OpenCV学习笔记(四) Mat的简单操作
转自:OpenCV Tutorial: core 模块. 核心功能
改变图像对比度和亮度:convertTo
可以把 看成源图像像素,把 看成输出图像像素。这样一来,调整亮度和对比度的方法可表示为:
两个参数 和 一般称作 增益 和 偏置 参数。我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 。
OpenCV很多函数都使用到这两个参数(如addWeighted也有这两个参数),这里可直接使用convertTo函数执行:
original_image.convertTo(new_image, -1, alpha, beta);
取参数 和 :
对两幅图求和:addWeighted
公式为:
addWeighted( src1, alpha, src2, beta, gamma, dst);
alpha=0.7, beta=0.4:
单通道操作:split与merge
利用split可将多通道的Mat转化为一个vector对象,每个分量是原Mat的一个通道。
Mat image1=imread("image.jpg"), image2=imread("image2.jpg", 0), dest; vector<Mat> planes; split(image1, planes); planes[2]+=image2; merge(planes, dest);
绘图:Point与Scalar
Point数据结构表示了由其图像坐标 和 指定的2D点。Scalar表示具有4个元素的数组,此类型在OpenCV中被大量用于传递像素值,如果用不到第四个参数,则无需定义。
OpenCV中左上角为(0,0),向右x增大,向下y增大。
// point 1 Point pt; pt.x = 10; pt.y = 8; // point 2 Point pt = Point(10, 8); //Scalar Scalar s = Scalar( a, b, c );
查看OpenCV中以下函数的定义:line, ellipse, circle, fillPoly, polylines, rectangle, putText
基本上用Point定位,再用Scalar选择颜色即可。
随机数生成器
RNG rng( 0xFFFFFFFF ); //初始化 Point pt1; pt1.x = rng.uniform( x_1, x_2 ); //产生[x_1, y_1)范围的随机数 pt1.y = rng.uniform( y_1, y_2 ); int icolor = (unsigned) rng;
几种简单的表示方法
// c[i]= a[i]+b[i]; cv::add(imageA,imageB,resultC); // c[i]= a[i]+k; cv::add(imageA,cv::Scalar(k),resultC); // c[i]= k1*a[1]+k2*b[i]+k3; cv::addWeighted(imageA,k1,imageB,k2,k3,resultC); // c[i]= k*a[1]+b[i]; cv::scaleAdd(imageA,k,imageB,resultC); // if (mask[i]) c[i]= a[i]+b[i]; mask必须是1-channel cv::add(imageA,imageB,resultC,mask);
cv::saturate_cast<uchar>(aNumber) 如果aNumber小于0或着大于255,返回0或者255;如果aNumber是浮点数,返回最接近的整数。
作用在两张图片上的方法:
cv::subtract, cv::absdiff, cv::multiply, cv::divide, cv::bitwise_and, cv::bitwise_or, cv::bitwise_xor, cv::bitwise_not, cv::min, cv::max
作用在一张图片上的方法:
cv::sqrt, cv::pow, cv::abs, cv::cuberoot, cv::exp, cv::log.
被重载的方法:
the bitwise operators &,|, ^, ~, the min, max, and absfunctions, the comparison operators <, <=, ==,!=, >, >=; these later returning a 8-bit binary image. You will also find the matrix multiplication m1*m2(where m1and m2are both cv::Matinstances), matrix inversion m1.inv(), transpose m1.t(), determinant m1.determinant(), vector norm, v1.norm(), cross-product v1.cross(v2), dot product v1.dot(v2), and so on.
posted on 2014-03-02 15:01 eric.xing 阅读(1118) 评论(0) 编辑 收藏 举报