这里只是最基础的知识,上课如果稍微听了课的同学可以直接略过不不看。
彩色图像:
对于一副数字图像,对于一副RGB色彩空间的彩色数字图像,它一共有宽X高个像素格子,每个格子的色彩由蓝色、绿色、红色三个原色合成,很简单吧,三原色的合成大家小学就学过喽。计算机中B、G、R三个值可以从0至255选择,不同的值的组合就可以合成出不同的色彩,一般来说总共可以组成255*255*255种色彩。
灰度图像:
而若是图像中所有像素都是由黑到白(0到255)的亮度表示,那么这幅图像将是一副只有灰色的图像(想象一下黑白照片)。
二值图像:
在灰度图像中,把所有亮度大于某个值(二值化阈值)的像素点的亮度设置为255,其余的设置为0,那么就得到了二值图像,它将是只有黑色与白色两种颜色的图像,类似于黑白木刻画。
假设大家在C++编程上已经有所建树,而且也大致了解了类、对象、命名空间,那么为了使用OpenCV的相关函数,首先要添加相应的头文件。我们将core.hpp,highgui.hpp添加,并且引用cv这个命名空间。
OpenCV 2+版本中图像的存储类型为Mat型,载入图像的函数为imread,显示图像的函数为imshow,很简单吧,只需要几个函数你就可以写出一个图片浏览器(笑~)。
因为太简单了,所以直接放代码:
#include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; int main() { Mat image = cv::imread("img.jpg");//读取img.jpg到image中,此处可以写相对路径也可以写绝对路径 namedWindow("图片1");//定义一个名为“图片1”的窗口 imshow("图片1", image);//在窗口“图片1”中显示image waitKey();//等待按键 return 1; }
每句话都有注释,简单易懂不是吗。由于这里提前引用了cv这个namespace,所以不必每句话前加一个"cv:",否则你将看到这样的代码:
#include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> int main() { cv::Mat image = cv::imread("img.jpg");//读取img.jpg到image中,此处可以写相对路径也可以写绝对路径 cv::namedWindow("图片1");//定义一个名为“图片1”的窗口 cv::imshow("图片1", image);//在窗口“图片1”中显示image cv::waitKey();//等待按键 return 1; }
总之最后的效果应该是这样的:
简单说明一下:
1 Mat类型是OpenCV2中用于保存图像或者矩阵信息的数据结构。初始化时可以用上面的方法,直接imread一张图片,也可以指定初始尺寸和初始色彩,这个我们之后再说。
2 通过imread函数,我们可以从指定的路径加载一张图片到内存中(存为Mat型变量)。它的函数原型为:
可以知道它有一个默认参数flags = 1,它表示程序打开的图像默认为三通道的(即BGR三通道),为彩色图像,如果在调用函数时设置flags = 0,那么就会把图像加载成灰度图像(单通道)。当它设置为-1,2,4时都还有另外的意义,不过更详细的函数说明你就要出门左转去看OpenCV的官方手册了,毕竟我这文章也不是文档翻译对吧。
当然有时候你无法确定自己指定的图片是否能够被顺利打开(图片不存在、图片损坏等),因此在使用打开的图像时,最好判断一下图像是否正确读取了,就像这样。
Mat image = imread("img.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);//读取img.jpg到image中,此处可以写相对路径也可以写绝对路径 if(!image.data) { //do something图片没有被读取成功 }
3 在使用imshow函数显示图像之前,记得一定要先用namedWindow定义一个窗口,窗口参数可以设置大小、位置、缩放等,具体也请去看官方文档。
OK,当然除了从文件读取图像外,我们还可以直接在计算机内存中创建一副图像。我们是这样做的,如图,在定义一个Mat变量时有24种重载可以用来指定变量的初始值。
//你可以这样写: Mat image2(319,480,CV_8UC3,Scalar(255,0,0)); //这样写: Mat image3(image.size(),CV_8UC3,Scalar(0,255,0)); //或者这样写: Mat image4(image);
第一种写法表示创建一副宽480,高319的8位3通道彩色图像,颜色为255的蓝色。代码中CV_8UC3是一个宏定义,表示的就是8位3通道彩色图像,类似的宏定义还有CV_8U,它表示的是八位灰度图像。Scalar(255,0,0)表示的是创建图像的颜色,三个数字分别表示BGR通道。
第二种写法表示的是创建一个image一样大的绿色图像。
第三章写法则表示直接复制了一个image图像到image4的内存空间。
本节很重要,只有了解了Mat变量才能很好的操作图像!
本节很重要,只有了解了Mat变量才能很好的操作图像!
因为很重要,所以说两遍,可是如果要详细说Mat的话,估计一整篇文章都不够,所以这里只能简略的讲讲。
Mat类是用于保存图像的数据结构,它的默认尺寸为0,载入图像数据的方法在上文中已经说了,忘记的同学赶快回去复习。Mat对象在离开作用域以后会其分配的内存会自动被释放,终于不用像以前那样cvRelease图像了。以下是Mat类的简略结构:
Mat { public: / / … …很多的方法... ... /*!包括几位字段: -神奇的签名 -连续性标志 -深度(Note:应该是位深) -通道数 */ int flags;(Note :目前还不知道flags做什么用的) //!数组的维数,> = 2 int dims ; //!行和列的数量或 (-1,-1) 此时数组已超过 2 维 int rows,cols; //!指向数据的指针 uchar *data ; //!指针的引用计数器 ; / / 阵列指向用户分配的数据时,当指针为 NULL int * refcount ; / / 其他成员 ... };
Mat.step定义了数据布局,它代表了图像一行的像素占据的数据长度。而Mat. Data则指向了数组数据的开头,还有一个Mat.elemSize()将返回数组元素的长度。因此第N行第M列的数据可以这样来取,公式并不难理解。
Data = Mat.data + (N - 1)×Mat.step + (M - 1)×Mat.elemSize();
Mat. channels()则表示图像的通道数目,若为灰度图像,那么数据的存放没什么好说的,第一行一个个像素一次排下去,然后是第二行、第三行。如果是三通道,则先存第一个像素的B通道值、然后是G通道值、最后是R通道值。接着再存第二个像素,第三个像素……
恩,好像就说这么多已经足够了,其余的用法等进阶学习以后边用边学就行,有什么遗漏的话以后再重新编辑博文吧。得赶快结束了,我发现这篇文章已经有点太长了……