opencv c++編程基礎

1、圖片的本質

圖像在 OpenCV 中的本質

在 OpenCV 中，圖像被表示為一個多維數組，其中每個元素對應于圖像中的單個像素。圖像的維度取決于其通道數和像素數。

  • **通道數：**圖像可以有多個通道，每個通道存儲圖像的不同信息。例如，彩色圖像通常有 3 個通道（紅色、綠色和藍色），而灰度圖像只有一個通道。
  • **像素數：**圖像的像素數決定了其寬度和高度。

圖像存儲方式

OpenCV 中的圖像通常以以下格式存儲：

  • **Mat：**這是 OpenCV 中最常用的圖像表示形式。Mat 是一個多維數組，可以存儲不同類型的圖像數據（例如，uint8、float32 等）。
  • **IplImage：**這是一個舊的圖像表示形式，在 OpenCV 2.0 之前使用。它與 Mat 類似，但有一些限制。

Mat 中圖像的存儲

Mat 中的圖像數據以行優先順序存儲。這意味著圖像的第一個維度對應于行，而第二個維度對應于列。對于一個 3 通道的彩色圖像，Mat 中的元素順序如下：

[B00, G00, R00, B01, G01, R01, ..., Bmn, Gmn, Rmn]

其中：

  • B、G、R 表示藍色、綠色和紅色通道
  • m 和 n 是圖像的高度和寬度

通道的順序

OpenCV 中圖像的通道順序通常為 BGR（藍色、綠色、紅色）。這與其他一些圖像處理庫（如 PIL）中使用的 RGB 順序不同。

其他圖像存儲格式

除了 Mat 和 IplImage 之外，OpenCV 還支持其他圖像存儲格式，包括：

  • **UMat：**一種優化的 Mat，可利用 GPU 加速。
  • **cuda::GpuMat：**一種專用于 GPU 處理的 Mat。
  • **std::vector<uchar>：**一種使用標準 C++ 向量存儲圖像數據的格式。

2、Mat

從文件讀取圖片并顯示

#include <iostream>
#include "opencv2/core.hpp"
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(){Mat image;image = imread("firefox.png");      //imread()讀取圖片if(!image.empty()){imshow("1",image);              //imshow展示圖片，前面為展示名，后面為圖片。waitKey(0);}destroyAllWindows();return 0;
}

從文件讀取圖片并顯示

waitKey(0) 是 OpenCV 中的一個函數，用于等待用戶按下一個鍵。它有以下作用：

  • 暫停程序執行：waitKey(0) 會暫停程序執行，直到用戶按下一個鍵。這通常用于在顯示圖像或視頻時讓用戶有機會查看內容。
  • **獲取按鍵：**當用戶按下一個鍵時，waitKey(0) 會返回該鍵的 ASCII 碼。這可用于檢測用戶輸入并做出相應操作。
  • 無限等待：waitKey(0) 的參數為 0 表示無限等待。這意味著程序將一直暫停，直到用戶按下一個鍵。

使用示例：

cv::Mat image = cv::imread("image.png");cv::imshow("Image", image);cv::waitKey(0);

在上面的示例中，程序將暫停執行，直到用戶按下一個鍵。然后，程序將繼續執行，關閉圖像窗口并釋放資源。

注意：

  • waitKey(0) 是一個阻塞函數，這意味著它會阻止程序執行，直到用戶按下一個鍵。
  • 如果您不希望程序暫停執行，可以使用 waitKey(1)，它將等待 1 毫秒的按鍵輸入。如果在此期間沒有按鍵輸入，程序將繼續執行。
  • waitKey(0) 通常用于交互式應用程序，例如圖像查看器或視頻播放器。

展示結果：

圖片大小resize函數

resize后保存為新圖片

#include <iostream>
#include "opencv2/core.hpp"
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/mat.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(){Mat image;image = imread("firefox.png");      //imread()讀取圖片if(!image.empty()){imshow("image",image);              //imshow展示圖片，前面為展示名，后面為圖片。waitKey(0);}// destroyAllWindows();Mat resize_image;resize(image, resize_image, Size(), 1, 0.5);     //resize()改變大小 前為高度 后為寬度if(!image.empty()){imshow("resize",resize_image);             waitKey(0);}imwrite("resize.png",resize_image);     //imwrite(文件名，圖片)寫入文件   需要指定擴展名，否則exceptiondestroyAllWindows(); return 0;
}

圖片旋轉

getRotationMatrix2D()和warpAffine()函數

 Mat rotated_image;double angle = 90;                                               //旋轉角度Point2f center(image.cols / 2.0, image.rows / 2.0);              //獲取旋轉中心Mat rotation_matix = getRotationMatrix2D(center, angle, 0.5);    //getRotationMatrix2D()計算旋轉矩陣 參數：旋轉中心、旋轉角度、放大倍數warpAffine(image, rotated_image, rotation_matix, image.size());  //warpAffine旋轉圖片  參數：原圖、目標圖片、旋轉矩陣、生成圖片的大小if(!rotated_image.empty()){imshow("rotate",rotated_image);             waitKey(0);}imwrite("rotate.png",rotated_image);   destroyAllWindows();

Point2f 是 OpenCV 中的一個結構，用于表示二維點。它包含兩個浮點成員：x 和 y，分別表示點的橫坐標和縱坐標。

聲明：

struct Point2f {float x;float y;};

構造函數：

  • **Point2f()：**創建一個默認構造的 Point2f，其中 x 和 y 都為 0。
  • **Point2f(float x, float y)：**創建一個 Point2f，其中 x 和 y 設置為指定的值。

圖片平移

warpAffine()函數和平移矩陣

平移矩陣：

平移矩陣是一個 2x3 的仿射變換矩陣，

[ 1 0 tx ][ 0 1 ty ]

其中：

  • tx 是水平平移量。
  • ty 是垂直平移量。

為tx提供正值將使圖像向右移動，而負值將使圖像向左移動。

同樣，ty值為正值時，圖像會向下平移，而ty值為負值時，圖像會向上平移。

warpAffine()本質是仿射變換。

3、這里可以看到調整了大小或者平移過后窗口大小存在一些問題，：

可以使用 OpenCV 的 namedWindow() 函數來設置 imshow() 窗口的大小。

示例：

cv::namedWindow("Image", cv::WINDOW_NORMAL); // 創建一個可調整大小的窗口cv::imshow("Image", image);// 設置窗口大小cv::resizeWindow("Image", 640, 480);

參數：

  • **window_name：**窗口的名稱。
  • **flag：**一個標志，指定窗口的類型。WINDOW_NORMAL 創建一個可調整大小的窗口。

其他標志：

  • **WINDOW_AUTOSIZE：**窗口大小自動調整為圖像大小。
  • **WINDOW_FREERATIO：**窗口可以自由調整大小，而無需保持圖像的寬高比。
  • **WINDOW_FULLSCREEN：**窗口以全屏模式顯示。

注意：

  • namedWindow() 函數必須在 imshow() 函數之前調用。
  • 窗口大小只能在創建窗口后設置。
  • 窗口大小設置僅適用于可調整大小的窗口（即使用 WINDOW_NORMAL 標志創建的窗口）。

圖片拼接

在 OpenCV 中，可以使用 hconcat() 和 vconcat() 函數水平和垂直拼接圖像。

水平拼接（并排）：

cv::Mat image1 = cv::imread("image1.png");cv::Mat image2 = cv::imread("image2.png");cv::Mat拼接圖像;cv::hconcat(std::vector[cv::Mat](cv::Mat){image1, image2},拼接圖像);

垂直拼接（上下）：

cv::Mat image1 = cv::imread("image1.png");cv::Mat image2 = cv::imread("image2.png");cv::Mat拼接圖像;cv::vconcat(std::vector[cv::Mat](cv::Mat){image1, image2},拼接圖像);

參數：

  • **images：**要拼接的圖像的向量。
  • **拼接圖像：**用于存儲拼接圖像的 Mat 對象。

注意：

  • 要拼接的圖像必須具有相同的通道數和深度。
  • hconcat() 和 vconcat() 函數將自動調整圖像大小以匹配。
  • 拼接圖像的尺寸取決于要拼接的圖像的尺寸和拼接的方向。

圖片翻轉

在 OpenCV 中，可以使用 flip() 函數水平或垂直翻轉圖像。

水平翻轉：

cv::Mat image = cv::imread("image.png");cv::Mat flipped_image;// 水平翻轉cv::flip(image, flipped_image, 1);

垂直翻轉：

cv::Mat image = cv::imread("image.png");cv::Mat flipped_image;// 垂直翻轉cv::flip(image, flipped_image, 0);

參數：

  • **image：**要翻轉的圖像。
  • **flipped_image：**用于存儲翻轉后圖像的 Mat 對象。
  • **flipCode：**指定翻轉方向的標志。

flipCode 標志：

  • **0：**垂直翻轉
  • **1：**水平翻轉
  • **-1：**水平和垂直翻轉

注意：

  • 翻轉圖像不會修改原始圖像。
  • 翻轉圖像可能會導致圖像質量下降，尤其是在翻轉包含文本或其他非對稱特征的圖像時。

高斯模糊

在 OpenCV 中，可以使用 GaussianBlur() 函數對圖像應用高斯模糊。

示例：

cv::Mat image = cv::imread("image.png");
cv::Mat blurred_image;// 高斯模糊
cv::GaussianBlur(image, blurred_image, cv::Size(5, 5), 0);

參數：

**image：**要模糊的圖像。

**blurred_image：**用于存儲模糊后圖像的 Mat 對象。

**kernel_size：**模糊核的大小。它必須是一個奇數。

**sigmaX：**高斯核在 x 方向的標準偏差。如果為 0，則從 kernel_size 計算。

注意：

高斯模糊是一種線性濾波器，它使用高斯核來平滑圖像。

高斯核是一個鐘形曲線，其中心權重最大，邊緣權重逐漸減小。

kernel_size 越大，模糊效果越強。

sigmaX 越大，模糊效果越明顯。

高斯模糊可能會導致圖像質量下降，尤其是邊緣和細節丟失。

4、完整代碼：

#include <iostream>
#include "opencv2/core.hpp"
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/mat.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(){Mat image;image = imread("firefox.png");      //imread()讀取圖片if(!image.empty()){namedWindow("image", cv::WINDOW_NORMAL);imshow("image",image);              //imshow展示圖片，前面為展示名，后面為圖片。resizeWindow("image", 640, 480);waitKey(0);}// destroyAllWindows();Mat resize_image;resize(image, resize_image, Size(), 1, 0.5);     //resize()改變大小 前為高度 后為寬度if(!resize_image.empty()){namedWindow("resize", cv::WINDOW_NORMAL);imshow("resize",resize_image);             resizeWindow("resize", 640, 480);waitKey(0);}imwrite("resize.png",resize_image);     //imwrite(文件名，圖片)寫入文件   需要指定擴展名，否則exception// destroyAllWindows(); Mat rotated_image;double angle = 90;                                               //旋轉角度Point2f center(image.cols / 2.0, image.rows / 2.0);              //獲取旋轉中心Mat rotation_matix = getRotationMatrix2D(center, angle, 0.5);    //getRotationMatrix2D()計算旋轉矩陣 參數：旋轉中心、旋轉角度、放大倍數warpAffine(image, rotated_image, rotation_matix, image.size());  //warpAffine旋轉圖片  參數：原圖、目標圖片、旋轉矩陣、生成圖片的大小if(!rotated_image.empty()){namedWindow("rotate", cv::WINDOW_NORMAL);imshow("rotate",rotated_image);    resizeWindow("rotate", 640, 480);         waitKey(0);}imwrite("rotate.png",rotated_image);   // destroyAllWindows(); Mat translated_image;                    float tx = float(image.rows) / 4;                           //平移距離 1/4 float ty = float(image.cols) / 4;                           //平移距離 1/4 float warp_values[] = { 1.0, 0.0, tx, 0.0, 1.0, ty };       //構建平移矩陣Mat translation_matrix = Mat(2, 3, CV_32F, warp_values);    //構建平移矩陣warpAffine(image, translated_image, translation_matrix, image.size());   //warpAffine平移圖片if(!translated_image.empty()){namedWindow("translated", cv::WINDOW_NORMAL);imshow("translated",translated_image); resizeWindow("translated", 640, 480);               waitKey(0);}imwrite("translated.png",translated_image);   destroyAllWindows(); Mat flipped_image_row;Mat flipped_image_col;flip(image, flipped_image_row, 1); //水平翻轉flip(image, flipped_image_col, 0); //垂直翻轉imshow("row",flipped_image_row);imshow("col",flipped_image_col);imshow("image",image);waitKey(0);destroyAllWindows(); Mat blurred_image;GaussianBlur(image, blurred_image, cv::Size(99,99), 0);imshow("blurred_image",blurred_image);waitKey(0);destroyAllWindows(); return 0;
}

簡單四宮格：

#include <opencv2/core/mat.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>using namespace cv;int main(){Mat image = imread("firefox.png");// Mat image_45;Mat image_90;Mat image_180;Mat image_270;// double angle_45 = 45;double angle_90 = 90;   double angle_180 = 180;double angle_270 = 270;                                            Point2f center(image.cols / 2.0, image.rows / 2.0);              // Mat rotation_matix_45 = getRotationMatrix2D(center, angle_45, 1.0);    // warpAffine(image, image_45, rotation_matix_45, image.size()); Mat rotation_matix_90 = getRotationMatrix2D(center, angle_90, 1.0);    warpAffine(image, image_90, rotation_matix_90, image.size()); Mat rotation_matix_180 = getRotationMatrix2D(center, angle_180, 1.0);    warpAffine(image, image_180, rotation_matix_180, image.size()); Mat rotation_matix_270 = getRotationMatrix2D(center, angle_270, 1.0);    warpAffine(image, image_270, rotation_matix_270, image.size()); Mat row_1;Mat row_2;Mat image_4x4;hconcat(std::vector<cv::Mat>{image, image_90},row_1);                 //橫向拼接hconcat(std::vector<cv::Mat>{image_270, image_180},row_2);            //縱向拼接vconcat(std::vector<cv::Mat>{row_1, row_2},image_4x4);imshow("4x4",image_4x4);waitKey(0);destroyAllWindows();return 0;
}

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