OpenCV学习笔记之七

函数目录：

1.cvLoadImage

1.cvLoadImage

IplImage* cvLoadImage( const char* filename, int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR );

第二个参数 flags 的选择有三个，CV_LOAD_IMAGE_COLOR  默认（1），以三通道彩色图像显示。原图若是GARY，原来的某点像素值，复制到BGR中

  CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE  （0）以单通道图像显示，加载。相当于做了cvCvtColor  BGR2GARY。

  CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR  （-1）按照图像本身的通道数来显示。

2.cvCvtColor

是Opencv里的颜色空间转换函数

void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code );

注意，无返回值！

src 输入图像

dst 输出图像

code 转化类型，可选则参数有 CV_BGR2GRAY 注意匹配图像的通道数（3通转1通）

CV_BGR2HSV 对于8位图，需要将RGB值归一化到0-1之间。这样得到HSV图中的H范围才是0-360，S和V的范围是0-1。

等。

3.cvCanny

canny算法，边缘检测。

void cvCanny( const CvArr* image,CvArr* edges,double threshold1,double threshold2, int aperture_size=3 );

注意，无返回值！

image 输入要处理的图，单通道。多通道要使用cvCvtcolor转化

edges 输出处理结果，单通道。

threshold1 （50）

threshold2  （150）这两个阈值当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割。一般可以取（）中值。

算法原理： http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176

4.cvThreshold

void cvThreshold ( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );

对单通道数组应用固定阈值操作

src  输入图像 ，单通道，8-bit of 32-bit 浮点数

dst  输出图像，必须与 src 的类型一致

double threshold  阈值

max_value  

threshold_type  的可选项：CV_THRESH_BINARY   ：if  src(x,y)>threshold ， dst(x,y) = max_value   结果是二值图

esle ， dst（x,y）=0  

CV_THRESH_BINARY_INV：ifsrc(x,y)>threshold，dst(x,y) = 0 结果是二值图

else，dst(x,y) = max_value

CV_THRESH_TRUNC： if  src(x,y)>threshold，dst(x,y) = max_value 结果是灰度图

else，dst(x,y) = src(x,y)

CV_THRESH_TOZERO： if src(x,y)>threshold，dst(x,y) = src(x,y) 

else，dst(x,y) = 0

CV_THRESH_TOZERO_INV： if  src(x,y)>threshold，dst(x,y) = 0

else，dst(x,y) = src(x,y).

5.cvAbsDiff

计算两个数组差的绝对值

void cvAbsDiff( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst );

src  输入图像 ，单通道，8-bit of 32-bit 浮点数

dst  输出图像，必须与 src 的类型一致

dst = abs( src1 - src2 ).

所有数组 必须有相同的数据类型  or 相同的大小（或ROI大小）

//可以用于简单的背景减除
cvAbsDiff(src,src_background,dst);
cvThreshold(dst,dst,100,255,CV_THRESH_BINARY);//和背景图比较，有超过100的像素值跳变就认为是前景，未达到100认为是背景。

6.cvSmooth

void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst, 　int smoothtype=CV_GAUSSIAN,   int param1=3, int param2=0, double param3=0 ,double param4=0); 

用于各种方式的滤波，类型由smoothtype决定
　　src：输入图像 
　　dst：输出图像. 
　smoothtype： 平滑类型选择   CV_BLUR_NO_SCALE  

7.cvNameWindow

int cvNamedWindow( const char* name, int flags=CV_WINDOW_AUTOSIZE );

CV_WINDOW_AUTOSIZE ( 1 ) : window更具摄像头返回图像的大小自动设定窗口大小，不可鼠标拉动改变。

( 0 ) : 可以拖动鼠标改变窗口的大小，图像适应窗口大小。

8.图像某点像素的访问方式

for(y=0;y<5;++y)
				{
					for(x = 0; x<100;++x)
					{
						if( ((uchar *)(frame_gray->imageData + y*frame_gray->widthStep))[x] == 255)//白点
							k = k & 1;// always set 1
						else
							k = k & 0;// set 0 and quit
					}
				}