OpenCV 常用函数(一)

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imshowwaitKey(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 charCV_32FC1 floatCV_64FC1  double// Mat* 元素访问方式bins为Mat *binsbins->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0-1sqrt(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.利用Range

img.copyTo(dstImg(Range(y1,y2),Range(x1,x2)));//起点从0开始，Range(y1,y2) 包含y1不包含y2 [y1,y2)//上式等价于：Rect rect(x1, y1, x2-x1, y2-y1);img.copyTo(dstImg(rect));Range::all() //所有行或列

三、连通域与图像填充

1.封闭区域填充

//封闭区域填充Mat maskImg =Mat::zeros(img.rows,img.cols, CV_8UC1);circle(maskImg, pt, cvRound(radius), Scalar(1), 1, 8, 0);vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i>hierarchy;findContours(maskImg,contours,hierarchy,CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);drawContours(maskImg,contours,0, Scalar(1),CV_FILLED, 8 ); //填充

2.获取连通域信息

Mat usctemp;img.convertTo(usctemp, CV_8UC1);int roiH = usctemp.rows;int roiW = usctemp.cols;Mat src = Mat::zeros(roiH+2, roiW+2,CV_8UC1 ); //寻找连通域usctemp.copyTo(src(Range(1,roiH+1),Range(1,roiW+1))); //对边界扩展vector<vector<Point>> contours; //求连通域边界坐标vector<Vec4i>hierarchy;findContours(src, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE);Rect bound = boundingRect(contours[0]);   //连通域相关特征提取函数boundingRect //外接矩形 Rect boundingRect(InputArray points)minAreaRect //旋转的外包络矩形 RotatedRect minAreaRect(InputArray points)contourArea // double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false )convexHull // void convexHull(InputArray points, OutputArray hull, bool clockwise=false,               //bool returnPoints=true)convexityDefects //void convexityDefects(InputArray contour, InputArray convexhull, OutputArray convexityDefects)...

四、常用函数

1.获取运行时间

//获取运行时间double t = (double)getTickCount();  t = ((double)getTickCount() - t)/cvGetTickFrequency() * 1e-6;  //单位为scout << "the time is :" << t << endl;  

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.ywarpAffine(extImg, rotateImg, rotaMat,Size(maxLength,maxLength));//,1,0,0);return true;}