    cv::Mat image5 = image3.clone();

    // 转换图像进行测试
    cv::flip(image3, image3, 1);
    // 检查哪些图像在处理过程中受到了影响
    cv::imshow("Image 3", image3);
    cv::imshow("Image 1", image1);
    cv::imshow("Image 2", image2);
    cv::imshow("Image 4", image4);
    cv::imshow("Image 5", image5);
    cv::waitKey(0);

    // 从函数中获取一个灰度图像
    // 运行这条语句后，就可用变量 gray 操作由 function 函数创建的图像，而不需要额外分配内存
    cv::Mat gray = function();
    cv::imshow("Image", gray);
    cv::waitKey(0);

    // 作为灰度图像读入
    image1 = cv::imread("puppy.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    // 如果要把一幅图像复制到另一幅图像中，且两者的数据类型不相同，那就使用 convertTo 方法
    // 转换成浮点型图像 [0,1]，这两幅图像的通道数量必须相同
    image1.convertTo(image2, CV_32F, 1/255.0, 0.0); // 两个可选参数：缩放比例、偏移量
    cv::imshow("Image", image2);

    // 3×3 双精度型矩阵
    cv::Matx33d matrix(3.0, 2.0, 1.0, 
                       2.0, 1.0, 3.0,
                       1.0, 2.0, 3.0);
    // 3×1 矩阵（即向量）
    cv::Matx31d vector(5.0, 1.0, 3.0);
    cv::Matx31d result = matrix * vector;
    std::cout << result;
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

# 编译并执行
# 若版本为 OpenCV4.x，则最后改为 opencv4
$ g++ mat.cpp -o test2 `pkg-config --cflags --libs opencv` 
$ ./test2

# 控制台输出
[20;
 20;
 16]

• 在使用类的时候不要返回图像的类属性
  • 如果某个函数调用了这个类的 method ，就会对图像属性进行一次浅复制。副本一旦被修改，class 属性也会被 “偷偷地” 修改，这会影响这个类的后续行为

  class Test {
      // 图像属性
      cv::Mat ima;
  public:
      // 在构造函数中创建一幅灰度图像
      Test() : ima(240, 320, CV_8U, cv::Scalar(100)) {}
      // 用这种方法返回一个类属性，这是一种不好的做法
      cv::Mat method() {
          return ima;
      }
  };
  

3. 定义感兴趣区域

• 有时需要让一个处理函数只在图像的某个部分起作用。OpenCV 内嵌了一个精致又简洁的机制，可以定义图像的子区域，并把这个子区域当作普通图像进行操作
• 假设要把一个小图像复制到一个大图像上，为实现这个功能
  • 定义一个感兴趣区域（Region Of Interest，ROI），在此处进行复制操作，ROI 的位置将决定标志的插入位置
    • 定义 ROI 的一种方法是使用 cv::Rect 实例：通过指明左上角的位置（构造函数的前两个参数）和矩形的尺寸（后两个参数表示宽度和高度），描述了一个矩形区域，整个 ROI 肯定处于父图像的内部
    • ROI 还可以用行和列的值域来描述：值域是一个从开始索引到结束索引的连续序列（不含开始值和结束值），可以用 cv::Range 结构来表示这个概念

  由于图像和 ROI 共享了同一块图像数据，因此 ROI 的任何转变都会影响原始图像的相关区域

• OpenCV 中函数或方法通常对图像中所有的像素进行操作，通过定义掩码可以限制这些函数或方法的作用范围
  • 掩码是一个 8 位图像，如果掩码中某个位置的值不为 0，在这个位置上的操作就会起作用；如果掩码中某些像素位置的值为 0，那么对图像中相应位置的操作将不起作用
  • 例如，在调用 copyTo 方法时就可以使用掩码，可以利用掩码只复制标志中白色的部分，因为标志的背景是黑色的（因此值为 0 ），所以很容易同时作为被复制图像和掩码来使用

// logo.cpp
#include 

#include 
#include 

int main(int argc, char *argv[]) {
    cv::namedWindow("Image");
    cv::Mat image = cv::imread("puppy.bmp");
    cv::Mat logo = cv::imread("smalllogo.png");

    // 在图像的右下角定义一个 ROI
    // image 是目标图像， logo 是标志图像
    cv::Mat imageROI(image, cv::Rect(image.cols - logo.cols, // ROI 坐标
                                     image.rows - logo.rows,
                                     logo.cols, logo.rows)); // ROI 大小
    /*imageROI = image(cv::Range(image.rows-logo.rows,image.rows),
                       cv::Range(image.cols-logo.cols,image.cols));*/
    logo.copyTo(imageROI); // 插入标志
    cv::imshow("Image", image);
    cv::waitKey(0);

    image = cv::imread("puppy.bmp");
    // 在图像的右下角定义一个 ROI
    imageROI = image(cv::Rect(image.cols - logo.cols,
                              image.rows - logo.rows,
                              logo.cols, logo.rows));
    // 把标志作为掩码（必须是灰度图像）
    cv::Mat mask(logo);
    logo.copyTo(imageROI, mask); // 插入标志，只复制掩码不为 0 的位置
    cv::imshow("Image", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

# 编译并执行
# 若版本为 OpenCV4.x，则最后改为 opencv4
$ g++ logo.cpp -o test3 `pkg-config --cflags --libs opencv` 
$ ./test3