opencv常用函数

本文主要介绍：Opencv常用函数，如均值、最大最小、归一化、滤波、旋转、求连通域等函数。

 

一、基本函数

//初始化
Mat img = Mat::zeros(Height, Width, CV_8UC1);
Mat img = Mat::ones(Height, Width, CV_8UC1);
Mat img(Height, Width,CV_32FC1, Scalar(5));
img.create(Height, Width, CV8UC1);
 
//数据类型转化
img.convertTo(dstImg, dataType);
 
//读写图像
imwrite(pathm, img);
imread(path,  flag); // 0 灰度图 1 原图
 
//显示图像
namedWindow("name",1); //1 大小和图像相同，窗口不可拉伸  0 窗口可拉伸
imshow("name", img); //可以直接用imshow
waitKey(0); //图像上点击Enter退出程序
 
//矩阵元素访问
img.at<类型>(i,j) //类型一定和img相同
CV_8UC1      unsigned char
CV_32FC1     float
CV_64FC1      double
 
// Mat* 元素访问方式
bins为Mat *bins
bins->ptr<float>(i)
 
//判断读取数据为空
IplImage* dst1 =  cvLoadImage(path.c_str(), 1 );  //rgb图
if(!src1)
{
    printf("读取图像 %s 失败\n", path.c_str());
    return false;
}
 
img = imread(tempPath, 1); 
if(!img.data)
{
    printf("序列图模板匹配时，读取 %s 模板失败!\n", tempPath.c_str());
    return false;
}
 
 
//求最大最小值
double maxval, minval; 
minMaxIdx(inImg,&minval,&maxval);
 
//求均值方差
Mat avg1, std1;
meanStdDev(inImg, avg1, std1);
double mean = avg1.at<double>(0,0); //多波段，依次为(0,1)，(0,2)...
double std = std1.at<double>(0,0);
 
//Mat矩阵求和
Mat I;
Scalar s = sum(I); 
Sum = s.val[0]; //多波段，则每个波段依次为 s.val[1]、s.val[2]...
 
//Mat其他操作
exp(I,I); //矩阵自然指数
cartToPolar(X, Y, Grad, Angle); //由x y 方向变化量求梯度和角度
normalize(img, img, 1.0, 0.0, CV_MINMAX);//归一化到0-1
sqrt(img, img); //开矩阵平方 数据类型不变
double fro = norm(img, NORM_L2); //F范数
 
//卷积运算  BORDER_REFLECT_101对称扩展  图像大小不变
float se[3] = {-1 ,0 ,1};
Mat Kernel(1,3,CV_32FC1, se);
filter2D(srcImg, dstImg, -1, Kernel,  Point(-1,-1), 0, BORDER_REFLECT_101);
 
//形态学运算
int dilaw = 2;
Mat  element = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(2*dilaw+1,2*dilaw+1), Point(dilaw,dilaw)); //结构元素
dilate(srcImg, dstImg, element); //膨胀
morphologyEx(srcImg, dstImg, MORPH_OPEN, element ,Point(-1,-1),1);
 
 
//计算主轴方向
Moments centmom = moments(img, 1);
double axis = atan2(2*centmom.mu11, centmom.mu20-centmom.mu02)/2;
 
 
//图像归一化 
normalize(img,img,0,1, CV_MINMAX);
//归一化方法
    CV_C - 归一化数组的C-范数(绝对值的最大值)
    CV_L1 - 归一化数组的L1-范数(绝对值的和)
    CV_L2 - 归一化数组的(欧几里德)L2-范数
    CV_MINMAX - 数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围

 

 

二、从矩阵中截取一部分

1.利用Rect数据类型

Rect(左上x, 左上y, 宽度， 高度)
Rect rect(begx,begy,width,height); // (左上x, 左上y, 宽度, 高度)
img(rect).copyTo(Img2) //拷贝矩形区域

 

2.利用Range

img.copyTo(dstImg(Range(y1,y2),Range(x1,x2)));//起点从0开始，Range(y1,y2) 包含y1不包含y2 [y1,y2)
//上式等价于：
Rect rect(x1, y1, x2-x1, y2-y1);
img.copyTo(dstImg(rect));
Range::all() //所有行或列

 

 

三、连通域与图像填充

1.封闭区域填充

//封闭区域填充
Mat maskImg =Mat::zeros(img.rows,img.cols, CV_8UC1);
circle(maskImg, pt, cvRound(radius), Scalar(1), 1, 8, 0);
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i>hierarchy;
findContours(maskImg,contours,hierarchy,CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
drawContours(maskImg,contours,0, Scalar(1),CV_FILLED, 8 ); //填充

 

2.获取连通域信息

Mat usctemp;
img.convertTo(usctemp, CV_8UC1);
int roiH = usctemp.rows;
int roiW = usctemp.cols;
Mat src = Mat::zeros(roiH+2, roiW+2,CV_8UC1 ); //寻找连通域
usctemp.copyTo(src(Range(1,roiH+1),Range(1,roiW+1))); //对边界扩展
 
vector<vector<Point>> contours; //求连通域边界坐标
vector<Vec4i>hierarchy;
findContours(src, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE);
Rect bound = boundingRect(contours[0]); 
  //连通域相关特征提取函数
boundingRect //外接矩形 Rect boundingRect(InputArray points)
minAreaRect //旋转的外包络矩形 RotatedRect minAreaRect(InputArray points)
contourArea // double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false )
convexHull // void convexHull(InputArray points, OutputArray hull, bool clockwise=false, 
              //bool returnPoints=true)
convexityDefects //void convexityDefects(InputArray contour, InputArray convexhull, OutputArray convexityDefects)
...

 

 

四、常用函数

1.获取运行时间

//获取运行时间
double t = (double)getTickCount();  
t = ((double)getTickCount() - t)/cvGetTickFrequency() * 1e-6;  //单位为s
cout << "the time is :" << t << endl;  

 

2.采样

/***********************************************************************
    函数名称：MatImgSample
    函数功能：对IplImage类型的图像进行采样
    函数参数：
        src        :原图像
        dRatioX    ：列采样比率，0.5为2采样
        dRatioY    ：行采样比率，0.5为2采样
        nType   ：采样类型， 1  resize, 2 pyrDown, 3 pyrUp 
    返回值：采样后的图像
    创建人    ：pzh
    创建时间：2016.3.1
    备注：
***********************************************************************/
bool MatImgSample(Mat &src, Mat &dst, double dRatioX, double dRatioY, int nType)
{
 
    if(nType == 1) //直接降采样或上采样  上、下采样由dRatioX、dRatioY决定
        resize(src, dst, Size(), dRatioX, dRatioY); 
    else if(nType == 2) //高斯降采样，即先高斯平滑，后采样
        pyrDown(src, dst, Size(src.cols*dRatioX, src.rows*dRatioX)); //2采样正确 4采样会出现错误
    else if(nType == 3)
        pyrUp(src, dst, Size(src.cols*dRatioX, src.rows*dRatioX));
    else
    {
        printf("没有该采样类型。\n");
        return false;
    }
 
    return true;
}
 
 
/***********************************************************************
    函数名称：IplImageSample
    函数功能：对IplImage类型的图像进行采样
    函数参数：
        src        :原图像
        dRatioX    ：列采样比率，0.5为2采样
        dRatioY    ：行采样比率，0.5为2采样
        nType   ：采样类型， 1  cvResize, 2 cvPyrDown, 3 cvPyrUp 
    返回值：采样后的图像
    创建人    ：pzh
    创建时间：2016.3.1
    备注：
***********************************************************************/
IplImage* IplImageSample(IplImage *src, double dRatioX, double dRatioY, int nType)
{
 
    CvSize dstSize ;
    dstSize.width = src->width*dRatioX;  
    dstSize.height = src->height*dRatioY;  
    IplImage* dst = cvCreateImage(dstSize,src->depth,src->nChannels);
 
 
    if(nType == 1) //直接降采样或上采样  上、下采样由dRatioX、dRatioY决定
        cvResize(src,dst,CV_INTER_CUBIC);  
    else if(nType == 2) //高斯降采样，即先高斯平滑，后采样
        cvPyrDown( src, dst, CV_GAUSSIAN_5x5 ); 
    else if(nType == 3)
        cvPyrUp( src, dst, CV_GAUSSIAN_5x5 ); 
    else
    {
        printf("没有该采样类型。\n");
        return NULL;
    }
 
    return dst;
}

 

3.旋转

/***********************************************************************
    函数名称：ImgRotate
    函数功能：图像旋转
    函数参数：
        inImg        :输入图像矩阵  
        rotateImg    :旋转后图像  
        theta        :角度单位 度  大于0向逆时针 小于0向顺时针
        
    创建人    ：pzh
    创建时间：2015.12.11
    备注：
***********************************************************************/
bool  ImgRotate(const Mat &inImg, Mat &rotateImg, double theta )
{
 
    int Height = inImg.rows;
    int Width = inImg.cols;
 
 
    //图像扩展，计算旋转中心和旋转矩阵
    int maxLength = int(sqrt(double(Height*Height + Width*Width)));
    Mat extImg = Mat::zeros(maxLength, maxLength, inImg.type());
    int roiX = maxLength/2 - Width/2;//ROI矩形左上角的x坐标
    int roiY = maxLength/2 - Height/2;//ROI矩形左上角的y坐标
    inImg.copyTo(extImg(Range(roiY, roiY+Height), Range(roiX, roiX+Width)));
 
    //旋转中心
    Point rotaCent;
    rotaCent.y = maxLength/2;
    rotaCent.x = maxLength/2;
 
    Mat rotaMat = getRotationMatrix2D(rotaCent, theta, 1); //
    //得到的旋转矩阵 [cos  sin (1-cos)*c.x
    //                -sin cos  (1-sin)*c.y
    
    warpAffine(extImg, rotateImg, rotaMat,Size(maxLength,maxLength));//,1,0,0);
 
    return true;
 
}

 

本文转自：https://blog.csdn.net/hong__fang/article/details/51191484