【OpenCV】入门基本操作介绍及代码实现 C++

命名规范

匈牙利命名法：变量名=属性+类型+对象描述

图像的读取

Mat src = imread("D:/images/1.jpg");//图像读取 默认三通道 深度为24
namedWindow("输入窗口",WINDOW_FREERATIO);//创建适应的窗口 
imshow("input",src);//图像读取 窗口大小默认为autosize
waitKey();//停顿
destroyAllWindows();//销毁所有窗口

图像的色彩通道

imshow只支持八位（即256）或浮点数的图片 八位RGB通道顺序为BGR
HSV H调整色相0~180 S调整饱和度 V调整亮度

imwrite("D:/test.png",src);//存储图像

图像的基本结构

注意：赋值法不是拷贝一份 而是在原图上进行修改 指向一样的图像

//创建空白图像
Mat src = Mat::zeros(Size(8,8),CV_8UC3);//初始化每个像素的每个通道都为0 8位unsigned char三通道
src = Scalar(127,127,127);//设置颜色 BGR
src.cols;//获取宽度 即列数
src.rows;//获取高度 即行数
src.channels();//获取通道数

图像像素的读写

数组遍历

int w = image.cols;//图像宽度 即列数
int h = image.rows;//图像高度 即行数
int dims = image.channels();//图像的通道数
for(int row=0;row < h;row++){
	for(int col = 0; col < w;col++){
		if(dims == 1){//单通道 即为灰度图像
			int pv = image.at<uchar>(row,col);//注意 通过行列来读取 x为行row y为列col
			image.at<uchar>(row,col)= 255-pv;//取反
		}
		if(dims == 3){//彩色图像是三通道
			Vec3b bgr = image.at<Vec3b>(row,col();/
			image.at<Vec3b>(row,col)[0] = 255-bgr[0];//第0个通道 即B 用Vector数组存
			image.at<Vec3b>(row,col)[0] = 255-bgr[0];//第1个通道 即G 
			image.at<Vec3b>(row,col)[0] = 255-bgr[0];//第2个通道 即R 
		}
	}
}
imshow("像素读写演示",image);

指针遍历（比较快）

图像像素类型归一化

图像的旋转

M计算的矩阵 flags插值方式 orderMode边缘方式 borderValue边缘颜色 默认黑色

设置好参数，M为计算的矩阵，即可旋转成功

图像旋转后窗口大小自适应大
代码参考网课【不要再看那些过时的OpenCV老教程了】2022巨献，OpenCV零基础小白最新版全套教程(人工智能机器视觉教程)

图像的直方图

绘制一维直方图

图像绘制

坐标原点在左上角 最大点在右下角

形态学操作

膨胀与腐蚀

ksize要为奇数 如1、3、5、7、9
RECT为矩形 ELLIPSE为椭圆

如滑块调整

开操作

闭操作

形态学额梯度

顶帽

黑帽

顶帽与黑帽相关API

形态学操作的应用

原理方法

例1

例2

来源：https://www.bilibili.com/video/BV1Q54y1z7kz?p=13&spm_id_from=pageDriver&vd_source=fc2d039d218c5eef32a73f7792c1da2f

bitwise()用法：
OpenCV之bitwise_and、bitwise_not等图像基本运算及掩膜
bitwise_not是对二进制数据进行“非”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制“非”操作。

图像阈值

边缘处理

Sobels算子

sobel算子对噪点比较敏感，需要先用高斯模糊平滑，再转灰度，用sebel算子求梯度X和Y，最后求振幅图像。

Canny算法

canny会自动做高斯模糊

霍夫变化

一般用这个函数

像素重映射

模板匹配

直线检测案例：https://www.bilibili.com/video/BV1Q54y1z7kz?p=67&spm_id_from=pageDriver&vd_source=fc2d039d218c5eef32a73f7792c1da2f