OpenCV 入门(很详细) 转译

 

OpenCV 编程入门

美国伊力诺理工学院计算机科学系Gady Adam

翻译:Mensch

2006年11月22日


 

内容

  • 简介
    • OpenCV概述
    • 资料链接
    • OpenCV 命名约定
    • 编译命令
    • C程序实例
  • GUI 命令
    • 窗口管理
    • 输入设备
  •  OpenCV 基础数据结构
    • 图像数据结构
    • 矩阵与向量
    • 其他数据结构
  • 图像处理 
    • 创建与释放图像结构空间
    • 读入与存储图像
    • 读取图像元素
    • 图像转换
    • 绘图命令 
  • 矩阵操作 
    • 创建与释放矩阵结构空间
    • 读取矩阵元素
    • 矩阵/向量操作
  • 视频序列处理
    • 从视频序列中抓取一帧
    • 获取/设定帧信息
    • 存储视频文件

 

 

 

简介

 

OpenCV概述

 

  • 什么是OpenCV 
    • 开源C/C++计算机视觉库.
    • 面向实时应用进行优化.
    • 跨操作系统/硬件/窗口管理器.
    • 通用图像/视频载入、存储和获取.
    • 由中、高层API构成.
    • 为Intel®公司的 Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口.

     

  • 特性:
    • 图像数据操作 (分配,释放, 复制, 设定, 转换).
    • 图像与视频 I/O (基于文件/摄像头输入, 图像/视频文件输出).
    • 矩阵与向量操作与线性代数计算(相乘, 求解, 特征值, 奇异值分解SVD).
    • 各种动态数据结构(列表, 队列, 集, 树, 图).
    • 基本图像处理(滤波, 边缘检测, 角点检测, 采样与插值, 色彩转换, 形态操作, 直方图, 图像金字塔).
    • 结构分析(连接成分, 轮廓处理, 距离转换, 模板匹配, Hough转换, 多边形近似, 线性拟合, 椭圆拟合, Delaunay三角化).
    • 摄像头标定 (寻找并跟踪标定模板, 标定, 基础矩阵估计, homography估计, 立体匹配).
    • 动作分析(光流, 动作分割, 跟踪).
    • 对象辨识 (特征方法, 隐马可夫链模型HMM).
    • 基本GUI(显示图像/视频, 键盘鼠标操作, 滚动条).
    • 图像标识 (直线, 圆锥, 多边形, 文本绘图)

     

  • OpenCV 模块:
    • cv - OpenCV 主要函数.
    • cvaux - 辅助 (实验性) OpenCV 函数.
    • cxcore - 数据结构与线性代数算法.
    • highgui - GUI函数.

     

 

资料链接

 

  • 参考手册:
    • <opencv-root>/docs/index.htm

     

  • 网络资源:
    • 官方网页: http://www.intel.com/technology/computing/opencv/

       

    • 软件下载: http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/

       

     

  • 书籍:
    • Open Source Computer Vision Library by Gary R. Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006).

     

  • 视频处理例程 (位于 <opencv-root>/samples/c/目录中):
    • 色彩跟踪: camshiftdemo
    • 点跟踪: lkdemo
    • 动作分割: motempl
    • 边缘检测: laplace

     

  • 图像处理例程(位于<opencv-root>/samples/c/目录中):
    • 边缘检测: edge
    • 分割: pyramid_segmentation
    • 形态: morphology
    • 直方图: demhist
    • 距离转换: distrans
    • 椭圆拟合 fitellipse

     

 

 

OpenCV 命名约定

 

  • 函数命名:
        cvActionTarget[Mod](...)

    Action = 核心功能(例如 设定set, 创建create)
    Target = 操作目标 (例如 轮廓contour, 多边形polygon)
    [Mod] = 可选修饰词 (例如说明参数类型)

     

  • 矩阵数据类型:
        CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>

    S = 带符号整数
    U = 无符号整数
    F = 浮点数

    例: CV_8UC1 表示一个8位无符号单通道矩阵,
    CV_32FC2 表示一个32位浮点双通道矩阵.

     

  • 图像数据类型:
        IPL_DEPTH_<bit_depth>(S|U|F)

    例: IPL_DEPTH_8U 表示一个8位无符号图像.
    IPL_DEPTH_32F 表示一个32位浮点数图像.

     

  • 头文件:
        #include <cv.h>
    #include <cvaux.h>
    #include <highgui.h>
    #include <cxcore.h> // 不必要 - 该头文件已在 cv.h 文件中包含

     

 

编译命令

 

  • Linux系统:
    g++ hello-world.cpp -o hello-world /
    -I /usr/local/include/opencv -L /usr/local/lib /
    -lm -lcv -lhighgui -lcvaux

     

  • Windows系统:
    注意在项目属性中设好OpenCV头文件以及库文件的路径.

     

 

 

C程序实例

 

 

////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// hello-world.cpp
//
// 一个简单的OpenCV程序
// 它从一个文件中读取图像,将色彩值颠倒,并显示结果.
//
////////////////////////////////////////////////////////////////////////
#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]);
if(!img){
printf("Could not load image file: %s/n",argv[1]);
exit(0);
}

// 获取图像数据
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);

// 反色图像
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 );

// wait for a key
cvWaitKey(0);

// release the image
cvReleaseImage(&img );
return 0;
}

 

 

 

 

GUI命令

 

窗口管理

 

  • 创建并放置一个窗口:
      cvNamedWindow("win1", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
    cvMoveWindow("win1", 100, 100); // 以屏幕左上角为起点的偏移量

     

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

     

  • 显示图像:
      cvShowImage("win1",img);

    可显示彩色或灰度的字节/浮点图像。 彩色图像数据认定为BGR顺序.

     

  • 关闭窗口:
      cvDestroyWindow("win1");

     

  • 改变窗口尺寸:
      cvResizeWindow("win1",100,100); // 新的宽/高值(象素点)

     

 

 

输入设备 

 

  • 响应鼠标事件:
    • 定义鼠标handler:
        void mouseHandler(int event, int x, int y, int flags, void* param)
      {
      switch(event){
      case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
      if(flags & CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY)
      printf("Left button down with CTRL pressed/n");
      break;

      case CV_EVENT_LBUTTONUP:
      printf("Left button up/n");
      break;
      }
      }

      // x,y: 针对左上角的像点坐标

      // event: CV_EVENT_LBUTTONDOWN, CV_EVENT_RBUTTONDOWN, CV_EVENT_MBUTTONDOWN,
      // CV_EVENT_LBUTTONUP, CV_EVENT_RBUTTONUP, CV_EVENT_MBUTTONUP,
      // CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK, CV_EVENT_RBUTTONDBLCLK, CV_EVENT_MBUTTONDBLCLK,
      // CV_EVENT_MOUSEMOVE:

      // flags: CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY, CV_EVENT_FLAG_SHIFTKEY, CV_EVENT_FLAG_ALTKEY,
      // CV_EVENT_FLAG_LBUTTON, CV_EVENT_FLAG_RBUTTON, CV_EVENT_FLAG_MBUTTON

       

    • 注册handler:
        mouseParam=5;
      cvSetMouseCallback("win1",mouseHandler,&mouseParam);

       

     

     

  • 响应键盘事件:
    • 键盘没有事件handler.

       

    • 直接获取键盘操作:
        int key;
      key=cvWaitKey(10); // 输入等待10ms

       

    • 等待按键并获取键盘操作:
        int key;
      key=cvWaitKey(0); // 无限等待键盘输入

       

    • 键盘输入循环:
        while(1){
      key=cvWaitKey(10);
      if(key==27) break;

      switch(key){
      case 'h':
      ...
      break;
      case 'i':
      ...
      break;
      }
      }

       

     

  • 处理滚动条事件:
    • 定义滚动条handler:
        void trackbarHandler(int pos)
      {
      printf("Trackbar position: %d/n",pos);
      }

       

    • 注册handler:
        int trackbarVal=25;
      int maxVal=100;
      cvCreateTrackbar("bar1", "win1", &trackbarVal ,maxVal , trackbarHandler);

       

    • 获取滚动条当前位置:
        int pos = cvGetTrackbarPos("bar1","win1");

       

    • 设定滚动条位置:
        cvSetTrackbarPos("bar1", "win1", 25);

       

     

 

OpenCV基础数据结构

 

图像数据结构

 

  • IPL 图像:
    IplImage
    |-- int nChannels; // 色彩通道数(1,2,3,4)
    |-- int depth; // 象素色深:
    | // IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S,
    | // IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S,
    | // IPL_DEPTH_32S,IPL_DEPTH_32F,
    | // IPL_DEPTH_64F
    |-- int width; // 图像宽度(象素点数)
    |-- int height; // 图像高度(象素点数)

    |-- char* imageData; // 指针指向成一列排列的图像数据
    | // 注意色彩顺序为BGR
    |-- int dataOrder; // 0 - 彩色通道交叉存取 BGRBGRBGR,
    | // 1 - 彩色通道分隔存取 BBBGGGRRR
    | // 函数cvCreateImage只能创建交叉存取的图像
    |-- int origin; // 0 - 起点为左上角,
    | // 1 - 起点为右下角(Windows位图bitmap格式)
    |-- int widthStep; // 每行图像数据所占字节大小
    |-- int imageSize; // 图像数据所占字节大小 = 高度*每行图像数据字节大小
    |-- struct _IplROI *roi;// 图像ROI. 若不为NULL则表示需要处理的图像
    | // 区域.
    |-- char *imageDataOrigin; // 指针指向图像数据原点
    | // (用来校准图像存储单元的重新分配)
    |
    |-- int align; // 图像行校准: 4或8字节校准
    | // OpenCV不采用它而使用widthStep
    |-- char colorModel[4]; // 图像色彩模型 - 被OpenCV忽略

     

 

 

矩阵与向量

 

  • 矩阵:
    CvMat                      // 2维数组
    |-- int type; // 元素类型(uchar,short,int,float,double)
    |-- int step; // 一行所占字节长度
    |-- int rows, cols; // 尺寸大小
    |-- int height, width; // 备用尺寸参照
    |-- union data;
    |-- uchar* ptr; // 针对unsigned char矩阵的数据指针
    |-- short* s; // 针对short矩阵的数据指针
    |-- int* i; // 针对integer矩阵的数据指针
    |-- float* fl; // 针对float矩阵的数据指针
    |-- double* db; // 针对double矩阵的数据指针


    CvMatND // N-维数组
    |-- int type; // 元素类型(uchar,short,int,float,double)
    |-- int dims; // 数组维数
    |-- union data;
    | |-- uchar* ptr; // 针对unsigned char矩阵的数据指针
    | |-- short* s; // 针对short矩阵的数据指针
    | |-- int* i; // 针对integer矩阵的数据指针
    | |-- float* fl; // 针对float矩阵的数据指针
    | |-- double* db; // 针对double矩阵的数据指针
    |
    |-- struct dim[]; // 每个维的信息
    |-- size; // 该维内元素个数
    |-- step; // 该维内元素之间偏移量


    CvSparseMat // 稀疏N维数组

     

  • 通用数组:
    CvArr*     // 仅作为函数参数,说明函数接受多种类型的数组,例如:
    // IplImage*, CvMat* 或者 CvSeq*.
    // 只需通过分析数组头部的前4字节便可确定数组类型

     

     

  • 标量:
    CvScalar
    |-- double val[4]; //4D向量

    初始化函数:

    CvScalar s = cvScalar(double val0, double val1=0, double val2=0, double val3=0);

    举例:

    CvScalar s = cvScalar(20.0);
    s.val[0]=10.0;

    注意:初始化函数与数据结构同名,只是首字母小写. 它不是C++的构造函数.

     

 

其他数据结构

 

  • 点:
    CvPoint      p = cvPoint(int x, int y);
    CvPoint2D32f p = cvPoint2D32f(float x, float y);
    CvPoint3D32f p = cvPoint3D32f(float x, float y, float z);
    例如:
    p.x=5.0;
    p.y=5.0;

     

  • 长方形尺寸:
    CvSize       r = cvSize(int width, int height);
    CvSize2D32f r = cvSize2D32f(float width, float height);

     

  • 带偏移量的长方形尺寸:
    CvRect       r = cvRect(int x, int y, int width, int height);

     

 

 

图像处理

 

分配与释放图像空间

 

  • 分配图像空间:
    IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);

    size: cvSize(width,height);

    depth: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
    IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F, IPL_DEPTH_64F

    channels: 1, 2, 3 or 4.
    注意数据为交叉存取.彩色图像的数据编排为b0 g0 r0 b1 g1 r1 ...

    举例:

    // 分配一个单通道字节图像
    IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);

    // 分配一个三通道浮点图像
    IplImage* img2=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);

     

  • 释放图像空间:
    IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); 
    cvReleaseImage(&img);

     

  • 复制图像:
    IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); 
    IplImage* img2;
    img2=cvCloneImage(img1);

     

  • 设定/获取兴趣区域:
    void  cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect);
    void cvResetImageROI(IplImage* image);
    vRect cvGetImageROI(const IplImage* image);

    大部分OpenCV函数都支持ROI.

     

  • 设定/获取兴趣通道:
    void cvSetImageCOI(IplImage* image, int coi); // 0=all
    int cvGetImageCOI(const IplImage* image);

    大部分OpenCV函数暂不支持COI.

     

 

读取存储图像

 

  • 从文件中载入图像:
      IplImage* img=0; 
    img=cvLoadImage(fileName);
    if(!img) printf("Could not load image file: %s/n",fileName);

    Supported image formats: BMP, DIB, JPEG, JPG, JPE, PNG, PBM, PGM, PPM,
    SR, RAS, TIFF, TIF

    载入图像默认转为3通道彩色图像. 如果不是,则需加flag:

      img=cvLoadImage(fileName,flag);

    flag: >0 载入图像转为三通道彩色图像
    =0 载入图像转为单通道灰度图像
    <0 不转换载入图像(通道数与图像文件相同).

     

  • 图像存储为图像文件:
      if(!cvSaveImage(outFileName,img)) printf("Could not save: %s/n",outFileName);

    输入文件格式由文件扩展名决定.

     

 

存取图像元素

 

  • 假设需要读取在i行j列像点的第k通道. 其中, 行数i的范围为[0, height-1], 列数j的范围为[0, width-1], 通道k的范围为[0, nchannels-1].

     

  • 间接存取: (比较通用, 但效率低, 可读取任一类型图像数据)

     

    • 对单通道字节图像:
      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

       

    • 对多通道浮点或字节图像:
      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

       

     

  • 直接存取: (效率高, 但容易出错)

     

    • 对单通道字节图像:
      IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
      ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;

       

    • 对多通道字节图像:
      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

       

    • 对多通道浮点图像:
      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

       

     

  • 用指针直接存取 : (在某些情况下简单高效)

     

    • 对单通道字节图像:
      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;

       

    • 对多通道字节图像:
      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;

       

    • 对单通道浮点图像(假设用4字节调整):
      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;

       

     

     

  • 使用 c++ wrapper 进行直接存取: (简单高效)

     

    • 对单/多通道字节图像,多通道浮点图像定义一个 c++ wrapper:
      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;

       

    • 单通道字节图像:
      IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
      BwImage imgA(img);
      imgA[i][j] = 111;

       

    • 多通道字节图像:
      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;

       

    • 多通道浮点图像:
      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;

       

     

 

图像转换

 

  • 转为灰度或彩色字节图像:
    cvConvertImage(src, dst, flags=0);

    src = float/byte grayscale/color image
    dst = byte grayscale/color image
    flags = CV_CVTIMG_FLIP (flip vertically)
    CV_CVTIMG_SWAP_RB (swap the R and B channels)

     

  • 转换彩色图像为灰度图像:

     


    使用OpenCV转换函数:

    cvCvtColor(cimg,gimg,CV_BGR2GRAY); // cimg -> gimg

     


    直接转换:

    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);

     

  • 颜色空间转换:

     

    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

     

 

绘图命令

 

  • 画长方体:
    // 用宽度为1的红线在(100,100)与(200,200)之间画一长方体
    cvRectangle(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(255,0,0), 1);

     

  • 画圆:
    // 在(100,100)处画一半径为20的圆,使用宽度为1的绿线
    cvCircle(img, cvPoint(100,100), 20, cvScalar(0,255,0), 1);

     

  • 画线段:
    // 在(100,100)与(200,200)之间画绿色线段,宽度为1
    cvLine(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(0,255,0), 1);

     

  • 画一组线段:
    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);

     

  • 画内填充色的多边形:
    cvFillPoly(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,cvScalar(0,255,255));

     

  • 添加文本:
    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));

    Other possible fonts:

    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,

     

 

 

矩阵操作

 

分配释放矩阵空间

 

  • 综述:
    • OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样.
    • OpenCV将向量作为1维矩阵处理.
    • 矩阵按行存储,每行有4字节的校整.

     

  • 分配矩阵空间:
    CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type);

    type: 矩阵元素类型. 格式为CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>.
    例如: CV_8UC1 表示8位无符号单通道矩阵, CV_32SC2表示32位有符号双通道矩阵.

    例程:
    CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);

     

  • 释放矩阵空间:
    CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
    cvReleaseMat(&M);

     

  • 复制矩阵:
    CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
    CvMat* M2;
    M2=cvCloneMat(M1);

     

  • 初始化矩阵:
    double a[] = { 1,  2,  3,  4,
    5, 6, 7, 8,
    9, 10, 11, 12 };

    CvMat Ma=cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);

    另一种方法:

    CvMat Ma;
    cvInitMatHeader(&Ma, 3, 4, CV_64FC1, a);

     

  • 初始化矩阵为单位阵:
    CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
    cvSetIdentity(M); // 这里似乎有问题,不成功

     

 

存取矩阵元素

 

  • 假设需要存取一个2维浮点矩阵的第(i,j)个元素.

     

  • 间接存取矩阵元素:
    cvmSet(M,i,j,2.0); // Set M(i,j)
    t = cvmGet(M,i,j); // Get M(i,j)

     

  • 直接存取,假设使用4-字节校正:
    CvMat* M    = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
    int n = M->cols;
    float *data = M->data.fl;

    data[i*n+j] = 3.0;

     

  • 直接存取,校正字节任意:
    CvMat* M    = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
    int step = M->step/sizeof(float);
    float *data = M->data.fl;

    (data+i*step)[j] = 3.0;

     

  • 直接存取一个初始化的矩阵元素:
    double a[16];
    CvMat Ma = cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);
    a[i*4+j] = 2.0; // Ma(i,j)=2.0;

     

 

矩阵/向量操作

 

  • 矩阵-矩阵操作:
    CvMat *Ma, *Mb, *Mc;
    cvAdd(Ma, Mb, Mc); // Ma+Mb -> Mc
    cvSub(Ma, Mb, Mc); // Ma-Mb -> Mc
    cvMatMul(Ma, Mb, Mc); // Ma*Mb -> Mc

     

  • 按元素的矩阵操作:
    CvMat *Ma, *Mb, *Mc;
    cvMul(Ma, Mb, Mc); // Ma.*Mb -> Mc
    cvDiv(Ma, Mb, Mc); // Ma./Mb -> Mc
    cvAddS(Ma, cvScalar(-10.0), Mc); // Ma.-10 -> Mc

     

     

  • 向量乘积:
    double va[] = {1, 2, 3};
    double vb[] = {0, 0, 1};
    double vc[3];

    CvMat Va=cvMat(3, 1, CV_64FC1, va);
    CvMat Vb=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vb);
    CvMat Vc=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vc);

    double res=cvDotProduct(&Va,&Vb); // 点乘: Va . Vb -> res
    cvCrossProduct(&Va, &Vb, &Vc); // 向量积: Va x Vb -> Vc
    end{verbatim}

    注意 Va, Vb, Vc 在向量积中向量元素个数须相同.

     

     

  • 单矩阵操作:
    CvMat *Ma, *Mb;
    cvTranspose(Ma, Mb); // transpose(Ma) -> Mb (不能对自身进行转置)
    CvScalar t = cvTrace(Ma); // trace(Ma) -> t.val[0]
    double d = cvDet(Ma); // det(Ma) -> d
    cvInvert(Ma, Mb); // inv(Ma) -> Mb

     

  • 非齐次线性系统求解:
    CvMat* A  = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
    CvMat* x = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
    CvMat* b = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
    cvSolve(&A, &b, &x); // solve (Ax=b) for x

     

  • 特征值分析(针对对称矩阵):
    CvMat* A  = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
    CvMat* E = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
    CvMat* l = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
    cvEigenVV(&A, &E, &l); // l = A的特征值 (降序排列)
    // E = 对应的特征向量 (每行)

     

  • 奇异值分解SVD:
    CvMat* A  = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
    CvMat* U = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
    CvMat* D = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
    CvMat* V = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
    cvSVD(A, D, U, V, CV_SVD_U_T|CV_SVD_V_T); // A = U D V^T

    标号使得 U 和 V 返回时被转置(若没有转置标号,则有问题不成功!!!).

     

 

视频序列操作

 

从视频序列中抓取一帧

 

  • OpenCV支持从摄像头或视频文件(AVI)中抓取图像.

     

  • 从摄像头获取初始化:
    CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // capture from video device #0

     

  • 从视频文件获取初始化:
    CvCapture* capture = cvCaptureFromAVI("infile.avi");

     

  • 抓取帧:
    IplImage* img = 0; 
    if(!cvGrabFrame(capture)){ // 抓取一帧
    printf("Could not grab a frame/n/7");
    exit(0);
    }
    img=cvRetrieveFrame(capture); // 恢复获取的帧图像

    要从多个摄像头同时获取图像, 首先从每个摄像头抓取一帧. 在抓取动作都结束后再恢复帧图像. 

     

  • 释放抓取源:
    cvReleaseCapture(&capture);

    注意由设备抓取的图像是由capture函数自动分配和释放的. 不要试图自己释放它.

     

 

获取/设定帧信息

 

  • 获取设备特性:
    cvQueryFrame(capture); // this call is necessary to get correct 
    // capture properties
    int frameH = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
    int frameW = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
    int fps = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FPS);
    int numFrames = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);

    所有帧数似乎只与视频文件有关. 用摄像头时不对,奇怪!!!.

     

     

  • 获取帧信息:
    float posMsec   =       cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_MSEC);
    int posFrames = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES);
    float posRatio = cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO);

    获取所抓取帧在视频序列中的位置, 从首帧开始按[毫秒]算. 或者从首帧开始从0标号, 获取所抓取帧的标号. 或者取相对位置,首帧为0,末帧为1, 只对视频文件有效.

     

  • 设定所抓取的第一帧标号:
    // 从视频文件相对位置0.9处开始抓取
    cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, (double)0.9);

    只对从视频文件抓取有效. 不过似乎也不成功!!!

     

 

存储视频文件

 

  • 初始化视频存储器:
    CvVideoWriter *writer = 0;
    int isColor = 1;
    int fps = 25; // or 30
    int frameW = 640; // 744 for firewire cameras
    int frameH = 480; // 480 for firewire cameras
    writer=cvCreateVideoWriter("out.avi",CV_FOURCC('P','I','M','1'),
    fps,cvSize(frameW,frameH),isColor);

    其他有效编码:

    CV_FOURCC('P','I','M','1')    = MPEG-1 codec
    CV_FOURCC('M','J','P','G') = motion-jpeg codec (does not work well)
    CV_FOURCC('M', 'P', '4', '2') = MPEG-4.2 codec
    CV_FOURCC('D', 'I', 'V', '3') = MPEG-4.3 codec
    CV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X') = MPEG-4 codec
    CV_FOURCC('U', '2', '6', '3') = H263 codec
    CV_FOURCC('I', '2', '6', '3') = H263I codec
    CV_FOURCC('F', 'L', 'V', '1') = FLV1 codec

    若把视频编码设为-1则将打开一个编码选择窗口(windows系统下).

     

     

  • 存储视频文件:
    IplImage* img = 0; 
    int nFrames = 50;
    for(i=0;i<nFrames;i++){
    cvGrabFrame(capture); // 抓取帧
    img=cvRetrieveFrame(capture); // 恢复图像
    cvWriteFrame(writer,img); // 将帧添加入视频文件
    }

    若想在抓取中查看抓取图像, 可在循环中加入下列代码:

    cvShowImage("mainWin", img); 
    key=cvWaitKey(20); // wait 20 ms

    若没有20[毫秒]延迟,将无法正确显示视频序列.

     

  • 释放视频存储器:
    cvReleaseVideoWriter(&writer);

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