函数手册-opencv系统

一、简1、OpenCV的特（1）（2）（3）OpenCV模2、有用的学习资（1）册（2）源（3）籍（4）处理例程(在<opencv-（5）理例程(在<opencv-3、OpenCV命名规（1）函数名（2）矩阵数据类型（3）图像数据类型（4）头文件（1）（2）5、C例二、GUI指（1）定位一个新窗口（2）（3）（4）（5）改变窗口大小（1）处理鼠标事件（2）处理键盘事件（3）动条事件三、OpenCV的基本数据结（1）IPL图像2、矩阵与向（1）（2）（3）（1）点（2）大小（以像素为精度（3）的偏置和大小（1）内存给一幅新图像（2）图像（3）图像（4）设置/获取感区域（5）设置/获取感通道（1）件中读入图像（2）图像（1）假设你要第k通道、第i行、第j列的像素（2）间接:(通用，但效率低，可任意格式的图像（3）直接:(效率高，但容易出错（4）基于指针的直接:(简单高效（5）基于c++wrapper的直接:（更简单高效（1）字节型图像的灰度-彩色转换（2）彩像->灰度图像（3）不同彩色空间之间的转换（1）矩形（2）圆形（3）线段（4）一组线段（5）一组填充颜色的多边形（6）标注（1）总体上（2）为新矩阵分配内存（3）矩阵内存（4）矩阵（5）初始化矩阵（6）矩阵为单位矩阵（1）假设需要一个2D浮点型矩阵的第（i,j）个单元（2）间接（3）直接（假设矩阵数据按4字节行对齐（4）直接（当数据的行对齐可能存在间隙时possiblealignment（5）对于初始化后的矩阵进行直接（1）间的运算（2）间的元素级运算（3）（4）阵的运算（5）线性方程求解（6）特征值与特征向量(矩阵为方阵六、处（1）OpenCV支持从头或文件（AVI格式）中捕捉帧画面（2）初始化一个头捕捉器（3）初始化一个文件捕捉器（4）捕捉一帧画面（5）流捕捉器（1）获取流设备信息（2）获取帧图信息（3）设置从文件抓取的第一帧画面的位置（1）初始化编写器（2）保持文件（3）编写器1、OpenCV的特总体描提供了面向InIPP高效多函数库的接口可针对你使用的InCPU优化代码，提高程序性能（译注：OpenCV2.0版的代码已显着优化，无需IPP来提升性能，故2.0IPP接口）功Imagedatamanipulation(allocation,release,copying,setting,ImageandI/O(fileandcamerabasedinput,image/fileMatrixandvectormanipulationandlinearalgebraroutines(products,solvers,eigenvalues,Variousdynamicdatastructures(lists,queues,sets,trees,Basicimageprocessing(filtering,edgedetection,cornerdetection,samplingandinterpolation,colorconversion,morphologicaloperations,histograms,imagepyramids).Structuralysis(connectedcomponents,contourprocessing,distancetransform,variousmoments,templatematching,Houghtransform,polygonalapproximation,linefitting,ellipsefitting,Delaunaytriangulation).Cameracalibration(findingandtrackingcalibrationpatterns,calibration,fundamentalmatrixestimation,homographyestimation,stereocorrespondence).Motionysis(opticalflow,motionsegmentation,Objectrecognition(eigen-methods,BasicGUI(displayimage/,keyboardandmousehandling,scroll-Imagelabelinglineconicpolygon,textdrawing)OpenCV模cv–函数cvaux–c–数据结构与线性代数highguiGUIml–2、有用的参考手册<opencv-root>/docs/index.htm（译注：在你的OpenCV安装 网络资源 : :书籍OpenSourceComputerVisionbyGaryR.Bradski,VadimPisarevsky,andJean-YvesBouguet,Springer,1sted.(June,2006).chenyusiyuan:补充以下书籍LearningOpenCV-ComputerVisionwiththeOpenCVbyGaryBradski&AdrianKaehler,O'ReillyMedia,1sted.(September,OpenCV——基础作者：于，航空航天大学，日期：200706处理例程(<opencv-颜色:点:动作分割边缘检测laplace图像处理例程(<opencv-边缘检测图像分割形态学直方图距离变换椭圆拟合:filipse3、OpenCV命名规函数名Action功能（corefunctionality）(e.g.set==目标图像区域imagearea）(e.g.contour, =（可选的）调整语（optionalmodifiers）(e.g.argument矩阵数据类型S=符号整型U=无符号整型F=浮点型E.g.:CV_8UC1是指一个8位无符号整型单通道矩阵,图像数据类型E.g.:IPL_DEPTH_8U图像像素数据是8位无符号整型.IPL_DEPTH_32F图像像素数据是32位浮点型.头文件#include#include#include<cvaux.h>#include<highgui.h>#include<ml.h>#include //一般不需要，cv.h4、编译建o-world-I/usr/local/include/opencv-L -lm-lcv-lhighgui-5、C例//该程序从文件中读入一幅图像，将之反色，然后显示出来#include<stdlib.h>#include<stdio.h>#include<math.h>#include<cv.h>#includeintmain(intargc,char{IplImage*img=intheight,width,step,channels;uchar*data;intprintf("Usage:main<image-file-}printf("Couldnotloadimagefile:}//gettheimage =img- =img- =img- =img- =(uchar*)img-printf("Processinga%dx%dimagewith%d//createa}//release}//releasethecvReleaseImage(&img);return0;//waitfora//showthe//invertthe//相当于for(i=0;i<height;i++)for(j=0;j<width;j++)for(k=0;k<channels;k++)二、GUI1、窗口管创建和定位一个新窗口载入图像IplImage*img=0;IplImage*img=0;if(!img)printf("Couldnotloadimagefile:显示图像型图像像素值范围为[0-1]。彩像的三色元素按BGR（蓝-红-绿）顺序。关闭窗口改变窗口大小cvResizeWindow("win1",100,100);cvResizeWindow("win1",100,100);//newwidth/heighin2、输入处处理鼠标事件voidvoidmouseHandler(intevent,intx,inty,intflags,void*{caseif(flags&printf("Leftprintf("LeftbuttondownwithCTRLcaseprintf("Leftbutton}} 处理键盘事件intintkey=cvWaitKey(10);//wait10msforintint yforif(key==27)break;case'h':case'i':}}处理滑动条事件voidvoidtrackbarHandler(int{}intintintpos=（译注：OpenCV1.1、1.2或2.0版本中各数据结构的结构体元素有所调整，以下仅作参考）1、图像数据结IPL图像|--//|--//像素的位深| IPL_DEPTH_8U,| | | |--//图像宽度（像素为单位|--//|char* //图像数据指||//像按BGR数|-- //0-面|//1-|//cvCreateImage|-- 0–像素原点为左上角|//1–像素原点为左下角(Windowsbitmaps|-- //|-- //图像的大小（字节为单位）=|struct_IplROI*roi;//区域（ROI）.ROI //处理仅限于ROI区域|--char*imageDataOrigin;//|//(需要正确地重新分配图像内存|//（neededforcorrectimage|-- //图像数据的行对齐:4or8byte|//OpenCV中无此项，采用widthStep//2、矩阵与（1）2D矩|-- //元素(uchar,short,int,float,double)与标| //整行长度字| rows //| height,width;//矩阵高度、宽度，与rows、cols对|--union|-- //datapointerforanunsignedchar|-- //datapointerforashort|-- //datapointerforaninteger|-- //datapointerforafloat|--double* //datapointerforadouble //N-维矩| //元素(uchar,short,int,float,double)与标| //|--union |-- //datapointerforanunsignedchar |-- //datapointerforashort |-- //datapointerforaninteger |-- //datapointerforafloat |--double* //datapointerforadouble||struct //| //| //元素间距（字节为单位CvSparseMatCvSparseMat//N-一般矩阵//仅作为函数定义的参数使用//表明函数可以接受不同类型的矩阵作为参数//例如：IplImage*,CvMat*甚至是//矩阵的类型通过矩阵头的前4个字节信息来确标量|doubleval[4//4D向初始化函数CvScalarCvScalars=cvScalar(doubleval0,doubleval1=0,doubleval2=0,double//CvScalars=cvScalar(20.0);小写的，而结构体名第一个字母是大写的。它并不是一个C++（译注：类似的还有cvMat与CvMat、cvPoint与CvPoint等等）3、其它结构类（1）p=cvPoint(intx,intCvPoint2D32fp=cvPoint2D32f(floatx,floatCvPoint3D32fp=cvPoint3D32f(floatx,floaty,float矩形框大小（以像素为精度r=cvSize(intwidth,int r=cvSize2D32f(floatwidth,floatr=cvRect(intx,inty,r=cvRect(intx,inty,intwidth,int1、图像的（1）配内存给一幅新图像IplImage*IplImage*cvCreateImage(CvSizesize,intdepth,intsize:depth:像素深度IPL_DEPTH_8U,IPL_DEPTH_8Schannels:像素通道数Canbe1,2,3or各通道是交错排列的.一幅彩像的数据排列格式如下b0g0r0b1g1r1示例////Allocatea1-channelbyteIplImage*//Allocatea3-channelfloatIplImage*（2）图像IplImage*IplImage*（3）图像IplImage*IplImage*IplImage* //注意通过cvCloneImage得到的//也要用，否则容易产生内存设置/获取感区域 cvSetImageROI(IplImage*image,CvRectrect); cvResetImageROI(IplImage*image);CvRectcvGetImageROI(constIplImage*OpenCV设置/获取感通道voidvoidcvSetImageCOI(IplImage*image,intcoi);//intcvGetImageCOI(constIplImage*OpenCVCOI.2、图像读从文件中读入图像IplImage*IplImage*if(!img)if(!img)printf("Couldnotloadimagefile:支持的图像格式BMPDIBJPEGJPGJPE,PNGPBMPGMOpenCV默认将读入的图像强制转换为一幅三通道彩像.不过可以按以下方法修改读入flag:>0像=0<0读入的图像通道数与所读入的文件相同保存图像if(!cvSaveImage(outFileName,img))if(!cvSaveImage(outFileName,img))printf("Couldnotsave:%s\n",outFileName中的扩展名确定.3、图像像假设你要第k通道、第i行、第j列的像素间接:(通用，但效率低，可任意格式的图像IplImage*IplImage*img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);CvScalars;IplImage*IplImage*CvScalarCvScalars=cvGet2D(img,i,j);//getthe(i,j)pixelvalue直接:(效率高，但容易出错IplImage*IplImage*IplImage*IplImage*IplImage*IplImage*((float*)(img->imageData+i*img->widthStep))[j*img->nChannels+0]=111;//((float*)(img->imageData+i*img->widthStep))[j*img->nChannels+1]=112;//((float*)(img->imageData+i*img->widthStep))[j*img->nChannels+2]=113;//基于指针的直接:(简单高效IplImage*IplImage* =intint=img-int=img-int=img-uchar*=(uchar*)img-data[i*step+j]=IplImage*IplImage* =int=img-int=img-int=img-int =img-uchar*=(uchar*)img-IplImage*IplImage* =int=img-int=img-int=img-int =img-float*=(float*)img-基于c++wrapper的直接:（更简单高效cwrapperImage’Image定义不同类型的图像template<classT>class{IplImage*Image(IplImage*img=0)voidoperator=(IplImage*img)inlineT*operator[](constintrowIndx)return((T*)(imgp->imageData+rowIndx*imgp-typedefunsignedchar}typedeffloat}typedef typedef typedeftypedefImage<unsigned typedefIplImage*IplImage*img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);BwImageimgA(img);imgA[i][j]=IplImage*IplImage*img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3); imgA[i][j].b=imgA[i][j].g=imgA[i][j].r=RgbImageFloatimgA(img);imgA[i][j].b=imgA[i][j].g=imgA[i][j].r=4、图像转字节型图像的灰度-彩色转换cvConvertImage(src,cvConvertImage(src,dst,flags=0);src=float/bytegrayscale/colorimagedst=bytegrayscale/colorimageflags (R和B通道彩像->灰度图像////UsingtheOpenCV//Usingadirectfor(i=0;i<cimg->height;i++)for(j=0;j<cimg->width;j++)gimgA[i][j]=(uchar)(cimgA[i][j].b*0.114+不同彩色空间之间的转换=5、绘图指绘制矩形////在点(100,100)(200,200)之间绘制一矩形，边线用红色、宽度为绘制圆形////圆心为(100,100)、半径为20.圆周绿色、宽度为cvCircle(img,cvPoint(100,100),20,cvScalar(0,255,0),绘制线段////绘制一组线段 CvPoint*curveArr[2]={curve1,voidcvPolyLine(CvArr*img,CvPoint**pts,int*npts,intcontours,intCvScalarcolor,intthickness=1,intline_type=8,shift=0 绘制一组填充颜色的多边形例voidcvFillPoly(CvArr*img,CvPoint**pts,int*npts,intcontours,CvScalarcolor,line_type=8,intshift=0 文本标注CvFontCvFontdoubledoubledouble其它可用的字体类型有:CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX,CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,CV_FONT_ 1、矩阵的总体上OpenCVCC++语言的替代方案可以为新矩阵分配内存CvMat*CvMat*cvCreateMat(introws,intcols,inttype:矩阵元素类型按CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>方式指定 例如:CV_8UC1示例CvMat*M=矩阵内存CvMat*CvMat*M=矩阵CvMat*CvMat*M1=cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);CvMat*M2;初始化矩阵doubledoublea[]={ 9,10,11,12CvMatMa=cvMat(3,4,CV_64FC1,//等价于CvMatcvInitMatHeader(&Ma,3,4,CV_64FC1,初始化矩阵为单位矩阵CvMat*CvMat*M=cvSetIdentity(M);//doesnotseemtobeworking2、矩阵元假设需要一个2D浮点型矩阵的第（i,j）个单元间接cvmSet(M,i,j,2.0);cvmSet(M,i,j,2.0);//Sett=cvmGet(M,i,j);//Get直接（假设矩阵数据按4字节行对齐CvMat*CvMat* =int=M-float*data=M-data[i*n+j]=直接（当数据的行对齐可能存在间隙时possiblealignmentCvMat*M =CvMat*M =cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); =M->step/sizeof(float);float*data=M-(data+i*step)[j]=对于初始化后的矩阵进行直接doubledoubleCvMatMa=cvMat(3,4,CV_64FC1,a);a[i*4+j]=2.0;//Ma(i,j)=2.0;3、矩阵/向量运矩阵之间的运算CvMatCvMat*Ma,*Mb,cvAdd(Ma,Mb,// cvSub(Ma,Mb,//Ma- cvMatMul(Ma,cvMatMul(Ma,Mb, // ->矩阵之间的元素级运算CvMatCvMat*Ma,*Mb,cvMul(Ma,Mb, // ->cvDiv(Ma,Mb,// cvAddS(Ma,cvScalar(-10.0),Mc);//Ma.-10->向量乘积doubledoubleva[]={1,2,doublevb[]={0,0,1};doublevc[3];CvMatVa=cvMat(3,1,CV_64FC1,CvMatVb=cvMat(3,1,CV_64FC1,vb);CvMatVc=cvMat(3,1,CV_64FC1,vc); Va.Vb->//向量叉乘 VaxVb->单一矩阵的运算CvMatCvMat*Ma,cvTranspose(Ma,//转置：transpose(Ma)->Mb(注意转置阵不能返Ma本身CvScalarCvScalartcvTrace(Ma迹：trace(Madoubled=//行列式：det(Ma)->cvInvert(Ma,//逆矩阵：inv(Ma)非齐次线性方程求解CvMat*CvMat* =CvMat*x =cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);CvMat* =cvSolve(&A,&b,//solve(Ax=b)for特征值与特征向量(矩阵为方阵CvMat*CvMat*A=cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);CvMat*E=cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);CvMat*l=cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);cvEigenVV(&A&E&l);lA的特征值(递减顺序//E=对应的特征向量(行向量CvMat*CvMat*A=cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);CvMat*U=cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);CvMat*D=cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);CvMat*V