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Opencv学习1
前言  嗯,短期内需要学习的内容比较多,在这里记录下来便于查找。这里记录了最基本的图像显示和IplImage, C...
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2018/06

Opencv学习1

前言

  嗯,短期内需要学习的内容比较多,在这里记录下来便于查找。这里记录了最基本的图像显示IplImage, CvMat, Mat的关系和相互转换。


图像的载入和显示

教程中有详细的样例解释。

1.imread函数

Mat imread(const string& filename, int flags=1 );
  ■ 第一个参数,const string&类型的filename,填我们需要载入的图片路径名。
  ■ 第二个参数,int类型的flags,为载入标识,它指定一个加载图像的颜色类型。
    - flags >0返回一个3通道的彩色图像。
    - flags =0返回灰度图像。
    - flags <0返回包含Alpha通道的加载的图像。

2.namedWindow函数

void namedWindow(const string& winname,int flags=WINDOW_AUTOSIZE );  
  ■ 第一个参数,const string&型的name,即填被用作窗口的标识符的窗口名称。
  ■ 第二个参数,int 类型的flags ,窗口的标识,可以填如下的值:
    - WINDOW_NORMAL设置了这个值,用户便可以改变窗口的大小(没有限制)
    - WINDOW_AUTOSIZE如果设置了这个值,窗口大小会自动调整以适应所显示的图像,并且不能手动改变窗口大小。
    - WINDOW_OPENGL 如果设置了这个值的话,窗口创建的时候便会支持OpenGL。

3.imshow函数

void imshow(const string& winname, InputArray mat);
  ■ 第一个参数,const string&类型的winname,填需要显示的窗口标识名称。
  ■ 第二个参数,InputArray 类型的mat,填需要显示的图像。

4.imwrite函数

bool imwrite(const string& filename,InputArray img, const vector<int>& params=vector<int>() );
  ■ 第一个参数,const string&类型的filename,填需要写入的文件名就行了,带上后缀,比如,“123.jpg”这样。
  ■ 第二个参数,InputArray类型的img,一般填一个Mat类型的图像数据就行了。
  ■ 第三个参数,const vector<int>&类型的params,表示为特定格式保存的参数编码,它有默认值vector<int>(),所以一般情况下不需要填写。而如果要填写的话,有下面这些需要了解的地方:


从摄像头获取视频流并显示输出

通过摄像头获取并且记录

从摄像头读取

//创建一个从摄像头获取的流,index对应就是摄像头的设备编号
CvCapture* cvCreateCameraCapture( int index );
//视频获取的数据结构,也就是上一个函数的返回,通过他来得到每帧图像
typedef struct CvCapture CvCapture;
eg. CvCapture* capture = cvCreateCameraCapture(1);
//从摄像头读取
IplImage* cvQueryFrame( CvCapture* capture );
eg. frame = cvQueryFrame(capture);
//显示可以使用上面的显示图片namedWindow和imshow函数

写入到视频文件

//创建文件的路径
char* writePath = "out.avi";
CvVideoWriter* writer = cvCreateVideoWriter(
    writePath,
    CV_FOURCC('P','I','M','1'),
    24,
    cvGetSize(frame)
);
//将frame的内容通过writer写入文件
cvWriteFrame(writer, frame);

样例代码

使用的是CV_FOURCC('M','J','P','G')(即Motion JPEG)格式,如果有问题可以换成CV_FOURCC('P','I','M','1')(即MPEG-1)试试。

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

int main(int argc, char** argv) {
    cvNamedWindow("win");

    CvCapture* capture = cvCreateCameraCapture(1);
    IplImage* frame = cvQueryFrame(capture);
    // IplImage* frame = cvCreateImage(cvSize(256,180),8,1);

    char* writePath = "out.avi";
    CvVideoWriter* writer = cvCreateVideoWriter(
        writePath,
        CV_FOURCC('M','J','P','G'),
        10,
        cvGetSize(frame)
    );

    while(1) {
        frame = cvQueryFrame(capture);
        if(!frame) break;

        cvWriteFrame(writer, frame);
        cvShowImage("win", frame);

        char c = cvWaitKey(1000/24);
        if(c==27) break;
    }

    cvReleaseVideoWriter(&writer);
    cvReleaseCapture(&capture);
    cvDestroyWindow("win");
    return 0;
}


IplImage, CvMat, Mat 的关系和相互转换

教程地址

  opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系。实际上,CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr,这在源代码中会常见。


Mat类型:矩阵类型,Matrix。

在openCV中,Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。
Mat有3个重要的方法:

1、Mat mat = imread(const String* filename); 读取图像
2、imshow(const string frameName, InputArray mat); 显示图像
3、imwrite (const string& filename, InputArray img); 储存图像
Mat类型较CvMat与IplImage类型来说,有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算。在计算密集型的应用当中,将CvMat与IplImage类型转化为Mat类型将大大减少计算时间花费。

A.Mat -> IplImage
同样只是创建图像头,而没有复制数据。例: // 假设Mat类型的imgMat图像数据存在
IplImage pImg= IplImage(imgMat);

B.Mat -> CvMat
与IplImage的转换类似,不复制数据,只创建矩阵头。例: // 假设Mat类型的imgMat图像数据存在
CvMat cvMat = imgMat;


CvMat类型与IplImage类型:“图像”类型
在openCV中,Mat类型与CvMat和IplImage类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,openCV对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。
补充:IplImage由CvMat派生,而CvMat由CvArr派生即CvArr -> CvMat -> IplImage.CvArr用作函数的参数,无论传入的是CvMat或IplImage,内部都是按CvMat处理。

CvMat

A.CvMat-> IplImage

IplImage* img = cvCreateImage(cvGetSize(mat),8,1);
cvGetImage(matI,img);
cvSaveImage("rice1.bmp",img);

B.CvMat->Mat

与IplImage的转换类似,可以选择是否复制数据。
Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);

在openCV中,没有向量(vector)的数据结构。任何时候,但我们要表示向量时,用矩阵数据表示即可。但是,CvMat类型与我们在线性代数课程上学的向量概念相比,更抽象,比如CvMat的元素数据类型并不仅限于基础数据类型,比如,下面创建一个二维数据矩阵:
CvMat* cvCreatMat(int rows ,int cols , int type);

这里的type可以是任意的预定义数据类型,比如RGB或者别的多通道数据。这样我们便可以在一个CvMat矩阵上表示丰富多彩的图像了。


IplImage

在类型关系上,我们可以说IplImage类型继承自CvMat类型,当然还包括其他的变量将之解析成图像数据。
IplImage类型较之CvMat多了很多参数,比如depth和nChannels。在普通的矩阵类型当中,通常深度和通道数被同时表示,如用32位表示RGB+Alpha.但是,在图像处理中,我们往往将深度与通道数分开处理,这样做是OpenCV对图像表示的一种优化方案。
IplImage的对图像的另一种优化是变量origin----原点。在计算机视觉处理上,一个重要的不便是对原点的定义不清楚,图像来源,编码格式,甚至操作系统都会对原地的选取产生影响。为了弥补这一点,openCV允许用户定义自己的原点设置。取值0表示原点位于图片左上角,1表示左下角。
dataOrder参数定义数据的格式。有IPL_DATA_ORDER_PIXEL和IPL_DATA_ORDER_PLANE两种取值,前者便是对于像素,不同的通道的数据交叉排列,后者表示所有通道按顺序平行排列。
IplImage类型的所有额外变量都是对“图像”的表示与计算能力的优化。

A.IplImage -> Mat

IplImage* pImg = cvLoadImage("lena.jpg");
Mat img(pImg,0); // 0是不複製影像,也就是pImg與img的data共用同個記憶體位置,header各自有

B.IplImage -> CvMat

法1:CvMat mathdr, *mat = cvGetMat( img, &mathdr );
法2:CvMat *mat = cvCreateMat( img->height, img->width, CV_64FC3 );
    cvConvert( img, mat );

C.IplImage-> BYTE

BYTE* data= img->imageData;

CvMat和IplImage创建时的一个小区别:
1、建立矩阵时,第一个参数为行数,第二个参数为列数。
CvMat* cvCreateMat( int rows, int cols, int type );
2、建立图像时,CvSize第一个参数为宽度,即列数;第二个参数为高度,即行数。这 个和CvMat矩阵正好相反。
IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels );
CvSize cvSize( int width, int height );

IplImage内部buffer每行是按4字节对齐的,CvMat没有这个限制

补充:
A.BYTE-> IplImage
img= cvCreateImageHeader(cvSize(width,height),depth,channels);
cvSetData(img,data,step);
//首先由cvCreateImageHeader()创建IplImage图像头,制定图像的尺寸,深度和通道数;
//然后由cvSetData()根据BYTE*图像数据指针设置IplImage图像头的数据数据,
//其中step指定该IplImage图像每行占的字节数,对于1通道的IPL_DEPTH_8U图像,step可以等于width。

最后修改:2018 年 08 月 10 日 03 : 56 PM
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1 条评论

  1. StringW

    这个技术有点棒棒哦,偷看别人隐私不错

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