OpenCV -- 常用函数
本文主要介绍：Opencv常用函数，如均值、最大最小、归一化、滤波、旋转、求连通域等函数。
一、基本函数
//初始化
Mat img = Mat::zeros(Height, Width, CV_8UC1);
Mat img = Mat::ones(Height, Width, CV_8UC1);
Mat img(Height, Width,CV_32FC1, Scalar(5));
img.create(Height, Width, CV8UC1);
//数据类型转化
img.convertTo(dstImg, dataType);
//读写图像
imwrite(pathm, img);
imread(path, flag); // 0 灰度图 1 原图
//显示图像
namedWindow("name",1); //1 大小和图像相同，窗口不可拉伸 0 窗口可拉伸
imshow("name", img); //可以直接用imshow
waitKey(0); //图像上点击Enter退出程序
//矩阵元素访问
img.at<类型>(i,j) //类型一定和img相同
CV_8UC1 unsigned char
CV_32FC1 float
CV_64FC1 double
// Mat* 元素访问方式
bins为Mat *bins
bins->ptr<float>(i)
//判断读取数据为空
IplImage* dst1 = cvLoadImage(path.c_str(), 1 ); //rgb图
if(!src1)
{
printf("读取图像 %s 失败\n", path.c_str());
return false;
}
img = imread(tempPath, 1);
if(!img.data)
{
printf("序列图模板匹配时，读取 %s 模板失败!\n", tempPath.c_str());
return false;
}
//求最大最小值
double maxval, minval;
minMaxIdx(inImg,&minval,&maxval);
//求均值方差
Mat avg1, std1;
meanStdDev(inImg, avg1, std1);
double mean = avg1.at<double>(0,0); //多波段，依次为(0,1)，(0,2)...
double std = std1.at<double>(0,0);
//Mat矩阵求和
Mat I;
Scalar s = sum(I);
Sum = s.val[0]; //多波段，则每个波段依次为 s.val[1]、s.val[2]...
//Mat其他操作
exp(I,I); //矩阵自然指数
cartToPolar(X, Y, Grad, Angle); //由x y 方向变化量求梯度和角度
normalize(img, img, 1.0, 0.0, CV_MINMAX);//归一化到0-1
sqrt(img, img); //开矩阵平方 数据类型不变
double fro = norm(img, NORM_L2); //F范数
//卷积运算 BORDER_REFLECT_101对称扩展 图像大小不变
float se[3] = {-1 ,0 ,1};
Mat Kernel(1,3,CV_32FC1, se);
filter2D(srcImg, dstImg, -1, Kernel, Point(-1,-1), 0, BORDER_REFLECT_101);
//形态学运算
int dilaw = 2;
Mat element = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(2*dilaw+1,2*dilaw+1), Point(dilaw,dilaw)); //结构元素
dilate(srcImg, dstImg, element); //膨胀
morphologyEx(srcImg, dstImg, MORPH_OPEN, element ,Point(-1,-1),1);
//计算主轴方向
Moments centmom = moments(img, 1);
double axis = atan2(2*centmom.mu11, centmom.mu20-centmom.mu02)/2;
//图像归一化
normalize(img,img,0,1, CV_MINMAX);
//归一化方法
CV_C - 归一化数组的C-范数(绝对值的最大值)
CV_L1 - 归一化数组的L1-范数(绝对值的和)
CV_L2 - 归一化数组的(欧几里德)L2-范数
CV_MINMAX - 数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围
二、从矩阵中截取一部分
1.利用Rect数据类型
Rect(左上x, 左上y, 宽度， 高度) Rect rect(begx,begy,width,height); // (左上x, 左上y, 宽度, 高度) img(rect).copyTo(Img2) //拷贝矩形区域
2.采样
/***********************************************************************
函数名称：MatImgSample
函数功能：对IplImage类型的图像进行采样
函数参数：
src :原图像
dRatioX ：列采样比率，0.5为2采样
dRatioY ：行采样比率，0.5为2采样
nType ：采样类型， 1 resize, 2 pyrDown, 3 pyrUp
返回值：采样后的图像
创建人 ：pzh
创建时间：2016.3.1
备注：
***********************************************************************/
bool MatImgSample(Mat &src, Mat &dst, double dRatioX, double dRatioY, int nType)
{
if(nType == 1) //直接降采样或上采样 上、下采样由dRatioX、dRatioY决定
resize(src, dst, Size(), dRatioX, dRatioY);
else if(nType == 2) //高斯降采样，即先高斯平滑，后采样
pyrDown(src, dst, Size(src.cols*dRatioX, src.rows*dRatioX)); //2采样正确 4采样会出现错误
else if(nType == 3)
pyrUp(src, dst, Size(src.cols*dRatioX, src.rows*dRatioX));
else
{
printf("没有该采样类型。\n");
return false;
}
return true;
}
/***********************************************************************
函数名称：IplImageSample
函数功能：对IplImage类型的图像进行采样
函数参数：
src :原图像
dRatioX ：列采样比率，0.5为2采样
dRatioY ：行采样比率，0.5为2采样
nType ：采样类型， 1 cvResize, 2 cvPyrDown, 3 cvPyrUp
返回值：采样后的图像
创建人 ：pzh
创建时间：2016.3.1
备注：
***********************************************************************/
IplImage* IplImageSample(IplImage *src, double dRatioX, double dRatioY, int nType)
{
CvSize dstSize ;
dstSize.width = src->width*dRatioX;
dstSize.height = src->height*dRatioY;
IplImage* dst = cvCreateImage(dstSize,src->depth,src->nChannels);
if(nType == 1) //直接降采样或上采样 上、下采样由dRatioX、dRatioY决定
cvResize(src,dst,CV_INTER_CUBIC);
else if(nType == 2) //高斯降采样，即先高斯平滑，后采样
cvPyrDown( src, dst, CV_GAUSSIAN_5x5 );
else if(nType == 3)
cvPyrUp( src, dst, CV_GAUSSIAN_5x5 );
else
{
printf("没有该采样类型。\n");
return NULL;
}
return dst;
}
3.旋转
/***********************************************************************
函数名称：ImgRotate
函数功能：图像旋转
函数参数：
inImg :输入图像矩阵
rotateImg :旋转后图像
theta :角度单位 度 大于0向逆时针 小于0向顺时针
创建人 ：pzh
创建时间：2015.12.11
备注：
***********************************************************************/
bool ImgRotate(const Mat &inImg, Mat &rotateImg, double theta )
{
int Height = inImg.rows;
int Width = inImg.cols;
//图像扩展，计算旋转中心和旋转矩阵
int maxLength = int(sqrt(double(Height*Height + Width*Width)));
Mat extImg = Mat::zeros(maxLength, maxLength, inImg.type());
int roiX = maxLength/2 - Width/2;//ROI矩形左上角的x坐标
int roiY = maxLength/2 - Height/2;//ROI矩形左上角的y坐标
inImg.copyTo(extImg(Range(roiY, roiY+Height), Range(roiX, roiX+Width)));
//旋转中心
Point rotaCent;
rotaCent.y = maxLength/2;
rotaCent.x = maxLength/2;
Mat rotaMat = getRotationMatrix2D(rotaCent, theta, 1); //
//得到的旋转矩阵 [cos sin (1-cos)*c.x
// -sin cos (1-sin)*c.y
warpAffine(extImg, rotateImg, rotaMat,Size(maxLength,maxLength));//,1,0,0);
return true;
}
