在opencv中的读图方式是BGR,常见的读图方式是RGB
// opencv 调整颜色
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include
int main()
{
// 读取图片
cv::Mat src = cv::imread("./media/dog.jpg");
// BGR -> Gray
cv::Mat gray;
// 三个参数分别是输入图像、输出图像、转换方式
cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// BGR -> HSV,Hue(色调)、Saturation(饱和度)、Value(明度)
cv::Mat hsv;
cv::cvtColor(src, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);
// BGR -> RGB
cv::Mat rgb;
cv::cvtColor(src, rgb, cv::COLOR_BGR2RGB);
// 保存
cv::imwrite("./output/1.gray.jpg", gray);
cv::imwrite("./output/1.hsv.jpg", hsv);
cv::imwrite("./output/1.rgb.jpg", rgb);
return 0;
}
// opencv 图像滤波
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include
int main()
{
// 读取图片
cv::Mat src = cv::imread("./media/dog.jpg");
// 高斯模糊
cv::Mat blur;
// 三个参数分别是输入图像、输出图像、卷积核大小
cv::GaussianBlur(src, blur, cv::Size(7, 7), 0);
// 膨胀
cv::Mat dilate;
// 三个参数分别是输入图像、输出图像、卷积核大小
cv::dilate(src, dilate, cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5)));
// 腐蚀
cv::Mat erode;
// 三个参数分别是输入图像、输出图像、卷积核大小
cv::erode(src, erode, cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5)));
// 保存
cv::imwrite("./output/2.blur.jpg", blur);
cv::imwrite("./output/2.dilate.jpg", dilate);
cv::imwrite("./output/2.erode.jpg", erode);
return 0;
}
// 形状调整
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include
#include
int main()
{
// 读取图像
cv::Mat cat_img = cv::imread("./media/cat.jpg");
// ======== resize ========
cv::Mat cat_resize;
// 三个参数分别是输入图像、输出图像、输出图像大小
cv::resize(cat_img, cat_resize, cv::Size(320, 240));
// 保存
cv::imwrite("./output/3.cat_resize.jpg", cat_resize);
// ======== copy ========
cv::Mat copy;
cat_img.copyTo(copy);
cv::imwrite("./output/3.copy.jpg", copy);
// ======== ROI裁剪 ========
cv::Rect rect(100, 100, 200, 100); // x, y, width, height
cv::Mat roi = cat_img(rect);
cv::imwrite("./output/3.roi.jpg", roi);
// ======== 拼接 ========
cv::Mat dog_img = cv::imread("./media/dog.jpg");
cv::Mat dog_resize;
cv::resize(dog_img, dog_resize, cv::Size(320, 240));
// 水平拼接,需要保证两张图片的高度(rows)一致
cv::Mat hconcat_img;
cv::hconcat(cat_resize, dog_resize, hconcat_img);
cv::imwrite("./output/3.hconcat.jpg", hconcat_img);
// 或者使用vector方式
std::vector imgs{cat_resize, dog_resize, cat_resize, dog_resize};
cv::Mat hconcat_img2;
cv::hconcat(imgs, hconcat_img2);
cv::imwrite("./output/3.hconcat2.jpg", hconcat_img2);
// 数组方式
cv::Mat imgs_arr[] = {dog_resize, cat_resize, dog_resize, cat_resize};
cv::Mat hconcat_img3;
cv::hconcat(imgs_arr, 4, hconcat_img3); // 4是数组长度
cv::imwrite("./output/3.hconcat3.jpg", hconcat_img3);
// 垂直拼接,需要保证两张图片的宽度(cols)一致
cv::Mat vconcat_img;
cv::vconcat(cat_resize, dog_resize, vconcat_img);
cv::imwrite("./output/3.vconcat.jpg", vconcat_img);
// ======== 翻转 ========
cv::Mat flip;
// 三个参数分别是输入图像、输出图像、翻转方向
cv::flip(cat_img, flip, 1); // 1表示水平翻转,0表示垂直翻转,-1表示水平垂直翻转
cv::imwrite("./output/3.flip.jpg", flip);
// ======== 旋转 ========
cv::Mat rotate;
// 三个参数分别是输入图像、输出图像、旋转角度
cv::rotate(cat_img, rotate, cv::ROTATE_90_CLOCKWISE); // 顺时针旋转90度
cv::imwrite("./output/3.rotate.jpg", rotate);
return 0;
}
// 绘制文字和图形
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include
#include
int main()
{
// 创建一个黑色图像,参数分别是图像大小、图像类型,CV_8UC3表示8位无符号整数,3通道
cv::Mat image = cv::Mat::zeros(cv::Size(600, 600), CV_8UC3);
// 绘制直线,参数分别是图像、起点、终点、颜色、线宽、线型
cv::line(image, cv::Point(50, 50), cv::Point(350, 250), cv::Scalar(0, 0, 255), 2, cv::LINE_AA);
// 绘制矩形,参数分别是图像、左上角、右下角、颜色、线宽、线型
cv::rectangle(image, cv::Point(50, 50), cv::Point(350, 250), cv::Scalar(0, 255, 0), 2, cv::LINE_AA);
// 绘制圆形,参数分别是图像、圆心、半径、颜色、线宽、线型
cv::circle(image, cv::Point(200, 150), 100, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, cv::LINE_AA);
// 实心
cv::circle(image, cv::Point(200, 150), 50, cv::Scalar(255, 0, 0), -1, cv::LINE_AA);
// // ================== 多边形 ==================
// cv::Point points[2][4]; // 定义两个多边形的顶点数组
// // 第一个多边形的顶点
// points[0][0] = cv::Point(100, 115);
// points[0][1] = cv::Point(255, 135);
// points[0][2] = cv::Point(140, 365);
// points[0][3] = cv::Point(100, 300);
// // 第二个多边形的顶点
// points[1][0] = cv::Point(300, 315);
// points[1][1] = cv::Point(555, 335);
// points[1][2] = cv::Point(340, 565);
// points[1][3] = cv::Point(300, 500);
// // ppt[] 要同时添加两个多边形顶点数组的地址)
// const cv::Point *pts_v[] = {points[0], points[1]};
// // npts_v[]要定义每个多边形的顶点数
// int npts_v[] = {4, 4};
// // 绘制多边形,参数分别是图像、顶点数组、顶点数、曲线数量、是否闭合、颜色、线宽、线型
// cv::polylines(image, pts_v, npts_v, 2, true, cv::Scalar(255, 0, 255), 2, 8, 0);
// ================== 使用vector绘制多边形 ==================
std::vector points_v;
// 随机生成5个点
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
points_v.push_back(cv::Point(rand() % 600, rand() % 600));
}
// 绘制多边形,参数分别是图像、顶点容器、是否闭合、颜色、线宽、线型
cv::polylines(image, points_v, true, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);
// ================== 绘制文字 ==================
// 参数分别是图像、文字、文字位置、字体、字体大小、颜色、线宽、线型
cv::putText(image, "Hello World!", cv::Point(400, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, cv::Scalar(255, 255, 255), 2, 8, 0);
// 保存
cv::imwrite("./output/4.drawing.jpg", image);
return 0;
}