《OpenCV编程入门》第五章core组件进阶学习笔记part 1

1.指针访问像素，缩小颜色空间

#include <opencv2/core/core.hpp>  #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  #include <iostream>  using namespace std;using namespace cv;//-----------------------------------【全局函数声明部分】-----------------------------------//          描述：全局函数声明//-----------------------------------------------------------------------------------------------void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);//--------------------------------------【main( )函数】---------------------------------------//          描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行//-----------------------------------------------------------------------------------------------int main(){//【1】创建原始图并显示Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/OpenCV/1.jpg");imshow("原始图像", srcImage);//【2】按原始图的参数规格来创建创建效果图Mat dstImage;dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果图的大小、类型与原图片相同 //【3】记录起始时间double time0 = static_cast<double>(getTickCount());//【4】调用颜色空间缩减函数colorReduce(srcImage, dstImage, 32);//【5】计算运行时间并输出time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();cout << "\t此方法运行时间为： " << time0 << "秒" << endl;  //输出运行时间//【6】显示效果图imshow("效果图", dstImage);waitKey(0);}//---------------------------------【colorReduce( )函数】---------------------------------//          描述：使用【指针访问：C操作符[ ]】方法版的颜色空间缩减函数//----------------------------------------------------------------------------------------------void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div){//参数准备outputImage = inputImage.clone();  //拷贝实参到临时变量int rowNumber = outputImage.rows;  //行数int colNumber = outputImage.cols*outputImage.channels();  //列数 x 通道数=每一行元素的个数//双重循环，遍历所有的像素值for (int i = 0; i < rowNumber; i++)  //行循环{uchar* data = outputImage.ptr<uchar>(i);  //获取第i行的首地址for (int j = 0; j < colNumber; j++)   //列循环{// ---------【开始处理每个像素】-------------     data[j] = data[j] / div*div + div / 2;// ----------【处理结束】---------------------}  //行处理结束}}

原图：

效果图：

2.用迭代器操作像素

#include <opencv2/core/core.hpp>  #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  #include <iostream>  using namespace std;using namespace cv;//-----------------------------------【全局函数声明部分】-----------------------------------//描述：全局函数声明//-----------------------------------------------------------------------------------------------void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);//--------------------------------------【main( )函数】--------------------------------------//描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行//-----------------------------------------------------------------------------------------------int main(){//【1】创建原始图并显示Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/OpenCV/1.jpg");imshow("原始图像", srcImage);//【2】按原始图的参数规格来创建创建效果图Mat dstImage;dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果图的大小、类型与原图片相同 //【3】记录起始时间double time0 = static_cast<double>(getTickCount());//【4】调用颜色空间缩减函数colorReduce(srcImage, dstImage, 32);//【5】计算运行时间并输出time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();cout << "此方法运行时间为： " << time0 << "秒" << endl;  //输出运行时间//【6】显示效果图imshow("效果图", dstImage);waitKey(0);}//-------------------------------------【colorReduce( )函数】-----------------------------//描述：使用【迭代器】方法版的颜色空间缩减函数//----------------------------------------------------------------------------------------------void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div){//参数准备outputImage = inputImage.clone();  //拷贝实参到临时变量//获取迭代器Mat_<Vec3b>::iterator it = outputImage.begin<Vec3b>();  //初始位置的迭代器Mat_<Vec3b>::iterator itend = outputImage.end<Vec3b>();  //终止位置的迭代器//存取彩色图像像素for (; it != itend; ++it){// ------------------------【开始处理每个像素】--------------------(*it)[0] = (*it)[0] / div*div + div / 2;(*it)[1] = (*it)[1] / div*div + div / 2;(*it)[2] = (*it)[2] / div*div + div / 2;// ------------------------【处理结束】----------------------------}}

Vec3b指BGR三个颜色通道，既是三个unsigned char组成的向量。

效果同1.

3.动态地址计算

#include <opencv2/core/core.hpp>  #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  #include <iostream>  using namespace std;using namespace cv;//-----------------------------------【全局函数声明部分】-----------------------------------//描述：全局函数声明//-----------------------------------------------------------------------------------------------void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);//--------------------------------------【main( )函数】--------------------------------------//描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行//-----------------------------------------------------------------------------------------------int main(){//【1】创建原始图并显示Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/OpenCV/1.jpg");imshow("原始图像", srcImage);//【2】按原始图的参数规格来创建创建效果图Mat dstImage;dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果图的大小、类型与原图片相同 //【3】记录起始时间double time0 = static_cast<double>(getTickCount());//【4】调用颜色空间缩减函数colorReduce(srcImage, dstImage, 32);//【5】计算运行时间并输出time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();cout << "此方法运行时间为： " << time0 << "秒" << endl;  //输出运行时间//【6】显示效果图imshow("效果图", dstImage);waitKey(0);}//-------------------------------------【colorReduce( )函数】-----------------------------//描述：使用【迭代器】方法版的颜色空间缩减函数//----------------------------------------------------------------------------------------------void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div){//参数准备outputImage = inputImage.clone();  //拷贝实参到临时变量int rowNumber = outputImage.rows;int colNumber = outputImage.cols;//存取彩色图像像素for (int i = 0; i < rowNumber; i++){for (int j = 0; j < colNumber; j++){outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] / div*div + div / 2;//Vec3b BGR，<Vec3b>(i, j)[0]指B，蓝色通道outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] / div*div + div / 2;//绿色通道outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] / div*div + div / 2;//红色通道}}}

效果同1.

4.初级图像混合

计算图像数组加权和的 addWeighted()函数，下面代码实现了感兴趣区域 ROI 与图像线性混合操作。

#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------//描述：全局函数声明//-----------------------------------------------------------------------------------------------bool  ROI_AddImage();bool  LinearBlending();bool  ROI_LinearBlending();//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------//描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始//-----------------------------------------------------------------------------------------------int main(   ){system("color 6F");if(ROI_AddImage( )&& LinearBlending( )&&ROI_LinearBlending( )){cout<<endl<<"\n运行成功，得出了需要的图像";}waitKey(0);return 0;}//----------------------------------【ROI_AddImage( )函数】----------------------------------// 函数名：ROI_AddImage（）//描述：利用感兴趣区域ROI实现图像叠加//----------------------------------------------------------------------------------------------bool  ROI_AddImage(){// 【1】读入图像Mat srcImage1= imread("D:/初级图像混合/dota_pa.jpg");Mat logoImage= imread("D:/初级图像混合/dota_logo.jpg");if( !srcImage1.data ) { printf("读取srcImage1错误~！ \n"); return false; }if( !logoImage.data ) { printf("读取logoImage错误~！ \n"); return false; }// 【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域Mat imageROI= srcImage1(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));// 【3】加载掩模（必须是灰度图）Mat mask= imread("dota_logo.jpg",0);//【4】将掩膜拷贝到ROIlogoImage.copyTo(imageROI,mask);// 【5】显示结果namedWindow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口");imshow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口",srcImage1);return true;}//---------------------------------【LinearBlending（）函数】-------------------------------------// 函数名：LinearBlending（）// 描述：利用cv::addWeighted（）函数实现图像线性混合//--------------------------------------------------------------------------------------------bool  LinearBlending(){//【0】定义一些局部变量double alphaValue = 0.5; double betaValue;Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;// 【1】读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 )srcImage2 = imread("D:/初级图像混合/mogu.jpg");srcImage3 = imread("D:/初级图像混合/rain.jpg");if( !srcImage2.data ) { printf("读取srcImage2错误！ \n"); return false; }if( !srcImage3.data ) { printf("读取srcImage3错误！ \n"); return false; }// 【2】进行图像混合加权操作betaValue = ( 1.0 - alphaValue );addWeighted( srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue, 0.0, dstImage);// 【3】显示原图窗口imshow( "<2>线性混合示例窗口【原图】", srcImage2 );imshow( "<3>线性混合示例窗口【效果图】", dstImage );return true;}//---------------------------------【ROI_LinearBlending（）】-------------------------------------// 函数名：ROI_LinearBlending（）// 描述：线性混合实现函数,指定区域线性图像混合.利用cv::addWeighted（）函数结合定义//  感兴趣区域ROI，实现自定义区域的线性混合//--------------------------------------------------------------------------------------------bool  ROI_LinearBlending(){//【1】读取图像Mat srcImage4= imread("D:/初级图像混合/dota_pa.jpg",1);//参数1表示返回彩色，0表示返回灰度，参见书本第66页 Mat logoImage= imread("D:/初级图像混合/初级图像混合/dota_logo.jpg");if( !srcImage4.data ) { printf("读取srcImage4错误~！ \n"); return false; }if( !logoImage.data ) { printf("读取logoImage错误~！ \n"); return false; }//【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域Mat imageROI;//方法一imageROI= srcImage4(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));//方法二//imageROI= srcImage4(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));//【3】将logo加到原图上addWeighted(imageROI,0.5,logoImage,0.3,0.,imageROI);//【4】显示结果imshow("<4>区域线性图像混合示例窗口",srcImage4);return true;}

这里仅选取LinearBounding 部分图像。

原图：

效果图：

5.多通道图像混合

#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<iostream>using namespace std;using namespace cv;//声明全局函数bool MultiChannelBlending();int main(){system("color 9F");if (MultiChannelBlending()){cout << "运行成功。取得了需要的图像~！";}waitKey(0);return 0;}bool MultiChannelBlending(){Mat srcImage;Mat logoImage;vector<Mat>channels;Mat imageBlueChannel;//=================【蓝色通道部分】=================//描述：多通道混合-蓝色分量部分//============================================// 【1】读入图片logoImage = imread("dota_logo.jpg", 0);//将logo图像灰度化//imshow("111", logoImage);srcImage = imread("dota_jugg.jpg");if (!logoImage.data) { printf("Oh，no，读取logoImage错误~！ \n"); return false; }if (!srcImage.data) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！ \n"); return false; }//【2】把一个3通道图像转换成3个单通道图像split(srcImage, channels);//分离色彩通道//【3】将原图的蓝色通道引用返回给imageBlueChannel，注意是引用，相当于两者等价，修改其中一个另一个跟着变imageBlueChannel = channels.at(0);//imshow("222", imageBlueChannel);//【4】将原图的蓝色通道的（500,250）坐标处右下方的一块区域和logo图进行加权操作，将得到的混合结果存到imageBlueChannel中addWeighted(imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)), 1.0,logoImage, 0.5, 0, imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));//【5】将三个单通道重新合并成一个三通道merge(channels, srcImage);//【6】显示效果图namedWindow(" <1>游戏原画+logo蓝色通道");imshow(" <1>游戏原画+logo蓝色通道", srcImage);imwrite("蓝色效果图.jpg", srcImage);//=================【绿色通道部分】=================//描述：多通道混合-绿色分量部分//============================================//【0】定义相关变量Mat  imageGreenChannel;//【1】重新读入图片logoImage = imread("dota_logo.jpg", 0);srcImage = imread("dota_jugg.jpg");if (!logoImage.data) { printf("读取logoImage错误~！ \n"); return false; }if (!srcImage.data) { printf("读取srcImage错误~！ \n"); return false; }//【2】将一个三通道图像转换成三个单通道图像split(srcImage, channels);//分离色彩通道//【3】将原图的绿色通道的引用返回给imageBlueChannel，注意是引用，相当于两者等价，修改其中一个另一个跟着变imageGreenChannel = channels.at(1);//【4】将原图的绿色通道的（500,250）坐标处右下方的一块区域和logo图进行加权操作，将得到的混合结果存到imageGreenChannel中addWeighted(imageGreenChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)), 1.0,logoImage, 0.5, 0., imageGreenChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));//【5】将三个独立的单通道重新合并成一个三通道merge(channels, srcImage);//【6】显示效果图namedWindow("<2>游戏原画+logo绿色通道");imshow("<2>游戏原画+logo绿色通道", srcImage);imwrite("绿色效果图.jpg", srcImage);//=================【红色通道部分】=================//描述：多通道混合-红色分量部分//============================================//【0】定义相关变量Mat  imageRedChannel;//【1】重新读入图片logoImage = imread("dota_logo.jpg", 0);srcImage = imread("dota_jugg.jpg");if (!logoImage.data) { printf("Oh，no，读取logoImage错误~！ \n"); return false; }if (!srcImage.data) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！ \n"); return false; }//【2】将一个三通道图像转换成三个单通道图像split(srcImage, channels);//分离色彩通道//【3】将原图的红色通道引用返回给imageBlueChannel，注意是引用，相当于两者等价，修改其中一个另一个跟着变imageRedChannel = channels.at(2);//【4】将原图的红色通道的（500,250）坐标处右下方的一块区域和logo图进行加权操作，将得到的混合结果存到imageRedChannel中addWeighted(imageRedChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)), 1.0,logoImage, 0.5, 0., imageRedChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));//【5】将三个独立的单通道重新合并成一个三通道merge(channels, srcImage);//【6】显示效果图namedWindow("<3>游戏原画+logo红色通道 ");imshow("<3>游戏原画+logo红色通道 ", srcImage);imwrite("红色效果图.jpg", srcImage);return true;}

原图：

效果图（选取蓝色通道部分）：