opencv图像处理c++_c++opencv图像处理,图像叠加 - CSDN
  • 本节直接用代码讲解一些图像的基本操作 像素级访问 第一种方法:模板函数at<> uchar pixel=img.at(0,0); //获得灰度图像0,0点像素 Vec3b pixel=img.at(0,0); //获得3波段...

    本节直接用代码讲解一些图像的基本操作
    像素级访问
    第一种方法:模板函数at<>
    uchar pixel=img.at(0,0); //获得灰度图像0,0点像素
    Vec3b pixel=img.at(0,0); //获得3波段图像的第一个波段(0,0)像素。
    第二种方法:函数ptr
    他返回图像特定行的指针。因此可以得到每一行的数据,时间复杂度降低,
    如下代码获取一副彩色图像的每个像素值。

        uchar R,G,B;//降低时间复杂度
        for (int i=0;i<img.rows;i++)    //遍历行
        Vec3b pixRow=img.ptr<Vec3b>(i);
        for (int j=0;j<img.cols;j++) {   //遍历**列**
        B=pixRow[j][0];
        G=pixRow[j][1];
        R=pixRow[j][2];
       }

    Vec3b对应三通道的顺序是blue、green、red的uchar类型数据。
    Vec3f对应三通道的float类型数据

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
    #include<opencv2/face.hpp>
    #include<iostream>
    #include<math.h>
    #include <string> 
    #include<fstream> 
    using namespace cv::face;
    using namespace cv;
    using namespace std;
    using namespace cv::xfeatures2d;
    int main()
    {
        Mat src = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/pic/5.jpg") ;
        imshow("input", src);
    
        Mat gray;
        cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
        imshow("output1", gray);
        Mat gray_cha;
        bitwise_not(gray, gray_cha);//颜色值取反,同下面算法一致,这个是通过位操作 与或非 实现的
        imshow("output2", gray_cha);
        int height = gray.rows;
        int width = gray.cols;
        for (int row = 0; row < height; row++)
        {
            for (int col = 0; col < width; col++)
            {
                int pixel = gray.at<uchar>(row, col);//读取图像中 row,col 位置的像素(颜色数据由单通道组成),所以 <> 中用uchar,只返回的是一个uchar值
                gray.at<uchar>(row, col) = 255 - pixel;//颜色值取反,灰度图的单通道也是一个字节大小,所以值在0-255之间
            }
        }
        imshow("output3", gray);
    
        Mat dst_cha;
        bitwise_not(src, dst_cha);//颜色值取反,同下面算法一致
        imshow("output4", dst_cha);
        Mat dst;
        dst.create(src.size(), src.type());
        height = src.rows;
        width = src.cols;
        int nc = src.channels();
    
        Mat convert;
        src.convertTo(convert, CV_32F);//把CV_8UC1(uchar)转换到CV32F1(float), Vec3b对应三通道的顺序是blue、green、red的uchar类型数据。Vec3f对应三通道的float类型数据
    
        for (int row = 0; row < height; row++)
        {
            for (int col = 0; col < width; col++)
            {
                int b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];//读取图像中 row,col 位置的像素(颜色数据由三通道组成),src是三通道的RGB,所以 <> 传的是Vec3b,返回的是长度3的uchar数组
                int g = src.at<Vec3b>(row, col)[1];
                int r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];
                float f_b = convert.at<Vec3f>(row, col)[0];//Vec3f
                float f_g = convert.at<Vec3f>(row, col)[1];
                float f_r = convert.at<Vec3f>(row, col)[2];
                dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - b;//颜色值取反,若分别将 b g r 通道颜色设为0,图片整体颜色为 偏黄、偏绯红、偏青 色
                dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - g;
                dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - r;
    
                gray.at<uchar>(row, col) = min(b, min(g, r));//随意设置的灰度图,取max图像会比取min亮
            }
        }
        imshow("output5", dst);
        imshow("output6", gray);
    
        waitKey(0);
    }

    结果:
    这里写图片描述

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  • OpenCv专栏:https://blog.csdn.net/qq_40515692/article/details/102885061 2020/2/5更新: VS2019/VS2017 OpenCv配置: ...VS对于C++配置外部库有两种方式,另一种写在了后面,这里介绍的是新建配置...

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    OpenCv专栏:https://blog.csdn.net/qq_40515692/article/details/102885061


    2020/2/5更新:

    VS2019/VS2017 OpenCv配置:

    VS对于C++配置外部库有两种方式,另一种写在了后面,这里介绍的是新建配置文件的方式,这种方式好处是一劳永逸,我重装电脑后直接用的之前在VS2017上生成的配置文件配置的VS2019。所以非常方便。

     

    首先是VS的OpenCv配置,外部库目录指定和外部包含文件的指定。

    1. 指定建立的工程为空白工程。
    2. 建立完工程之后,我们选中解决方案栏中的Resource Files目录(即源码目录),然后新建一个C++源码文件。
    3. 设置源码的文件名,例如:Main,然后创建此源码文件到工程中。
    4. 在VS中有个叫做“属性管理器”的工具,用于进行VS整体参数的配置,配置一次之后,以后所有新建项目都能应用改配置,不用再一一进行配置操作,使用起来也非常方便。点击工具栏中的:View—>Other Windows—>Property Manger打开属性管理器。
    5. 我先假设配置的VS运行环境为 Debug | x64 ,VS上面很醒目的地方可以更改。选择给新项目添加属性配置表。(如果配置好后保存好文件,下一次新建项目就可以选择添加已存在的属性配置表了)。

    取个和项目相关的名字吧。然后双击刚刚新建的文件。

     

     

    1)配置包含目录:

            在通用属性(Common Properties)—>VC ++目录—>包含目录,然后点击右侧三角标志选中Edit进入编辑:

            向其中添加下面三个路径(你自己的OpenCv安装的位置):

            F:\opencv\build\include

            F:\opencv\build\include\opencv

            F:\opencv\build\include\opencv2

     

    2)配置库文件目录:

            完成上面的包含目录配置之后,我们还需要进行库文件的配置:回到属性界面,选择包含目录下面的Library Directories(库文件目录):

            向库文件目录下添加OpenCV的库文件目录:F:\opencv\build\x64\vc14\lib,这个目录根据每个人自己在第一步安装OpenCV中选择的目录进行选定:

    3)配置动态链接库:

            我们可以查看步骤2)中添加的库文件目录下面.lib文件列表,发现在3.1.0版本的OpenCV中,仅剩下两个库文件,分别是:opencv_world310.libopencv_world310d.lib,这里两个库文件的区别就是:opencv_world310.lib是Release模式版本,而opencv_world310d.lib是Debug模式版本:

            我们刚刚选的Debug模式版本,跟上述两个步骤相似,在属性界面中打开Linker(链接库)—>Input(输入)—>Additional Dependencies(添加依赖):

            将我们刚刚在OpenCV库文件目录下看到的两个库文件其中一个添加到这里:

     

    上面部分为新建工程时VS的Opencv的配置,配置好了之后可以引入头文件,使用OpenCv了。正常运行:


     

    VS OpenCv配置:

    首先是VS的OpenCv配置,外部库目录指定和外部包含文件的指定。

    1. 指定建立的工程为空白工程:
    2. 建立完工程之后,我们选中解决方案栏中的Resource Files目录(即源码目录),然后新建一个C++源码文件:
    3. 设置源码的文件名,例如:Main,然后创建此源码文件到工程中: 

     

    1. 在VS中有个叫做“属性管理器”的工具,用于进行VS整体参数的配置,配置一次之后,以后所有新建项目都能应用改配置,不用再一一进行配置操作,使用起来也非常方便。点击工具栏中的:View—>Other Windows—>Property Manger打开属性管理器:
    2. 在新出现的属性管理器栏中,展开目录,选中Debug|Win64中的Microsoft.Cpp.x64.user,并右键点击属性(Properties)进入属性界面: 

     

    1)配置包含目录:

            在通用属性(Common Properties)—>VC ++目录—>包含目录,然后点击右侧三角标志选中Edit进入编辑:

            向其中添加下面三个路径(你自己的OpenCv安装的位置):

            E:\OpenCV\opencv\build\include

            E:\OpenCV\opencv\build\include\opencv

            E:\OpenCV\opencv\build\include\opencv2

      

    2)配置库文件目录:

            完成上面的包含目录配置之后,我们还需要进行库文件的配置:回到属性界面,选择包含目录下面的Library Directories(库文件目录):

            向库文件目录下添加OpenCV的库文件目录:E:\OpenCV\opencv\build\x64\vc14\lib,这个目录根据每个人自己在第一步安装OpenCV中选择的目录进行选定:

    3)配置动态链接库:

            我们可以查看步骤2)中添加的库文件目录下面.lib文件列表,发现在3.1.0版本的OpenCV中,仅剩下两个库文件,分别是:opencv_world310.libopencv_world310d.lib,这里两个库文件的区别就是:opencv_world310.lib是Release模式版本,而opencv_world310d.lib是Debug模式版本:

            跟上述两个步骤相似,在属性界面中打开Linker(链接库)—>Input(输入)—>Additional Dependencies(添加依赖):

            将我们刚刚在OpenCV库文件目录下看到的两个库文件其中一个添加到这里(根据模式需求Release模式或Debug模式):

     

    上面部分为新建工程时VS的Opencv的配置,配置好了之后可以引入头文件,使用OpenCv了。


     

    OpenCv图像处理:

    (1).首先讲解OpenCv改变图像大小,这里以调用摄像头举例。

    #include<opencv2\core\core.hpp>
    #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
    #include<opencv2\opencv.hpp>
    
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
    	// 从摄像头读入视频
    	VideoCapture capture(0);
    	while (1)
    	{
    		Mat frame;								//定义一个Mat变量,用于存储每一帧的图像
    		capture >> frame;						//读取当前帧    
    		resize(frame, frame, Size(360, 240));	//改变图像大小
    		imshow("aa", frame);
    		waitKey(30);							//延时30ms
    	}
    	return 0;
    }

    using namespace cv;引入OpenCv的命名空间。

    VideoCapture是一个摄像头类,可以读取摄像头或者本地的视频文件。

    Mat是OpenCv的矩阵类,一般用来存储图像。

    resize函数可以改变图像大小。

     

    (2).然后讲解OpenCv改变图像编码格式

    #include<opencv2\core\core.hpp>
    #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
    #include<opencv2\opencv.hpp>
    
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
    	// 从摄像头读入视频
    	VideoCapture capture(0);
    	while (1)
    	{
    		Mat frame;									//定义一个Mat变量,用于存储每一帧的图像
    		capture >> frame;							//读取当前帧    
    
    		cvtColor(frame, frame, CV_BGR2GRAY);		//转为灰度图
    		imshow("aa", frame);
    		waitKey(30); //延时30ms
    	}
    	return 0;
    }

    首先需要注意的是OpenCv的图片是按BGR顺序存储的。

    早期的OpenCV开发者选择BGR颜色格式的原因在于主流的摄像头制造商和软件供应商都普遍使用这种格式,比如说Windows在用COLORREF描述颜色值的时候用的就是BGR格式: 0x00bbggrr

    cvtColor改变编码格式,常用的是COLOR_BGR2GRAY(CV_BGR2GRAY)

    还有接近人的直观感觉的COLOR_BGR2HSV(CV_BGR2HSV),颜色信息(H)、饱和度(S)、亮度(V)。

    转化后颜色改变,因为imshow命令里面接受的参数是BGR空间的矩阵,把HSV空间的矩阵给imshow,会把它解释为BGR空间的矩阵,显示出的效果就不是源图像了.

    HSV范围(根据实际情况改)

    这里给出一个获取HSV的代码。

    #include <opencv2\opencv.hpp>  
    #include "iostream"  
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    void on_mouse(int EVENT, int x, int y, int flags, void* userdata);
    
    int main(int argc, char** argv)
    {
    	Mat src, hsv;
    	//此处更改图片地址  
    	src = imread("C:\\Users\\ttp\\Pictures\\2.png");
    	namedWindow("display");
    	setMouseCallback("display", on_mouse, &src);
    	while (1)
    	{
    		imshow("display", src);
    		waitKey(40);
    	}
    }
    
    void on_mouse(int EVENT, int x, int y, int flags, void* userdata)
    {
    	Mat rgb, hsv;
    	rgb = *(Mat*)userdata;
    	Mat temp;
    	cvtColor(*(Mat*)userdata, hsv, CV_BGR2HSV);
    	Point p(x, y);
    	switch (EVENT)
    	{
    		case EVENT_LBUTTONDOWN:
    		{
    			printf("b=%d\t", rgb.at<Vec3b>(p)[0]);
    			printf("g=%d\t", rgb.at<Vec3b>(p)[1]);
    			printf("r=%d\n", rgb.at<Vec3b>(p)[2]);
    
    			printf("H=%d\t", hsv.at<Vec3b>(p)[0]);
    			printf("S=%d\t", hsv.at<Vec3b>(p)[1]);
    			printf("V=%d\n", hsv.at<Vec3b>(p)[2]);
    			circle(rgb, p, 2, Scalar(255), 3);
    		}
    		break;
    	}
    }

    setMouseCallback会捕获指定窗口的鼠标消息。

     

    (3).然后再讲解OpenCv图像的颜色识别

    #include <opencv2\core\core.hpp>
    #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
    #include <opencv2\opencv.hpp>
    
    using namespace cv;
    
    int alpha_slider1, alpha_slider2;
    void on_trackbar(int, void*) {}
    
    int main()
    {
    	VideoCapture capture(0);	// 从摄像头读入视频
    	namedWindow("[总]");
    	createTrackbar("Hmin", "[总]", &alpha_slider1, 180, on_trackbar);
    	createTrackbar("Hmax", "[总]", &alpha_slider2, 180, on_trackbar);
    	Mat frame; // 定义一个Mat变量,用于存储每一帧的图像
    	Mat HSV;
    	Mat mask; // 保存inRange后的值
    	while (1)
    	{
    		capture >> frame;  // 读取当前帧    
    		cvtColor(frame, HSV, COLOR_BGR2HSV);	// 转化为HSV					
    		inRange(HSV, Scalar(alpha_slider1, 43, 46), Scalar(alpha_slider2, 255, 255), mask);
    		imshow("保存", mask);
    		imshow("[总]", frame);
    		waitKey(30); // 延时30ms
    	}
    	return 0;
    }

    这个程序会创建一个滑动条来改变H的值,从而识别颜色

    createTrackbar会在指定窗口创建滑动条。

    函数原型(C++):

    void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst)

    dst(I) = lowerb(I)0 ≤ src(I)0 < upperb(I)0 ∧ lowerb(I)1 ≤ src(I)1 < upperb(I)1 ∧lowerb(I)2 ≤ src(I)2 < upperb(I)2

    即,每个通道的像素值都必须在规定的阈值范围内!

    这篇文章先讲到这。

     

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  • 基于opencv图像处理

    2020-07-29 14:20:14
    基于opencv开发的图像处理程序 内含直方图计算、线性变换、平滑去噪、锐化、仿射变换、傅里叶变换、分割提取等等功能
  • 内容包括如下(资料很全,包括源码、可执行文件、说明;...1_人脸检测与识别系统 ...4_图像检索系统 5_遥感图像配准系统 6_数字图像水印系统 7_CT图像重建系统 8_图像编辑器实现 9_图片浏览器实现 10_绘图板 11_所需软件
  • 老哥是一位在读渣硕,方向是图像处理/深度学习,以前没有写博客的习惯,发现身边小伙伴都在写,实在忍不住了,凑个热闹...其实我想说的是,做图像处理核心是它的算法,opencv只是提供了封装好的算法API,直接调用就...

    老哥是一位在读渣硕,方向是图像处理/深度学习,以前没有写博客的习惯,发现身边小伙伴都在写,实在忍不住了,凑个热闹,主要是把以前学习的笔记用博客方式写出来,和大家一起学习进步,帮我指正错误。好了,废话不多开始我的博客之旅,第一步当然是搭配环境啦,我是参照其他人教程https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/76594099,傻瓜式安装就行了,很简单也没遇到啥坑。其实我想说的是,做图像处理核心是它的算法,opencv只是提供了封装好的算法API,直接调用就行了。这里我想推荐冈萨雷斯的《数字图像处理》,其中后面都有习题,我当时都是认真写了。。。。。不过你没有学过信号与系统、数字信号处理的话这本书学起来有点困难,不过没关系,我也没学过,我也坚持学了,不懂就查各种资料。个人觉得冈萨雷斯年代有点偏久远,但毕竟是经典还是要学的,可以的话建议再学习一下《数字图像处理:技术详解与Visual C++实践》。开篇暂时就写这么多了,后面如果想起来再来补充。

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  • 这些笔记均是在学习基于c++opencv图像处理时所做的一些记录,希望可以对大家的学习有帮助。(还是老问题,有些头文件不知道为何放进<>里显示不出来,读者们需要注意) #include<>iostream #include<...

    这些笔记均是在学习基于c++的opencv图像处理时所做的一些记录,希望可以对大家的学习有帮助。(还是老问题,有些头文件不知道为何放进<>里显示不出来,读者们需要注意)
    #include<>iostream
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    const int g_nMAX = 100;
    int g_nAlpha;
    double g_dAlpha;
    double g_dBeta;
    Mat g_image1, g_image2, g_image3;
    void on_Trackbar(int, void*)
    {
    g_dAlpha = (double)g_nAlpha / g_nMAX;
    g_dBeta = (1.0 - g_nAlpha);
    addWeighted(g_image1, g_dAlpha, g_image2, g_dBeta, 0.0, g_image3);
    imshow(“滚动条”, g_image3);
    }
    int main()
    {
    g_image1 = imread(“image1.jpg”);
    g_image2 = imread(“image2.jpg”);
    g_nAlpha = 70;
    namedWindow(“滚动条”,WINDOW_NORMAL);
    char TrackbarName[50];
    sprintf_s(TrackbarName, “透明值 %d”, g_nMAX);
    createTrackbar(TrackbarName, “滚动条”, &g_nAlpha, g_nMAX, on_Trackbar);
    on_Trackbar(g_nAlpha, 0);
    waitKey(0);

    //namedWindow("原图",WINDOW_NORMAL);
    //imshow("原图", image);
    //cout << "nihao" << endl;
    //system("pause");
    //waitKey(0);
    //return 0;
    Point2f p(6, 2);
    Point3f p3f(8, 3, 0);
    vector<float>v;
    v.push_back(3);
    v.push_back(0);
    cout << Mat(v) << endl;
    Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);
    uchar* p = lookUpTable.data;
    //OutputArray J[256];
    
    //for (int i = 0; i < time(); ++i)
    //{
    //	LUT(I, lookUpTable, J);
    //}
    //计时函数
    double time0 = static_cast<double>(getTickCount());
    time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();
    //访问像素
      //1.指针访问:c操作符[]
      //2.迭代器操作元素
    /*void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
    {
    	outputImage = inputImage.clone();
    	Mat_<Vec3b>::iterator it = outputImage.begin<Vec3b>();
    	Mat_<Vec3b>::iterator itend = outputImage.end<Vec3b>();
    	for (; it != itend; ++it)
    	{
    		(*it)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
    		(*it)[1] = (*it)[1] / div * div + div / 2;
    		(*it)[2] = (*it)[2] / div * div + div / 2;
    	}
    }*/
      //3.动态地址计算
    //感兴趣区域ROI
    //方法一
    Mat imageROI;
    imageROI = g_image1(Rect(500, 250, g_image2.cols, g_image2.rows));
    //方法二
    imageROI = g_image3(Range(250, 250 + g_image2.rows), Range(200, 200 + g_image2.cols));
    //通道分离:split()函数
    Mat srcimage;
    Mat imageroi;
    vector<Mat>channels;
    srcimage = imread("zhuomian.png");
    split(srcimage, channels);
    imageroi = channels.at(0);
    //通道合并:merge()函数
    Mat dstimage;
    merge(channels, dstimage);
    //图像对比度、亮度调整
    //访问像素
    /*for (int x = 0; x < srcimage.rows; x++)
    {
    	for (int y = 0; y < srcimage.cols; y++)
    	{
    		for (int c = 0; c < 3; c++)
    		{
    			dstimage.at<Vec3b>(x, y)[c] = saturate_cast<uchar>((g_nContrastValue*0.01)*(srcimage.at<Vec3b>(x, y)[c]) + g_nBrightValue);
    		}
    	}
    }*/
    //dft(src,dst,flags,nonzeroRows=0)函数
    //getOptimalDFTSize(int vecsize)返回DFT最优化尺寸大小函数
    //copyMakeBorder(src,dst,top,bottom,left,right,borderType,value=Scalar())扩充图像边界
    //magnitude(x,y,magnitude)计算二维矢量幅值函数
    //log(src,dst)计算自然对数
    //normalize(src,dst,alpha=1,beta=0,norm_type=NORM_L2,dtype=-1,mask=noArray())矩阵归一化函数
    //FileStorage
    //第一种初始化
    FileStorage fs("abc.xml", FileStorage::WRITE);
    //第二种
    FileStorage fs1;
    fs.open("abc.yaml", FileStorage::READ);
    //文件读写操作
    fs << "iteratorNr" << 100;
    int itNr;
    fs["iteratorNr"] >> itNr;
    //opencv数据结构的输入和输出
    Mat r = Mat_<double>::eye(3,1);
    fs << "r" << r;
    fs["r"] >> r;
    //vector和maps的输入和输出
    //vector
    fs << "string" << "[";
    fs << "image1.jpg" << "Awesomeness" << "image2.jpg";
    fs << "]";
    //map
    fs << "Mapping";
    fs << "{" << "One" << 1;
    fs << "Two" << 2 << "}";
    FileNode n = fs["string"];
    if (n.type() != FileNode::SEQ)
    {
    	cout << "错误" << endl;
    	return 1;
    }
    FileNodeIterator it = n.begin(), it_end = n.end();
    for (; it != it_end; it++)
    {
    	cout << (string)*it << endl;
    }
    //关闭文件(自动)
    fs.release();
    
    
    
    
    return 0;
    

    }

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