http://guoming.me/opencv-config 这篇文章有讲解opencv的安装与配置
一些常用库
opencv_core249d.lib
opencv_imgproc249d.lib
opencv_highgui249d.lib
opencv_ml249d.lib
opencv_video249d.lib
opencv_features2d249d.lib
opencv_calib3d249d.lib
opencv_contrib249d.lib
opencv_legacy249d.lib
opencv_flann249d.lib
opencv_gpu249d.lib
一个测试程序
1 #include <opencv2/core/core.hpp> 2 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 int main() 9 { 10 Mat image; 11 image = imread("D:\lenargb.jpg", -1); // Read the file 12 13 if (!image.data) // Check for invalid input 14 { 15 cout << "Could not open or find the image" << std::endl; 16 return -1; 17 } 18 19 namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE); // Create a window for display. 20 imshow("Display window", image); // Show our image inside it. 21 22 waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window 23 return 0; 24 }
Mat 类的一些属性
//矩阵的维数，取值应该大于或等于 2
int dims;
//矩阵的行数和列数，如果矩阵超过 2 维，这两个变量的值都为-1
int rows, cols;
//指向数据的指针
uchar* data;
Mat 构造方法
Mat M(3,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));
cout << "M = " << endl << " " << M << endl;
第一行代码创建一个行数（高度）为 3，列数（宽度）为 2 的图像，图像元素是 8 位无符号整数类型，且有三个通道。图像的所有像素值被初始化为(0, 0,255)。由于 OpenCV 中默认的颜色顺序为 BGR，因此这是一个全红色的图像。
第二行代码是输出 Mat 类的实例 M 的所有像素值。 Mat 重定义了<<操作符，使用这个操作符，可以方便地输出所有像素值，而不需要使用 for 循环逐个像素输出
opencv中图像的通道数
基本上，描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。
如果一个像素点，有RGB三种颜色来描述它，就是三通道
windows的bmp有时候是一个四通道图像，R、G、B加上一个A通道，表示透明度。
最后这个，一般叫做alpha通道，表示透明度的。
初学只要知道单通道和三通道就好;
创建图像对象
Mat常用的构造函数：
Mat(int rows,int cols,int type,const scalar &s);
其中 rows 表示行数，cols表示列数，两者可以结合为Size size;
Type 可以是 CV_8UC1， CV_16SC1， …，CV_64FC4 等。里面的 8U 表示 8 位无符号整数，16S 表示 16 位有符号整数，64F表示 64 位浮点数（即 double 类型）；C 后面的数表示通道数，例如 C1 表示一个通道的图像，C4 表示 4 个通道的图像，以此类推。
如果你需要更多的通道数，需要用宏 CV_8UC(n)，例如：Mat M(3,2, CV_8UC(5));//创建行数为 3，列数为 2，通道数为 5 的图像
Scalar 可以设置通道里的像素值;可有可无。可以使用 Mat 类的 create()函数创建图像。
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Mat img(3, 2, CV_8UC3, Scalar(100, 100, 200)); cout << "M=" << endl << " " << img << endl; img.create(3, 2, CV_8UC1); cout << "M=" << endl <<" "<< img << endl; //imshow("嘿嘿", img); //waitKey(); system("pause"); return 0; }
运行结果
这里我们发现create函数只有Mat类构造函数的前三个参数，故不能设置像素初始值，我们上面设置单通道是看到不管构造时是什么值,经过create后都变成了205;当设置成三通道时，如果图像的尺寸和通道数相同，则并不会重新设置像素值,因为如果create的参数和初始值(如果有的话)是一样的话，那么就不会重新分配内存；
遍历像素
(1) at()函数 是个模版函数;需要指明元素类型
#include <time.h> #include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" //一般用这个头文件就可以，只不过可能会把大部分用不到的头文件引入进来; using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { srand(time(NULL)); Mat grayim(600, 800, CV_8UC1);//600*800的灰度图; Mat colorim(600, 800, CV_8UC3);//600*800的彩色图; //遍历所有像素，并设置像素值; for (int i = 0; i < grayim.rows; ++i)//Mat的rows和cols属性是public的; for (int j = 0; j < grayim.cols; ++j) grayim.at<uchar>(i, j) = (i + j) % 255; //遍历所有像素，并设置像素值; for (int i = 0; i < colorim.rows; ++i) for (int j = 0; j < colorim.cols; ++j) { Vec3b pixel;// pixel[0] = i % 255; //Blue pixel[1] = j % 255; //Green pixel[2] = 0; //Red colorim.at<Vec3b>(i, j) = pixel; } //显示结果 imshow("grayim", grayim); imshow("colorim", colorim); waitKey(0); return 0; }
OpenCV 中有模板类 Vec，可以表示一个向量,用来表示彩色图像的一个像素;例如 8U 类型的 RGB 彩色图像可以使用 Vec3b，3 通道 float 类型的矩阵可以使用 Vec3f
Vec3b color; //用 color 变量描述一种 RGB 颜色 color[0]=255; //B 分量 color[1]=0; //G 分量 color[2]=0; //R 分量
2) 使用STL库里的迭代器，
#include <time.h> #include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" //一般用这个头文件就可以，只不过可能会把大部分用不到的头文件引入进来; using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { srand(time(NULL)); Mat grayim(600, 800, CV_8UC1);//600*800的灰度图; Mat colorim(600, 800, CV_8UC3);//600*800的彩色图; //遍历所有像素，并设置像素值; MatIterator_<uchar> graim_it, graim_end; MatIterator_<Vec3b> color_it, color_end; for (graim_it=grayim.begin<uchar>(),graim_end=grayim.end<uchar>(); graim_it!=graim_end; ++graim_it) { *graim_it = rand() % 255; } for (color_it = colorim.begin<Vec3b>(), color_end = colorim.end<Vec3b>(); color_it != color_end; color_it++) { (*color_it)[0] = rand() % 255; (*color_it)[1] = rand() % 255; (*color_it)[2] = 0; } //显示结果 imshow("grayim", grayim); imshow("colorim", colorim); waitKey(0); return 0; }
使用迭代器一定要注意原来的元素的类型哦;
Mat_类的必要性
Mat_ 类 是个模版类
#include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { #pragma region Mat在调用一些函数时必须指明类型;除了at还有begin，end等 Mat mtx1(6, 8, CV_8UC1); // for (int i = 0; i < mtx1.rows; i++) // { // for (int j = 0; j < mtx1.cols; j++) // { // double d1 = (i + j) % 255; // mtx1.at<uchar>(i, j) = d1; // double d2 = mtx1.at<uchar>(i, j); // if (d1 == d2) // { // mtx1.at<uchar>(i, j) = 255; // } // else // mtx1.at<uchar>(i, j) = 0; // } // } // cout << "mtx1=" << endl << " " << mtx1 << endl; #pragma endregion Mat_<uchar> mtx2=(Mat_<uchar> &)mtx1; randu(mtx2, Scalar::all(0), Scalar::all(255)); cout << "mtx2= " << mtx2 << endl; for (int i = 0; i < mtx2.rows; i++) { for (int j = 0; j < mtx2.cols; j++) { double d3 = (i + j) % 255; mtx2(i,j) = d3; // 这里把at函数包装成操作符(); double d4 = mtx2(i, j); MatIterator_<uchar> it = mtx2.begin(); MatIterator_<uchar> it2 = mtx1.begin<uchar>(); } } system("pause"); return 0; }
Mat类对象调用的很多方法都要指明类型，Mat_类是个模版类 对Mat进行了包装，只用在声明的时候指明类型，需要注意几点：
（1） 声明的时候指定类型
（2） 访问一个元素的时候可以直接使用重载的()操作符
（3） 调用其它方法时不用指定类型
这样的好处是
（1） 方便编程，不用写类型了
（2） 如果使用的时候类型标错了，那么在使用的时候会因为内存越界而出现运行时错误，因为c++是弱类型的，所以编译阶段不报错;比如声明的时候存的是uchar类型的，每个元素占一个字节，当访问的时候如果指定成double型的话，就会查8个字节，很容易越界。
图像的读取和存储
imread()函数返回的是 Mat 对象，如果读取文件失败，则会返回一个空矩阵，即 Mat::data 的值是 NULL。执行 imread()之后，需要检查文件是否成功读入，可以使用 Mat::empty()函数进行检查。Mat imread(const string& filename, int flags=1 )
参数flags>0是，返回一个三通道彩色图像，如果图像是灰度图，强制转换为彩色图像
flag=0 返回一个灰度图，单通道，如果图像是彩色图，则强制转换为灰度图;
flag<0 对图像不进行通道转换;
bool imwrite(const string& filename, InputArray image, const vector<int>& params=vector<int>())
BMP 格式是无损格式，但是一般不进行压缩，文件尺寸非常大；JPEG 格式的文件娇小，但是 JPEG 是有损压缩，会丢失一些信息。PNG 是无损压缩格式，推荐使用。
params 可以指定文件格式的一些细节信息
JPEG：表示图像的质量，取值范围从 0 到 100。数值越大表示图像质量越高，当然文件也越大。默认值是 95。
PNG：表示压缩级别，取值范围是从 0 到 9。数值越大表示文件越小，但是压缩花费的时间也越长。默认值是 3。
PPM， PGM 或 PBM：表示文件是以二进制还是纯文本方式存储，取值为0 或 1。如果取值为 1，则表示以二进制方式存储。默认值是 1。
只有 8U 类型的单通道和 3 通道（颜色顺序为 BGR）矩阵才能保存为全格式，其它类型可以通过Mat::convertTo()函数或者 cvtColor()函数将矩阵转为可以保存的格式。
Imshow 如果不加那个waitkey的话有时候只会显示一个灰色窗口;
默认参数为0,意思是等待forever，返回按下键的值，返回有两种可能1是在指定时间内用户按键盘，返回按的键值，要么是时间到返回0;ESC返回的是27；
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Mat img = imread("D:\lenargb.jpg", 0); #pragma region 下面判断是否为空 if (img.empty()) { cout << "无法加载图片" << endl; system("pause"); return -1; } #pragma endregion Mat result; Canny(img, result, 50, 150); imshow("原图", img); imshow("边缘检测后", result); imwrite("D://result.png", result); waitKey(); system("pause"); return 0; }
