几个重要的函数opencv

Posted 2020-10-02

1、CvCapture结构体： CvCapture是一个结构体，用来保存图像捕获的信息，就像一种数据类型（如int，char等）只是存放的内容不一样，在OpenCv中，它最大的作用就是处理视频时（程序是按一帧一帧读取），让程序读下一帧的位置，CvCapture结构中，每获取一帧后，这些信息都将被更新，获取下一帧回复。 如CvCapture* pCapture = NULL;

 

2、cvCreateFileCapture(const char* mov) cvCreateFileCapture()通过参数设置确定要读入的avi文件，返回一个指向CvCapture结构的指针。这个结构包括了所有关于要读入avi文件的信息，其中包含状态信息。调用这个函数之后，返回指针所指向的CvCapture结构呗初始化到对应的avi文件的开头。 如pCapture=cvCreateFileCapture("d:\\xx.avi");

 

3、IplImage* cvCreateImage(CvSize size,int depth,int channels); cvCreateImage：创建首地址并且分配存储空间：IplImage* cvCreateImage(CvSize size,int depth,int channels); //size:图像的宽、高；depth:图像元素的位深度，可以是一下其中之一： IPL_DEPTH_8U - 无符号8位整型 IPL_DEPTH_8S - 有符号8位整型 IPL_DEPTH_16U - 无符号16位整型 IPL_DEPTH_16S - 有符号16位整型 IPL_DEPTH_32S - 有符号32位整型 IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数 IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数

 

4、cvSetTrackbarPos("进度条名称","窗口名称",pos): 这个函数要和另外两个函数配套使用，一个是回调函数，也就是响应鼠标的函数（即下面的CvTrackbarCallback on_change），这个是自定义的。第二个是创建函数cvCreateTrackbar()，这个函数的最后一个参数是前面回调函数，用来创建一个进度条。 关于cvSetTrackbarPos，他有3个参数cvSetTrackbarPos("进度条名称","窗口名称",pos)。第三个参数是当前进度条的位置，可以按照视频帧数的比例来设置当前进度值，也可以用循环pos++来设置。

 

5、cvQueryFrame(CvCapture* capture): 表示从摄像头或者文件中抓取并返回一帧。 IplImage* cvQueryFrame(CvCapture* capture);函数cvQueryFrame从摄像头或者文件中抓取一帧，然后解压并且返回这一帧。这个函数仅仅是函数cvGrabFrame和函数cvRetrieveFrame在一起调用的组合。返回的图像不可以被用户释放或者修改。 cvQueryFrame的参数是CvCapture结构的指针。用来将下一帧视频文件载入内存，返回一个对应当前帧的指针。与cvLoadImage不同的是cvLoadImage为图像分配内存空间，而cvQueryFrame使用已经在cvCapture结构中分配好的内存，这样就没必要通过cvReleaseImage()对这个返回的图像指针进行释放，当CvCapture结构被释放后，每一帧图像对应的内存空间会被释放。

 

6、CvCaptureFromCAM(int index): 初始化从摄像头中获取视频：CvCapture* cvCaptureFromCAM(int index); index:要使用的摄像头索引。如果只有一个摄像头或者用哪个摄像头也无所谓，那么使用参数-1便可以。 函数给从摄像头的视频流分配和初始化CvCapture结构。

 

7、cvCreateTrackbar(const char* trackbar_name,const char* window_name,int* value,int count,CvTrackbarCallback on_change); 该函数为开放计算机视觉(OpenCV)库库函数，创建trackbar并将它添加到指定的窗口。 定义： CV_EXTERN_C_FUNCPTR(void (*CvTrackbarCallback)(int pos)); int cvCreateTrackbar(const char* trackbar_name,const char* window_name,int* value,int count,CvTrackbarCallback on_change); 参数： trackbar_name:被创建的trackbar名字 window_name:窗口名字，这个窗口将为被创建trackbar的父对象 value:整数指针，它的值将反映滑块的位置，这个变量指定创建时的滑块位置。 count:滑块位置的最大值。最小值一直是0 on_change:每次滑块位置被改变的时候，被调用函数的指针。这个函数应该被声明为void Foo(int)，如果没有回调函数，这个值可以设置为NULL。 函数cvCreateTrackbar用指定的名字和范围来创建trackbar(滑块或者范围控制)，指定与trackbar位置同步的变量，并且指定当trackbar位置被改变的时候调用的回调函数。 被创建的trackbar默认显示在指定窗口的顶端，可以通过cvGetTrackbarPos来获取trackbar显示的位置信息，以及通过函数cvSetTrackbarPos来重新设置trackbar的位置。

 

8、double cvGetCaptureProperty(CvCapture* capture,int property_id); double cvGetCaptureProperty(CvCapture* capture,int property_id)获取视频文件的一些属性， //capture 视频获取结构；property_id 属性标识。 以下是OpenCV属性的一些宏定义： CV_CAP_PROP_POS_MSEC //影片目前位置，为毫秒数或者视频获取时间戳 CV_CAP_PROP_POS_FRAMES //将被下一步解压/获取的帧索引，以0为起点 CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO //视频文件的相对位置（0 - 影片的开始，1 - 影片的结尾) CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH //视频流中的帧宽度 CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT //视频流中的帧高度 CV_CAP_PROP_FPS //帧率 CV_CAP_PROP_FOURCC //表示codec的四个字符 CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT // 视频文件中帧的总数 CV_CAP_PROP_FORMAT CV_CAP_PROP_MODE CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS CV_CAP_PROP_CONTRAST CV_CAP_PROP_SATURATION CV_CAP_PROP_HUE CV_CAP_PROP_GAIN CV_CAP_PROP_EXPOSURE CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE CV_CAP_PROP_RECTIFICATION 通过创建一个Capture对象的指针后，调用cvGetCaptureProperty即可获取上述任何相关属性；但是我们不能太依赖这个函数；比如我们想获取一段视频的帧数，我们就不能太依赖于CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT这个属性；因为cvGetCaptureProperty对属性的访问，其实访问的是关联视频文件的文件头信息，并不是真正去访问了视频的图像数据，这就带来一个问题：我们在讲其他视频格式转换为AVI格式的时候，图像帧数并没改变，只是视频文件头改变了，这时直接通过get函数读取的信息就可能不准确；最好的办法是迭代从视频中取出一帧，检查是否有数据，来确定该视频文件的总共帧数~~~ 例如： 示例1： CvCapture* cap = cvCaptureFromFile(videoName);//获取视频 int numFrames = (int) cvGetCaptureProperty(cap,CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);//得到视频帧数， //得到的帧数是148帧 示例2：[较好的方法] IplImage* pImg = NULL; int count = 0; while((pImg = cvQueryFrame(cap))!=NULL){ count++; }//得到的帧数只有60帧

 

9、cvSetCaptureProperty int cvSetCaptureProperty(CvCapture* capture,int property_id,double value); 注意此方法定位并不准确 capture：视频获取结构 property_id：属性识别，可以是下面之一： CV_CAP_PROP_POS_MSEC //从文件开始的位置，单位为毫秒 CV_CAP_PROP_POS_FRAMES //单位为帧数的位置（只对视频文件有效） CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO // 视频文件的相对位置（0 - 影片的开始，1 - 影片的结尾) CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH //视频流的帧宽度（只对摄像头有效） CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT //视频流的帧高度（只对摄像头有效） CV_CAP_PROP_FPS //帧率（只对摄像头有效） CV_CAP_PROP_FOURCC //表示codec的四个字符（只对摄像头有效） value表示的是属性的值

 

10、cvSmooth 函数cvSmooth可以使用简单模糊、简单无缩放变换的模糊、中值模糊、高斯模糊、双边滤波的任何一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点和局限。没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像，并且支持8位到16位的转换和32位浮点数到32为浮点数的变换格式。简单模糊和高斯模糊支持1-或3-通道，8-比特和32-比特浮点图像。这两种方法可以(in-place)方式处理图像。中值和双向滤波工作于1-或3-通道，8-位图像，但是不能以in-place方式处理图像。 void cvSmooth(const CvArr* src,CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,int param1=3,int param2=0,double param3=0,double param4=0); //src：输入图像 //dst：输出图像 //smoothtype：平滑方法 平滑方法如下： CV_BLUR_NO_SCALE (简单不带尺度变换的模糊) - 对每个象素的 param1×param2 领域求和。如果邻域大小是变化的，可以事先利用函数 cvIntegral 计算积分图像。 CV_BLUR (simple blur) - 对每个象素param1×param2邻域 求和并做尺度变换 1/(param1.param2). CV_GAUSSIAN (gaussian blur) - 对图像进行核大小为 param1×param2 的高斯卷积 CV_MEDIAN (median blur) - 对图像进行核大小为param1×param1 的中值滤波(i.e. 邻域是方的). CV_BILATERAL (双向滤波) - 应用双向 3x3 滤波，彩色sigma=param1，空间 sigma=param2. 平滑操作的第一个参数. param2: 平滑操作的第二个参数. 对于简单/非尺度变换的高斯模糊的情况，如果param2的值 为零，则表示其被设定为param1。 param3: 对应高斯参数的 Gaussian sigma (标准差). 如果为零，则标准差由下面的核尺寸计算： sigma = (n/2 - 1)*0.3 + 0.8, 其中 n=param1 对应水平核, n=param2 对应垂直核. 对小的卷积核 (3×3 to 7×7) 使用如上公式所示的标准 sigma 速度会快。如果 param3 不为零，而 param1 和 param2 为零，则核大小有 sigma 计算 (以保证足够精确的操作). 函数 cvSmooth 可使用上面任何一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点以及局限。 没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像，并且支持8位到16位的转换(与cvSobel和cvLaplace相似)和32位浮点数到32位浮点数的变换格式。 简单模糊和高斯模糊支持 1- 或 3-通道, 8-比特 和 32-比特 浮点图像。这两种方法可以（in-place）方式处理图像。 中值和双向滤波工作于 1- 或 3-通道， 8-位图像，但是不能以 in-place 方式处理图像.

 

11、cvGetSize cvGetSize是Opencv提供的一种操作矩阵图像的函数 得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回。 CvSize cvGetSize(const CvArr* arr); 它与cvGetDims()密切相关，cvGetDim()返回一个数组的大小。主要的不同是cvGetSize()是专为矩阵和图像设计的，这两种对象的维数总是2。其尺寸可以以CvSize结构的形式返回，例如当创建一个新的大小相同的矩阵或图像时，使用此函数就很方便。

 

12、cvSize cvSize是OpenCV的基本数据类型之一。表示矩阵框大小，以像素为精度。与CvPoint结构类似，但数据成员是integer类型的width和heigh 原型： typedef struct CvSize { int width; /* 矩形宽 */ int height; /* 矩形高 */ } CvSize;

 

13、cvPyrDown 功能：函数cvPyrDown使用Gaussian金字塔分解对输入图像向下采样 格式：void cvPyrDown(const CvArr* src,CvArr* dst,int filter = CV_GAUSSIAN_5x5); 参数：src：输入图像、dst：输出图像，其宽度和高度应是输入图像的一半；filter：卷积滤波器类型，目前仅支持CV_GAUSSIAN_5x5。