cvThreshold||cvLine||cvLoadImage,cvCreateImage之灰度

【Q1】怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图？

进行灰度化，IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 );    这样图像已经灰度化，然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY);   就可以了，125那里是你所用的阈值，这就是最简单的二值化，你要用ostu，或者别的高级一点的，就要自己写函数了

// Truncate values above 100.
  cvThreshold( s, dst, 100, 255, CV_THRESH_TRUNC );//对大于100的像素值进行截断，大于100则为255，不大于100的为原值
  

【Q2】cvLine画直线

CvScalar color = CV_RGB(50,0,250);
cvLine( img1, p1, q1, color, 1, CV_AA, 0 );
cvLine( img1, p2, q2, color, 1, CV_AA, 0 );
cvLine( img1, p1, p2, color, 1, CV_AA, 0 );
cvLine( img1, q1, q2, color, 1, CV_AA, 0 );

or

cvLine(image,epipolarLinePoint1,epipolarLinePoint2,CV_RGB(0,255,0));

 

cv::Line

CV_RGB 创建一个色彩值. #define CV_RGB( r, g, b ) [编辑] cvScalar( (b), (g), (r) ) Line 绘制连接两个点的线段 void cvLine( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 ); img 图像。 pt1 线段的第一个端点。 pt2 线段的第二个端点。 color 线段的颜色。 thickness 线段的粗细程度。 line_type 线段的类型。 8 (or 0) - 8-connected line（8 邻接)连接 线。 4 - 4-connected line(4 邻接)连接线。 CV_AA - antialiased 线条。 shift 坐标点的小数点位数。 函数 cvLine 在图像中的点 1 和点 2 之间画一条线段。线段被图像或感兴趣的 矩形(ROI rectangle)所裁剪。对于具有整数坐标的 non-antialiasing 线条， 使用 8-连接或者 4-连接 Bresenham 算法。画粗线条时结尾是圆形的。画 antialiased 线条使用高斯滤波。要指定线段颜色，用户可以使用使用宏 CV_RGB( r, g, b )。

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cvLoadImage函数使用方法　

四、图像处理
 
1、图像的内存分配与释放

（1） 分配内存给一幅新图像:

IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);

    size: cvSize(width,height);

    depth: 像素深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,

   IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F, IPL_DEPTH_64F

    channels: 像素通道数. Can be 1, 2, 3 or 4.

        各通道是交错排列的. 一幅彩色图像的数据排列格式如下：

            b0 g0 r0 b1 g1 r1 ...

示例:

// Allocate a 1-channel byte image
IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
 
// Allocate a 3-channel float image
IplImage* img2=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);

 
（2） 释放图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
cvReleaseImage(&img);

 
（3） 复制图像:

IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
IplImage* img2;
img2=cvCloneImage(img1);  // 注意通过cvCloneImage得到的图像
                      // 也要用 cvReleaseImage 释放，否则容易产生内存泄漏

 
（4） 设置/获取感兴趣区域ROI:

void  cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect);
void  cvResetImageROI(IplImage* image);
CvRect cvGetImageROI(const IplImage* image);

大多数OpenCV函数都支持 ROI.
 
（5） 设置/获取感兴趣通道COI:

void cvSetImageCOI(IplImage* image, int coi); // 0=all
int cvGetImageCOI(const IplImage* image);

大多数OpenCV函数不支持 COI.
 
2、图像读写
 
（1） 从文件中读入图像:

IplImage* img=0;
  img=cvLoadImage(fileName);
  if(!img) printf("Could not load image file: %s\n",fileName);

 支持的图像格式: BMP, DIB, JPEG, JPG, JPE, PNG, PBM, PGM, PPM,
                          SR, RAS, TIFF, TIF

OpenCV默认将读入的图像强制转换为一幅三通道彩色图像. 不过可以按以下方法修改读入方式:

img=cvLoadImage(fileName,flag);

 flag: >0 将读入的图像强制转换为一幅三通道彩色图像
       =0 将读入的图像强制转换为一幅单通道灰度图像
       <0 读入的图像通道数与所读入的文件相同.

 
（2） 保存图像:

if(!cvSaveImage(outFileName,img)) printf("Could not save: %s\n", outFileName);

保存的图像格式由 outFileName 中的扩展名确定.
 
3、访问图像像素
 
（1） 假设你要访问第k通道、第i行、第j列的像素。
 
（2） 间接访问: (通用，但效率低，可访问任意格式的图像)

    * 对于单通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("intensity=%f\n",s.val[0]);
s.val[0]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value

    * 对于多通道字节型/浮点型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]);
s.val[0]=111;
s.val[1]=111;
s.val[2]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value

 
（3） 直接访问: (效率高，但容易出错)

    * 对于单通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;

    * 对于多通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R

    * 对于多通道浮点型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R

 
（4） 基于指针的直接访问: (简单高效)

    * 对于单通道字节型图像:

IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(uchar);
uchar* data    = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j] = 111;

    * 对于多通道字节型图像:

IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(uchar);
int channels   = img->nChannels;
uchar* data    = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111;

    * 对于多通道浮点型图像（假设图像数据采用4字节（32位）行对齐方式）:

IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(float);
int channels   = img->nChannels;
float * data    = (float *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111;

 
（5） 基于 c++ wrapper 的直接访问: （更简单高效）

    * 首先定义一个 c++ wrapper ‘Image’，然后基于Image定义不同类型的图像:

template<class T> class Image
{
  private:
  IplImage* imgp;
  public:
  Image(IplImage* img=0) {imgp=img;}
  ~Image(){imgp=0;}
  void operator=(IplImage* img) {imgp=img;}
  inline T* operator[](const int rowIndx) {
    return ((T *)(imgp->imageData + rowIndx*imgp->widthStep));}
};
 
typedef struct{
  unsigned char b,g,r;
} RgbPixel;
 
typedef struct{
  float b,g,r;
} RgbPixelFloat;
 
typedef Image<RgbPixel>       RgbImage;
typedef Image<RgbPixelFloat>  RgbImageFloat;
typedef Image<unsigned char>  BwImage;
typedef Image<float>          BwImageFloat;

    * 对于单通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
BwImage imgA(img);
imgA[i][j] = 111;

    * 对于多通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
RgbImage  imgA(img);
imgA[i][j].b = 111;
imgA[i][j].g = 111;
imgA[i][j].r = 111;

    * 对于多通道浮点型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
RgbImageFloat imgA(img);
imgA[i][j].b = 111;
imgA[i][j].g = 111;
imgA[i][j].r = 111;

 
4、图像转换
 
（1） 字节型图像的灰度-彩色转换:

cvConvertImage(src, dst, flags=0);

 src = float/byte grayscale/color image
 dst = byte grayscale/color image
 flags = CV_CVTIMG_FLIP     (垂直翻转图像)
         CV_CVTIMG_SWAP_RB  (置换 R 和 B 通道)

 
（2） 彩色图像->灰度图像:

// Using the OpenCV conversion:
cvCvtColor(cimg,gimg,CV_BGR2GRAY); // cimg -> gimg
 
// Using a direct conversion:
for(i=0;i<cimg->height;i++) for(j=0;j<cimg->width;j++)
  gimgA[i][j]= (uchar)(cimgA[i][j].b*0.114 +
                       cimgA[i][j].g*0.587 +
                       cimgA[i][j].r*0.299);

 
（3） 不同彩色空间之间的转换:

cvCvtColor(src,dst,code); // src -> dst

 code    = CV_<X>2<Y>
 <X>/<Y> = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS

e.g.: CV_BGR2GRAY, CV_BGR2HSV, CV_BGR2Lab
 
5、绘图指令
 
（1） 绘制矩形:

// 在点 (100,100) 和 (200,200) 之间绘制一矩形，边线用红色、宽度为 1
cvRectangle(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(255,0,0), 1);

 
（2） 绘制圆形:

// 圆心为(100,100)、半径为20. 圆周绿色、宽度为1
cvCircle(img, cvPoint(100,100), 20, cvScalar(0,255,0), 1);

 
（3） 绘制线段:

// 在 (100,100) 和 (200,200) 之间、线宽为 1 的绿色线段
cvLine(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(0,255,0), 1);

 
（4） 绘制一组线段:

CvPoint  curve1[]={10,10,  10,100,  100,100,  100,10};
CvPoint  curve2[]={30,30,  30,130,  130,130,  130,30,  150,10};
CvPoint* curveArr[2]={curve1, curve2};
int      nCurvePts[2]={4,5};
int      nCurves=2;
int      isCurveClosed=1;
int      lineWidth=1;
 
cvPolyLine(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,isCurveClosed,cvScalar(0,255,255),lineWidth);
 
void cvPolyLine( CvArr* img, CvPoint** pts, int* npts, int contours, int is_closed,
                          CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 );
img       图像。
pts       折线的顶点指针数组。
npts     折线的定点个数数组。也可以认为是pts指针数组的大小
contours   折线的线段数量。
is_closed  指出多边形是否封闭。如果封闭，函数将起始点和结束点连线。
color         折线的颜色。
thickness  线条的粗细程度。
line_type  线段的类型。参见cvLine。
shift          顶点的小数点位数

 
（5） 绘制一组填充颜色的多边形:

cvFillPoly(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,cvScalar(0,255,255));
 
cvFillPoly用于一个单独被多边形轮廓所限定的区域内进行填充。函数可以填充复杂的区域,例如，有漏洞的区域和有交叉点的区域等等。
void cvFillPoly( CvArr* img, CvPoint** pts, int* npts, int contours,CvScalar color, int line_type=8, int shift=0 );
img           图像。
pts           指向多边形的数组指针。
npts         多边形的顶点个数的数组。
contours   组成填充区域的线段的数量。
color         多边形的颜色。
line_type  组成多边形的线条的类型。
shift          顶点坐标的小数点位数。

 
（6） 文本标注:

CvFont font;
double hScale=1.0;
double vScale=1.0;
int    lineWidth=1;
cvInitFont(&font,CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX|CV_FONT_ITALIC, hScale,vScale,0,lineWidth);
 
cvPutText (img,"My comment",cvPoint(200,400), &font, cvScalar(255,255,0));

其它可用的字体类型有: CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, CV_FONT_HERSHEY_DUPLEX, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_TRIPLEX, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX,

 

 

/////////////////////////////////////////////////  参考  /////////////////

    　cvLoadImage( filename, -1 ); 默认读取图像的原通道数

　　cvLoadImage( filename, 0 ); 强制转化读取图像为灰度图

　　cvLoadImage( filename, 1 ); 读取彩色图

　　例：将读入图像强制转换为灰度图像显示

　　#include <highgui.h>

　　#include <cv.h>

　　int main(int argc, char **argv)

　　{

　　if (argc != 2)

　　return -1;

　　/*强制转换为灰度图像*/

　　IplImage *img = cvLoadImage(argv[1], 0);

　　cvNamedWindow("example");

　　cvShowImage("example", img);

　　cvWaitKey(0);

　　cvReleaseImage(&img);

　　cvDestroyWindow("example");

　　return 0;

　　}

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不错的博客！！！

1.  OpenCV的IplImage数据结构的各成员变量的含义      如何访问data

http://www.cppblog.com/lixiaona0417/archive/2011/03/05/141155.html

 

2.  图像的像素点操作【OpenCV学习笔记3】 

http://blog.csdn.net/superdont/article/details/5910270

3.  

文件的保存【OpenCV学习笔记4】

http://blog.csdn.net/superdont/article/details/5910280

 /*
 功能：读入图像文件，做图像反转，然后显示图像在屏幕上
 */
 #include "stdafx.h"
 #include <stdlib.h>
 #include <stdio.h>
 #include <math.h>
 #include <cv.h>
 #include <highgui.h>
 int main(int argc, char *argv[])
 {
     IplImage* img = 0;
     int height,width,step,channels;
     uchar *data;
     int i,j,k;
     if(argc<2)
     {
         printf("Usage: main <image-file-name>/n/7");
         exit(0);
     }
     // 载入图像
     img=cvLoadImage(argv[1],-1);
     if(!img)
     {
         printf("Could not load image file: %s/n",argv[1]);
         exit(0);
     }
     // 获取图像信息
     height    = img->height;
     width     = img->width;
     step      = img->widthStep;
     channels  = img->nChannels;
     data      = (uchar *)img->imageData;
     printf("Processing a %dx%d image with %d channels/n",height,width,channels);
     // 创建窗口
     cvNamedWindow("mainWin", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
     cvMoveWindow("mainWin", 100, 100);
     // 反转图像
     for(i=0;i<height;i++)
         for(j=0;j<width;j++)
             for(k=0;k<channels;k++)
                 data[i*step+j*channels+k]=255-data[i*step+j*channels+k];
     // 显示图像
     cvShowImage("mainWin", img );
     cvWaitKey(0);
     cvReleaseImage(&img );
     printf("height=%d  width=%d step=%d channels=%d",height,width,step,channels);
     return 0;
 }

 //
 //IplImage* cvLoadImage( const char* filename, int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR );
 //filename
 //要被读入的文件的文件名。
 //flags
 //指定读入图像的颜色和深度：
 //指定的颜色可以将输入的图片转为3信道(CV_LOAD_IMAGE_COLOR)也即彩色（>0）,
 //单信道 (CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)也即灰色（=0）, 或者保持不变(CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR)(<0)。
 //深度指定输入的图像是否转为每个颜色信道每象素8位，（OpenCV的早期版本一样），或者同输入的图像一样保持不变。
 //选中CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH，则输入图像格式可以为8位无符号，16位无符号，32位有符号或者32位浮点型。
 //如果输入有冲突的标志，将采用较小的数字值。
 //比如CV_LOAD_IMAGE_COLOR | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR 将载入3信道图。
 //CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR和CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED是等值的。
 //但是，CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR有着可以和CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH同时使用的优点，
 //所以CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED不再使用了。
 //如果想要载入最真实的图像，选择CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR。
 //函数cvLoadImage从指定文件读入图像，返回读入图像的指针。目前支持如下文件格式：
 //Windows位图文件 - BMP, DIB；
 //JPEG文件 - JPEG, JPG, JPE；
 //便携式网络图片 - PNG；
 //便携式图像格式 - PBM，PGM，PPM；
 //Sun rasters - SR，RAS；
 //TIFF文件 - TIFF，TIF;
 //OpenEXR HDR 图片 - EXR;
 //JPEG 2000 图片- jp2。
 //=======================================================================================
 //IplImage
 //
 //IPL 图像头
 //typedef struct _IplImage
 //    {
 //        int  nSize;         /* IplImage大小，=sizeof(IplImage)*/
 //        int  ID;            /* 版本 (=0)*/
 //        int  nChannels;     /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */
 //        int  alphaChannel;  /* 被OpenCV忽略 */
 //        int  depth;         /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
 //                               IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */
 //        char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */
 //        char channelSeq[4]; /* 被OpenCV忽略 */
 //        int  dataOrder;     /* 0 - 交叉存取颜色通道，对三通道RGB图像，像素存储顺序为BGR BGR BGR ... BGR；
 //                                     1 - 分开的颜色通道，对三通道RGB图像，像素存储顺序为RRR...R GGG...G BBB...B。
 //                                  cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */
 //        int  origin;        /* 0 - 顶—左结构,
 //                               1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */
 //        int  align;         /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */
 //        int  width;         /* 图像宽像素数 */
 //        int  height;        /* 图像高像素数*/
 //        struct _IplROI *roi;/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */
 //        struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */
 //        void  *imageId;     /* 同上*/
 //        struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/
 //        int  imageSize;     /* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/
 //        char *imageData;  /* 指向排列的图像数据 */
 //        int  widthStep;   /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */
 //        int  BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */
 //        int  BorderConst[4]; /* 同上 */
 //        char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */
 //    }
 //    IplImage;
 //IplImage结构来自于 Intel Image Processing Library（是其本身所具有的）。OpenCV 只支持其中的一个子集:
 //alphaChannel 在OpenCV中被忽略。
 //colorModel 和channelSeq 被OpenCV忽略。
 //OpenCV颜色转换的唯一函数 cvCvtColor把原图像的颜色空间的目标图像的颜色空间作为一个参数。
 //dataOrder 必须是IPL_DATA_ORDER_PIXEL (颜色通道是交叉存取)，
 //然而平面图像的被选择通道可以被处理，就像COI（感兴趣的通道）被设置过一样。
 //align 是被OpenCV忽略的，而用 widthStep 去访问后继的图像行。
 //不支持maskROI 。处理MASK的函数把他当作一个分离的参数。
 //MASK在 OpenCV 里是 8-bit，然而在 IPL他是 1-bit。
 //tileInfo 不支持。
 //BorderMode和BorderConst是不支持的。
 //每个 OpenCV 函数处理像素的邻近的像素，
 //通常使用单一的固定代码边际模式。
 //除了上述限制，OpenCV处理ROI有不同的要求。
 //要求原图像和目标图像的尺寸或 ROI的尺寸必须
 //（根据不同的操作，例如cvPyrDown 目标图像的宽（高）必须等于原图像的宽（高）除以2 ±1)
 //精确匹配，而IPL处理交叉区域，如图像的大小或ROI大小可能是完全独立的。
 //======================================================================
 //Processing a 512x512 image with 3 channels
 //height=512  width=512 step=1536 channels=3请按任意键继续. . .
 //从上述关系可以看出
 //在C++内图像的存储是与Matlab不一样的
 //是在C++内存储的方式是按照行列方式，每一行内存储了该列（所有层）的信息。