openCV 基础学习
with:于士琪openCV基础
env:opencv3.4.0+vc2017集成开发环境
图像的表示：矩阵
1. 灰度矩阵 <br>
2. 彩色（多通道）如RGB图像，RGB图像的通道顺序是BGRMat
class CV_EXPORTS Mat
{
public:
//一系列函数
...
/* flag 参数中包含许多关于矩阵的信息，如：
-Mat 的标识
-数据是否连续
-深度
-通道数目
*/
int flags;
//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;
//指向引用计数的指针
//如果数据是由用户分配的，则为 NULL
int* refcount;
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//其他成员变量和成员函数
...
};
创建Mat对象(构造方法)：
- Mat M(3,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));
//创建一个行数为3，列数为2的图像，图像元素是8位无符号整数，3个通道，初始值为0,0,255，为全红 - Mat对象的type是：CV_8UC1，CV_16SC1，…，CV_64FC4 等
- create()方法
at()方法：读矩阵中某个像素，或对某个元素赋值
uchar value = grayim.at<uchar>(i,j);//读出第 i 行第 j 列像素值 grayim.at<uchar>(i,j)=128; //将第 i 行第 j 列像素值设置为 128迭代器使用 MatIterator
```include
include
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat g(600, 800, CV_8UC1);
Mat c(600, 800,CV_8UC3);
MatIterator_
}
6. 选取图像局部区域：是浅复制，注意复制前后共享内存区域。<br>
i. 单行、列选取
row()/col()<br>
```
Mat Mat::row(int i) const
Mat Mat::col(int j) const
```
ii. 多行、多列<br>
Range类：<br>
```
class Range
{
public:
int start, end; //从start行（列）到end行（列），左闭右开
static .. all(); //all方法，静态方法，表示所有的行、列
};
```
如：
```
Mat A = Mat::eye(10,10,CV_32S);
//提取第一列到第三列
Mat B = A(Range::all(),Range(1,3));
//提取第一行到第三行
Mat C = A(Range(1,3),Range::all());
```
7. Mat_类：Mat类的封装：<br>
使用 Mat_类，那么就可以在变量声明时确定元素的类型，访问元素时不再需要指定元素类型，即使得代码简洁
### 图像读写：读写图像文件：<br>
1. imreadMat imread(const string& filename, int flags=1 )；
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。
flag 参数值有三种情况：
? flag>0，该函数返回 3 通道图像，如果磁盘上的图像文件是单通道的灰度图像，则会被强制转为 3 通道；
? flag=0，该函数返回单通道图像，如果磁盘的图像文件是多通道图像，则会被强制转为单通道；
? flag<0，则函数不对图像进行通道转换。2. imwrite
bool imwrite(const string& filename, InputArray image,const vector<int>& params=vector<int>())
3. 读入一副图像，然后对图像进行 Canny 边缘操作：#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat im = imread("C:\\Users\\duye\\Desktop\\2.jpg",1);
if (im.empty()) {
cout << "Can not load image!" << endl;
return -1;
}
Mat result;
Canny(im, result, 50, 100);
imwrite("C:\\Users\\duye\\Desktop\\1.jpg",result);
return 0;
}
### 视频操作：
1. 读视频：
VideoCapture 既可以从视频文件读取图像，也可以从摄像头读取图像<br>
从文件/视频读视频：
#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
//打开视频文件
VideoCapture cap("video.short.raw.avi");
//根据摄像头ip 获取实时视频流
//注意这里不再使用定义了的返回的视频流，直接使用摄像头ip就好
//String videoUrl = "...";
//VideoCapture cap;
//cap.open(videoUrl);
//检查是否成功打开
if(!cap.isOpened())
{
cerr << "Can not open a camera or file." << endl;
return -1;
}
Mat edges;
//创建窗口
namedWindow("edges",1);
for(;;)
{
Mat frame;
//从 cap 中读一帧，存到 frame
cap >> frame;
//如果未读到图像
if(frame.empty())
break;
//将读到的图像转为灰度图
cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);
//进行边缘提取操作
Canny(edges, edges, 0, 30, 3);
//显示结果
imshow("edges", edges);
//等待 30 秒，如果按键则推出循环
if(waitKey(30) >= 0)
break;
}
//退出时会自动释放 cap 中占用资源
return 0;
}
2. 写视频<br>
读取摄像头视频，写入文件中保存#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
void main()
{
String url = "http://192.168.1.1:8080";
VideoCapture cap();
cap.open(url);
double rate = 25.0;//视频的帧率
Size videoSize(1280,960);
VideoWriter writer("VideoTest.avi", CV_FOURCC(‘M‘, ‘J‘, ‘P‘, ‘G‘), rate, videoSize);
Mat frame;
while (capture.isOpened())
{
capture >> frame;
writer << frame;
imshow("video", frame);
if (waitKey(20) == 27)//27是键盘摁下esc时，计算机接收到的ascii码值
{
break;
}
}
}```