OpenCV的概况和基本数据结构

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OpenCV是一个基于C/C++语言的开源图像处理函数库，其特点有：

1.       代码都是经过优化，可以用于实时处理图像；

2.       具有良好的可移植性；

3.       可以进行图像/视频的载入、保存和采集的常规操作；

4.       具有低级和高级的API；

5.       提供了面向Intel IPP高效多媒体函数的接口，可以针对使用的IntelCPU优化代码，提高程序新跟那个（OpenCV自从2.0版本以后已经不需IPP，所以不再提供相关的接口）

【OpenCV功能】

1.       图像数据操作（内存分配与释放，图像复制，设定和转换）;

2.       图像/视频的输入和输出（支持文件或者摄像头的输入，图像/视频文件的输出;

3.       矩阵/向量的数据操作以及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、

奇异值分解）；

4.       支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图）；

5.       基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构）；

6.       结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变幻、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化；

7.       摄像头定标（寻找和跟踪定标模式、参数定标、基本矩阵估计、单位矩阵估计、立体视觉匹配）；

8.       运动分析（光流、动作分割、目标跟踪）；

9.       目标识别（特征方法、HMM模型）；

10.   基本的GUI（显示图像/视频、键盘/鼠标操作、滑动条）；

11.   图像标注（直线、曲线、多边形、文本标注）。

【OpenCV基本模块】

cv——核心函数库

cvaux——辅助函数库

cxcore——数据结构与线性代数库

highgui——GUI函数库

ml——机器学习函数库

 

【OpenCV命名规则】

A.      函数名

cvActionTargetMod(…)

 

Action=核心功能（core functionality）（eg：set，create）

Target=目标图像区域（target image area） （eg：contour，polygon）

Mod=（可选的）调整语（optional modifiers）(eg:argument type)

B.      矩阵数据类型

CV_(S|U|F)

 

S=符号整形

U=无符号整形

F=浮点型

 

（eg：CV_8UC1是指一个8位无符号整形单通道矩阵，

             CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵）

C.      图像数据类型

IPL_DEPTH(S|U|F)

Eg:

IPL_DEPTH_8U图像像素数据是8位无符号整形。

IPL_DEPTH_32P图像像素数据是32位浮点型。

【头文件包含】

#include——核心函数库

#include——辅助函数库

#include——机器学习库

#include——GUI函数库

#include//一般不需要，因为cv.h已经包含该头文件 数据结构与线性代数库

 

 

 

【OpenCV中的基本数据结构】

1.       图像数据结构

A.      IPL图像

IPLImage

Int  nChannels

颜色通道的数目（1,2,3,4）

Int  depth

像素的位深

IPL_DEPTH_8U

IPL_DEPTH_16S

IPL_DEPTH_32F

IPL_DEPTH_64F

Int width

图像宽度（像素为单位）

Int height

图像高度

Char * imageData

图像数据指针

彩色图像按照BGR的顺序存储数据

Int dataOrder

0——将像素点不同的通道的值交错排在一起，形成单一的像素平面

1——把所有的像素同通道值排在一起，形成若干个通道平面，再把平面排列起来

Int origin

0 –像素原点=左上角

1 –像素原点为左下角（windows bitmaps

Style）

Int widthStep

相邻行的同列点之间的字节数

Int imageSize

图像的大小（字节为单位）=height*widthStep

Struct _IplROI *roi

图像的感兴区域（ROI），ROI非空的会后对图像的处理仅限于ROI区域

Char *imageDataOrigin

图像数据未对齐时候的数据原点指针

（需要正确地重新分配图像内存）

Int align

图像数据的行对齐 ：4 or 8 byte alignment

Char colorModel[4]

颜色模型（OpenCV中没有此项）

2.       矩阵：

A.2D矩阵

CvMat(2D矩阵)

int  type

元素类型

int  step

整行长度字节数

Int  rows,cols

行、列数

int height，width

矩阵高度、宽度、与rows，cols对应

Union data

 

 

 

 

Uchar *ptr

指向unsigned char矩阵的指针

 

Short *s

指向short矩阵的指针

 

Int * i

指向整形矩阵的指针

 

Float *fl

指向浮点型矩阵的指针

 

Double *db

指向双精度浮点型矩阵的指针

B． N维矩阵

CvMatND(N-维矩阵)

Int  type

元素类型（uchar,short,int,float,double）

Int dims

矩阵维数

Union   data

Uchar *Ptr

Short *s

Int  * I;

Float  *fl;

Double *db

Struct dim[]

各维信息

 

Size 元素数目

Step 元素间距 字节为单位

C． CvSparseMat //N-维稀疏矩阵

D．一般矩阵

           CvArr* //仅仅作为函数定义的参数使用

                    //表明函数可以接受不同类型的矩阵作为参数

                    //矩阵的类型通过矩阵头部的前4个字节信息来确定

E．标量

CvScalar  double   val[4]； //4D向量

初始化：

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

CvScalar  s=cvScalar(20.0);

s.val[0]=20.0

 

3.       点

CvPoint  p=cvPoint(int  x,int y);  //整形二维点

CvPoint 2D32f p=cvPoint2d32f(float x,float y);//浮点型二维点

Cvpoint3D32f p=cvPoint3D32f(float x,float y,float z);//浮点型三维点

4.       矩形框大小   （以像素为精度）

cvSize= cvSize（int width，int height）

CvSize2D32f  r=cvSize2D32f(float width,float height);

 

5.       矩形框的偏置和大小：

CvRect  r=cvRect（int  x, int  y, int width , int height）

 

【OpenCV的图像读写】

1.       从文件中读入图像：

OpenCV默认将读入的图像强制转换为一副三通道彩色图像：

IplImage *  img=0；

Img=cvLoadImage（fileName）；

If（！img） printf（“could  not  load  image file :% s\n”,filename）;

OpenCV支持图像格式有：BMP、DIB、JPEG、JPE、PNG、PBM、PGM、PPM、SR、RAS、TIFF、TIF

可以按照如下的方式修改读入的方式：

     img=cvLoadImage(filename,flag)

flag:  >0 将读入的图像强制转换为一副三通道彩色图像

           =0 将读入的图像强制转换为一副单通道灰度图像

           <0 将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)

保存的图像的格式由outFileName中的扩展名确定

【OpenCV访问图像像素】

         假设现在需要访问第k通道、第i行，第j列的像素，可以有如下的间接和直接访问两种方式：

1.       间接访问（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);//注意本函数中坐标参数的顺序与其它的openCV函数坐标参数顺序恰好相反，本函数中的i代表height，而j代表width

Printf(“intensity=%f\n”,s.val[0]);

s.val[0]=111;

cvSet2D（img，I,j,s）; //设置img（J，i）位置的像素值为s

         间接访问（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)  //得到（j，i）位置的像素值

         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)//设置img的（j，i）位置的像素的值为s

2.       直接访问（效率很高，但是很容易出错）

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;

多通道字节型图像：

IplImage * img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);

((uchar*) (img->imageData+i*img->widthStep))[j*img->nChannels+0]=111;

((ucahr *)(img->imageData+i*img->widthStep))[j*img->nChannels+1]=112；

((uchar *)(img->imageData+i*img->widthStep))[j*img->nChannels+2]=113;

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

3.       基于指针的直接访问

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;

Uchar *data   =(uchar *)img->imageData

Data[i*setp+j]=111；

                   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;

                   int  channels =img->nChanns

                   float *data       =（float *）img->imageData

                   data[i*step+j*Channels+k]=111

4.       基于C++ wrapper的直接访问（更加简单高效）

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 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      RgbImage;

typedef      Image RgbImageFloat;

typedef      Image BwImage;

typedef      image            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;

【图像转换】

1）  字节型图像的灰度——彩色转换

cvConcertImage（src,dst,flags=0）

 

src=float/byte  grayscale/color image

dst=byte grayscale/color imae

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

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

//使用直接转换

for(i=0;iheight;i++)

for(j=0;jwidth;j++)

         gimgA[i][j]=(uchar)(cimgA[i][j].b*0.114+  //直接利用转换关系将图像用灰阶表示

                                                cimgA[i][j].g*0.587+

                                                cimgA[i][j].r*0.299);

3）  不同彩色空间之间的转换

cvCvColor（src，dst，code）

code=CV_2

/=RGB,BGR,GRAY,HSV,YCrCb,XYZ,Lab,Luv,HLS