效果图◕‿◕:opencv人脸识别效果图(请叫我真爱粉)✌✌✌先看一下效果图勾起你的兴趣!
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一:环境配置搭建
二:图像
1.图像读取与显示
main.cpp
运行结果
2.图像色彩空间转换
2.1 换色彩
test.h
test.cpp
main.cpp
运行结果
2.2 照片换背景
test.h
test.cpp
main.cpp
运行结果
3.图像对象的创建Mat
test.h
test.cpp
main.cpp
运行结果
4.图像像素
4.1 图像像素的读写
test.h
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运行结果
4.2 图像像素的算术操作
test.h
test.cpp
main.cpp
运行结果
4.3 图像像素的逻辑操作(或 与 非 异或)
test.h
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运行结果
4.4 图像像素值统计
test.h
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运行结果
4.5 图像像素类型的转换与归一化
test.h
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5.图像通道分离与合并与混合
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6.图像的放缩与差值
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7.图像的旋转
7.1 定义好的角度
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运行结果
7.2 自定义角度
原理
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运行结果
8.图像模糊
8.1 图像卷积操作
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8.2 高斯模糊
test.h
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8.3 高斯双边模糊
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三:颜色
1.颜色表操作
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运行结果
2.随机数与随机颜色
test.h
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运行结果
四:事件响应
1.滚动条
1.1 滚动条调整图像亮度
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运行结果
1.2 滚动条参数传递(亮度和对比度)
test.h
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运行结果
2.键盘响应
test.h
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运行结果
3.鼠标响应
test.h
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运行结果
五:图形
1.图像几何形状绘制
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运行结果
2.多边形填充与绘制
test.h
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运行结果
六:视频
1.视频文件摄像头使用
test.h
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运行结果
2.视频处理与保存
test.h
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运行结果
七:直方图
1.图像的直方图
test.h
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运行结果
2.二维2D直方图
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运行结果
3.直方图的均衡化
test.h
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运行结果
Opencv4基于C++的 实时人脸检测
来源: OpenCV4 C++ 快速入门视频30讲 - 系列合集 10小时 资源-sorce-cpp
评价
讲的如何? 老师讲的很好,有干货!看这门课最好有点点基础,没有基础细心的花点时间仔细学也是可以看懂的! 启示? 作为入门课程,的确可以打开我们一些眼界,有点新鲜有点意思! 我的笔记:(含注解,知识点分类) 我是怎么学的?我是零基础,基本上先看代码,自己一行一行的看,不懂的看老师怎么讲,再百度 看那个?看笔记看test.cpp就可以了,里面都是正在的封装功能函数 每个知识点可以干什么?我都运行出来了,可以更加直观的看效果 学多久? 别看这个课时10来个小时,但是下载软件配置环境,理解代码敲代码我花了2.5天,如果你们不敲代码可能就会快很多的!
我的代码:点我查看
学习路线
入门:OpenCV图象读写、视频读写、基本像素处理、色彩空间转化 初级:OpenCV图象卷积处理、二值图象分析、形态学处理、视频分析 中级:OpenCV图象特征提取与应用、深度神经网络,机器学习 高级:Pytorch深度学习、OpenVINO开发、torchvision对象检测框架 tensorflow对象检测框架、模型从设计、训练、部署
一:环境配置搭建
OpenCV4基于C++基础入门笔记:OpenCV环境配置搭建
进入“资源属性管理器如”何返回“解决方案资源管理器”? 点击窗口——>重置窗口布局——>是 注 释: CTRL+K+C 取消注释: CTRL+K+U
二:图像
1.图像读取与显示
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
2.图像色彩空间转换
2.1 换色彩
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); };
test.cpp
这里需要包含工程的目录:点击工程名TestOpenCV右键属性——>VC++目录——>包含目录F:\VC2015\TestOpenCV\TestOpenCV
#include<test.h> //色彩转换 void QuickDemo::colorSpace_Demo(Mat & image) { Mat a, b; //定义2个矩阵类的图像a和b, cvtColor(image, b, COLOR_BGR2HSV); //图像转换函数,可以把image转成b,第三个参数是转成的类型 COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV cvtColor(image, a, COLOR_BGR2GRAY); //图像转换函数,可以把image转成a,第三个参数是转成的类型 COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 imshow("HSV", b); imshow("灰度", a); //保存图片,前面是保存图的地址,后面是保存图的名称 imwrite("F:/images/hsv.jpg", b); imwrite("F:/images/gray.jpg", a); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 黑色轮廓线条(细致) //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV 黑白抠图 //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR 黑色轮廓线条(粗略) //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 qd.colorSpace_Demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
2.2 照片换背景
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //图像色彩空间转换 //RGB色彩空间 //HSV色彩空间 //YUV色彩空间 //YCrCb色彩空间 //色彩空间转换:cvtColor(输入图像,输出图像,转换的颜色空间类型) //提取指定色彩范围区域:inRange(输入图像,最小值,最大值,提取指定范围的像素) void QuickDemo::inrange_demo(Mat &image) //可以替换照片背景,可以从ps相关来理解 { Mat hsv; cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV); //色彩空间转换 Mat mask; //自己的照片背景颜色【去除】 //inRange(hsv, Scalar(35, 43, 46), Scalar(77, 255, 255), mask); //绿色 inRange(hsv, Scalar(100, 43, 46), Scalar(124, 255, 255), mask); //绿色 imshow("mask", hsv); //原图 Mat redback = Mat::zeros(image.size(), image.type()); //需要替换的背景颜色【替换】 //redback = Scalar(40, 40, 200); //红色 redback = Scalar(230, 20, 20); //蓝色 bitwise_not(mask, mask); //取反 黑白版图(根据颜色去背景):去掉背景色(无颜色)+抠出人物(人物颜色不一样) imshow("mask", mask); image.copyTo(redback, mask); //蒙版之后的图:换背景=背景颜色+人物图实图 imshow("roi区域提取", redback); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 qd.inrange_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
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3.图像对象的创建Mat
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); };
test.cpp
#include<test.h> //图像对象的创建 void QuickDemo::mat_creation_demo(Mat &image) { Mat m1, m2; m1 = image.clone(); image.copyTo(m2); //复制 //创建空白图像 ones&zeros是初始化的方法 Mat m3 = Mat::ones(Size(400,400), CV_8UC3); //创建400*400;的CV8位的;无符号uU=nsigned char;通道为n=3数据的宽度和长度是由通道数决定的 m3 = Scalar(255, 0, 0);//改变m3的颜色为蓝色 //用来查看宽度,高度与通道数 /*std::cout << "width:"<<m3.cols<<"height"<< m3.rows <<"channels"<<m3.channels()<< std::endl; std::cout << m3 << std::endl;*/ Mat m4 = m3.clone(); //克隆 //m3.copyTo(m4); //把M3赋值给M4,M4就是蓝色 m4 = Scalar(0, 255, 255);//改变m4的颜色为黄色 //这里还有其他的 //Mat m3 = m4; //赋值 //Mat kernel = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1, 0,-1,5,-1,0,-1,-1 ); imshow("图像3", m3); //标题和图像名称 显示图像m3 纯蓝色 imshow("图像4", m4); //标题和图像名称 }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 qd.mat_creation_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
4.图像像素
4.1 图像像素的读写
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 };
test.cpp
#include<test.h> //图像像素的读写 第一种是数组访问模式 void QuickDemo::pixel_visit_demo1(Mat &image) { int dims = image.channels(); int h = image.rows; int w = image.cols; for (int row = 0; row < h; row++) { for (int col = 0; col < w; col++) { if (dims == 1) //单通道的灰度图像 { int pv = image.at<uchar>(row, col); //得到像素值 image.at<uchar>(row, col) = 255 - pv;//给像素值重新赋值 } if (dims == 3) //三通道的彩色图像 { Vec3b bgr = image.at<Vec3b>(row, col); //opencv特定的类型,获取三维颜色,3个值 image.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - bgr[0]; image.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - bgr[1]; image.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - bgr[2];//对彩色图像读取它的像素值,并且对像素值进行改写。 } } } namedWindow("像素读写演示", WINDOW_FREERATIO); imshow("像素读写演示", image); } //图像像素的读写 第二种为指针访问模式 void QuickDemo::pixel_visit_demo2(Mat &image) { int dims = image.channels(); int h = image.rows; int w = image.cols; for (int row = 0; row < h; row++) { uchar *current_row = image.ptr<uchar>(row); for (int col = 0; col < w; col++) { if (dims == 1) //单通道的灰度图像 { int pv = *current_row; //得到像素值 *current_row++ = 255 - pv; //给像素值重新赋值 } if (dims == 3) //三通道的彩色图像 { *current_row++ = 255 - *current_row; //指针每做一次运算,就向后移动一位 *current_row++ = 255 - *current_row; *current_row++ = 255 - *current_row; } } } namedWindow("像素读写演示", WINDOW_FREERATIO); imshow("像素读写演示", image); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
4.2 图像像素的算术操作
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //图像像素的算术操作 void QuickDemo::operators_demo(Mat &image) { Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type()); Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type()); dst = image - Scalar(50, 50, 50); //素点减50 m = Scalar(50, 50, 50); //下面是内部的函数调用 add(image, m, dst); //加法操作 api imshow("加法操作", dst); namedWindow("加法操作", WINDOW_FREERATIO); //subtract(image, m, dst); //减法操作 api //imshow("减法操作", dst); //multiply(image, m, dst); //乘法操作 api //imshow("乘法操作", dst); //divide(image, m, dst); //除法操作 api //imshow("除法操作", dst); // //加法操作底层 // int dims = image.channels(); // int h = image.rows; // int w = image.cols; // for (int row = 0; row < h; row++) // { // for (int col = 0; col < w; col++) // { // Vec3b p1 = image.at<Vec3b>(row, col); //opencv特定的类型,获取三维颜色,3个值 // Vec3b p2 = m.at<Vec3b>(row, col); // dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(p1[0] + p2[0]); //saturate_cast用来防爆,小于0就是0,大于255就是255 // dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(p1[1] + p2[1]); // dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(p1[2] + p2[2]); //对彩色图像读取它的像素值,并且对像素值进行改写。 // } // } // imshow("加法操作", dst); // }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 qd.operators_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
4.3 图像像素的逻辑操作(或 与 非 异或)
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //图像像素的逻辑操作 void QuickDemo::bitwise_demo(Mat &image) { Mat m1 = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC3); Mat m2 = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC3); //图像,形状大小位置,颜色,线宽(>0表示绘制 <0表示填充),线条样式,逆时针方向 //颜色B G R rectangle(m1, Rect(100, 100, 80, 80), Scalar(255, 255, 0), -1, LINE_8, 0); rectangle(m2, Rect(150, 150, 80, 80), Scalar(0, 255, 255), -1, LINE_8, 0); imshow("m1", m1); imshow("m2", m2); Mat dst; bitwise_and(m1, m2, dst); //位操作与 bitwise_or(m1, m2, dst); //位操作或 bitwise_not(image, dst); //取反操作 bitwise_xor(m1, m2, dst); //异或操作 imshow("像素位操作", dst); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 qd.bitwise_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
4.4 图像像素值统计
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //图像像素值统计 //最小(min) //最大(max) //均值(mean) //标准方差(standard deviation) //最大最小值minMaxLoc //计算均值与标准方差meanStdDev void QuickDemo::pixel_statistic_demo(Mat &image) { double minv, maxv; //定义最值 Point minLoc, maxLoc; //定义最值地址 std::vector<Mat>mv; //mv是一个Mat类型的容器 装在这个容器内 split(image, mv); for (int i = 0; i < mv.size(); i++) { //求出图像的最大值和最小值 minMaxLoc(mv[i], &minv, &maxv, &minLoc, &maxLoc, Mat()); std::cout << "通道:" << i << "最小值:" << minv << "最大值:" << maxv << std::endl; } Mat mean, stddev; //求出图像的均值和方差 Mat redback = Mat::zeros(image.size(), image.type()); /* redback = Scalar(40, 40, 200); meanStdDev(redback, mean, stddev); imshow("redback", redback);*/ meanStdDev(image, mean, stddev); std::cout << "均值:" << mean << std::endl; std::cout << "方差:" << stddev << std::endl; }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 qd.pixel_statistic_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
4.5 图像像素类型的转换与归一化
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //图像像素类型的转换与归一化 //将图像或图像中的某个区域(如ROI)的像素值范围缩放到0到1之间,或者根据需要缩放到指定的范围 //这是一种常用的图像预处理步骤,可以用于图像的对比度拉伸、色彩均衡、直方图均衡化等操作 //归一化类型有四种,分别是NORM_L2、NORM_L1、NORM_INF、NORM_MINMAX12 // NORM_L2:默认值。计算L2范数,使用欧几里得距离 // NORM_L1:计算L1范数,即绝对值之和 // NORM_INF:计算最大元素的绝对值 // NORM_MINMAX:将像素值缩放到[0, 1]的范围内 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image) { Mat dst; //打印出来图片的类型 std::cout << image.type() << std::endl; //将dst数据转换成浮点型float32位数据 image.convertTo(image, CV_32F); std::cout << image.type() << std::endl; //图像进行归一化操作:输入图像,输出图像,缩放因子-通常取值为1.0,偏移量-通常取值为0.0,归一化的类型 normalize(image, dst, 1.0,0.0, NORM_MINMAX); std::cout << dst.type() << std::endl; imshow("图像的归一化", dst); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 qd.norm_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
5.图像通道分离与合并与混合
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //通道的分离与合并 void QuickDemo::channels_demo(Mat &image) { //容器 std::vector<Mat>mv; //1.通道分离 split(image, mv); //0,1,2三个通道分别代表BGR //imshow("蓝色", mv[0]); //imshow("绿色", mv[1]); //imshow("红色", mv[2]); Mat dst; //选择一个通道打开,其他关闭 mv[0] = 0; mv[2] = 0; //2.通道合并 merge(mv, dst); imshow("蓝色", dst); //3.通道混合 int from_to[] = { 0,2,1,1,2,0 }; //两两依次一组 mixChannels(&image, 1, &dst, 1, from_to, 3); //3表示3个通道 imshow("通道混合", dst); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 qd.channels_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
6.图像的放缩与差值
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image) { Mat zoomin, zoomout; int h = image.rows; int w = image.cols; //调整大小的图像,是否需要缩小图像,新的图像大小,在缩小图像时要在哪个位置开始采样,在缩小图像时要在哪个位置开始采样,插值方法 //resize(image, zoomin, Size(w/2, h/2), 0, 0, INTER_LINEAR); //imshow("zoomin", zoomin); resize(image, zoomout, Size(w*3 , h*3), 0, 0, INTER_LINEAR); imshow("zoomin", zoomout); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 //qd.norm_demo(src); //图像的放缩与差值 qd.resize_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
7.图像的旋转
7.1 定义好的角度
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image); //图像的旋转:定义好的 void QuickDemo::flip_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //图像的旋转:定义好的 void QuickDemo::flip_demo(Mat &image) { Mat dst; flip(image, dst, 0);//上下翻转 x对称 flip(image, dst, 1);//左右翻转 y对称 flip(image, dst, -1);//旋转180° imshow("图像翻转", dst); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 //qd.norm_demo(src); //图像的放缩与差值 //qd.resize_demo(src); //图像的旋转:定义好的 qd.flip_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
7.2 自定义角度
原理
旋转矩阵的第三个元素是0,这是因为在2D平面中进行旋转时,图像在Z轴上的位置没有变化
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image); //图像的旋转:定义好的 void QuickDemo::flip_demo(Mat &image); //图像的旋转:自定义 void QuickDemo::rotate_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //图像的旋转:自定义 void QuickDemo::rotate_demo(Mat &image) { Mat dst, M; //用于存储旋转后的图像和旋转矩阵 int h = image.rows; //定义输入图片的高度 int w = image.cols; //定义输入图片的宽度 //旋转矩阵 //2D旋转的变换矩阵:图像的中心点,旋转的角度(单位是度),旋转的缩放因子(1.0表示不进行缩放) M = getRotationMatrix2D(Point(w / 2, h / 2), 45, 1.0); //矩阵旋转获取角度 旋转矩阵是一个2x3的矩阵 //旋转矩阵的第三个元素是0,这是因为在2D平面中进行旋转时,图像在Z轴上的位置没有变化 //[cos(angle) sin(angle) 0] //[-sin(angle) cos(angle) 0] // 获取旋转矩阵的第一行第一列元素的绝对值,即cos(45度) double cos = abs(M.at<double>(0, 0)); // 获取旋转矩阵的第一行第二列元素的绝对值,即sin(45度) double sin = abs(M.at<double>(0, 1)); //这里怎么算的:我放了张图 // 根据旋转矩阵的元素计算旋转后的图像的宽度,等于cos(45度)*原宽度+sin(45度)*原高度 int nw = cos * w + sin * h; // 根据旋转矩阵的元素计算旋转后的图像的高度,等于sin(45度)*原宽度+cos(45度)*原高度 int nh = sin * w + cos * h; // 将旋转矩阵的第三列的第一项加上(旋转后的图像宽度的一半减去原图像宽度的一半),以调整旋转后的图像的中心位置 M.at<double>(0, 2) += (nw / 2 - w / 2); // 将旋转矩阵的第三列的第二项加上(旋转后的图像高度的一半减去原图像高度的一半),以调整旋转后的图像的中心位置 M.at<double>(1, 2) += (nh / 2 - h / 2); //图像进行放射变换:输入图像,输出图像,仿射变换矩阵(决定了图像的变换方式),输出图像的大小,双线性插值法,无填充(0表示无颜色合成),填充颜色 warpAffine(image, dst, M, Size(nw, nh), INTER_LINEAR, 0, Scalar(255, 255, 0)); imshow("旋转演示", dst); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 //qd.norm_demo(src); //图像的放缩与差值 //qd.resize_demo(src); //图像的旋转:定义好的 //qd.flip_demo(src); //图像的旋转:自定义 qd.rotate_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
8.图像模糊
blur图像模糊、GaussianBlur高斯模糊和bilateralFilter的高斯双边模糊区别: blur 图像模糊:即普通的模糊,对图像进行相同像素之间的融合,得到整个图像都模糊的效果 GaussianBlur 高斯模糊:图像整体都变模糊,边缘信息丢失严重 bilateralFilter 高斯双边模糊:图像边缘清晰,中间部分有一定程度的模糊,边缘信息得以保留
8.1 图像卷积操作
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image); //图像的旋转:定义好的 void QuickDemo::flip_demo(Mat &image); //图像的旋转:自定义 void QuickDemo::rotate_demo(Mat &image); //视频文件摄像头使用 void QuickDemo::video_demo1(Mat &image); //视频处理与保存 void QuickDemo::video_demo2(Mat &image); //图像直方图 void QuickDemo::histogram_demo(Mat &image); //二维直方图 void QuickDemo::histogram_2d_demo(Mat &image); //直方图的均衡化 void QuickDemo::histogram_eq_demo(Mat &image); //图像卷积操作 void QuickDemo::blur_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //图像卷积操作 void QuickDemo::blur_demo(Mat &image) { Mat dst; //原始图像,卷积之后的图像,卷积的矩阵大小,卷积的起始点 blur(image, dst, Size(15, 15), Point(-1, -1)); imshow("图像卷积操作 图像模糊", dst); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 //qd.norm_demo(src); //图像的放缩与差值 //qd.resize_demo(src); //图像的旋转:定义好的 //qd.flip_demo(src); //图像的旋转:自定义 //qd.rotate_demo(src); //视频文件摄像头使用 //qd.video_demo1(src); //视频处理与保存 //qd.video_demo2(src); //图像直方图 //qd.histogram_demo(src); //二维直方图 //qd.histogram_2d_demo(src); //直方图的均衡化 //qd.histogram_eq_demo(src); //图像卷积操作 qd.blur_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
8.2 高斯模糊
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image); //图像的旋转:定义好的 void QuickDemo::flip_demo(Mat &image); //图像的旋转:自定义 void QuickDemo::rotate_demo(Mat &image); //视频文件摄像头使用 void QuickDemo::video_demo1(Mat &image); //视频处理与保存 void QuickDemo::video_demo2(Mat &image); //图像直方图 void QuickDemo::histogram_demo(Mat &image); //二维直方图 void QuickDemo::histogram_2d_demo(Mat &image); //直方图的均衡化 void QuickDemo::histogram_eq_demo(Mat &image); //图像卷积操作 void QuickDemo::blur_demo(Mat &image); //高斯模糊 void QuickDemo::gaussian_blur_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //高斯模糊 void QuickDemo::gaussian_blur_demo(Mat &image) { Mat dst; //初始图像,处理后的图像,高斯矩阵大小,sigmaX在X方向上的标准偏差-控制了模糊的程度和模糊的方向 //较大的sigmaX值会导致更宽的模糊效果,而较小的值则会产生更锐利的模糊效果 GaussianBlur(image, dst, Size(0, 0), 15); imshow("高斯模糊", dst); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 //qd.norm_demo(src); //图像的放缩与差值 //qd.resize_demo(src); //图像的旋转:定义好的 //qd.flip_demo(src); //图像的旋转:自定义 //qd.rotate_demo(src); //视频文件摄像头使用 //qd.video_demo1(src); //视频处理与保存 //qd.video_demo2(src); //图像直方图 //qd.histogram_demo(src); //二维直方图 //qd.histogram_2d_demo(src); //直方图的均衡化 //qd.histogram_eq_demo(src); //图像卷积操作 //qd.blur_demo(src); //高斯模糊 qd.gaussian_blur_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
8.3 高斯双边模糊
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image); //图像的旋转:定义好的 void QuickDemo::flip_demo(Mat &image); //图像的旋转:自定义 void QuickDemo::rotate_demo(Mat &image); //视频文件摄像头使用 void QuickDemo::video_demo1(Mat &image); //视频处理与保存 void QuickDemo::video_demo2(Mat &image); //图像直方图 void QuickDemo::histogram_demo(Mat &image); //二维直方图 void QuickDemo::histogram_2d_demo(Mat &image); //直方图的均衡化 void QuickDemo::histogram_eq_demo(Mat &image); //图像卷积操作 void QuickDemo::blur_demo(Mat &image); //高斯模糊 void QuickDemo::gaussian_blur_demo(Mat &image); //高斯双边模糊 void QuickDemo::bifilter_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //高斯双边模糊 void QuickDemo::bifilter_demo(Mat &image) { Mat dst; //输入图像,输出图像,滤波过程中像素之间的距离,颜色空间中的标准偏差,像素空间中的标准偏差 bilateralFilter(image, dst, 0, 100, 10); imshow("高斯双边模糊", dst); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 //qd.norm_demo(src); //图像的放缩与差值 //qd.resize_demo(src); //图像的旋转:定义好的 //qd.flip_demo(src); //图像的旋转:自定义 //qd.rotate_demo(src); //视频文件摄像头使用 //qd.video_demo1(src); //视频处理与保存 //qd.video_demo2(src); //图像直方图 //qd.histogram_demo(src); //二维直方图 //qd.histogram_2d_demo(src); //直方图的均衡化 //qd.histogram_eq_demo(src); //图像卷积操作 //qd.blur_demo(src); //高斯模糊 //qd.gaussian_blur_demo(src); //高斯双边模糊 qd.bifilter_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
三:颜色
1.颜色表操作
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //opencv自带颜色操作 void QuickDemo::color_style_demo(Mat &image) { //各种色彩 int colormap[] = { COLORMAP_AUTUMN , COLORMAP_BONE, COLORMAP_CIVIDIS, COLORMAP_DEEPGREEN, COLORMAP_HOT, COLORMAP_HSV, COLORMAP_INFERNO, COLORMAP_JET, COLORMAP_MAGMA, COLORMAP_OCEAN, COLORMAP_PINK, COLORMAP_PARULA, COLORMAP_RAINBOW, COLORMAP_SPRING, COLORMAP_TWILIGHT, COLORMAP_TURBO, COLORMAP_TWILIGHT, COLORMAP_VIRIDIS, COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED, COLORMAP_WINTER }; Mat dst; int index = 0; while (true) { char c = waitKey(100); //停顿100ms 做视频处理都是1 if (c == 27) { //esc 退出应用程序 break; } if (c == 49) //key#1 按下按键1时,保存图片到指定位置 { std::cout << "你按下了 #1" << std::endl; imwrite("F:/images/gray.jpg", dst); } applyColorMap(image, dst, colormap[index % 19]); //循环展示19种图片 (输入图像,输出图像,匹配颜色) index++; imshow("循环播放", dst); } }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 qd.color_style_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
颜色不停自动变换
2.随机数与随机颜色
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); };
test.cpp
#include<test.h> //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing() { Mat canvas = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC3); int w = canvas.cols; int h = canvas.rows; //初始化 RNG rng(2); while (true) { int c = waitKey(10); if (c == 27) { break; } //rng.uniform(low, high)将生成一个在范围[low, high)内的均匀分布的随机数 int x1 = rng.uniform(0, canvas.cols); int y1 = rng.uniform(0, h); int x2 = rng.uniform(0, canvas.cols); int y2 = rng.uniform(0, h); int b = rng.uniform(0, 255); int g = rng.uniform(0, 255); int r = rng.uniform(0, 255); canvas = Scalar(0, 0, 0); line(canvas, Point(x1, y1), Point(x2, y2), Scalar(b, g, r), 8, LINE_AA, 0); imshow("随机绘制演示", canvas); } }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 qd.random_drawing(); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
不停移动变换颜色
四:事件响应
1.滚动条
1.1 滚动条调整图像亮度
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //滚动条调整图像亮度 Mat src, dst, m; int lightness = 50; //定义初始的亮度为50 static void on_track(int, void*) { m = Scalar(lightness, lightness, lightness);//创建调整亮度的数值 subtract(src, m, dst); //定义亮度变化为——减 imshow("亮度调整", dst); //显示调整亮度之后的图片 } void QuickDemo::tracking_bar_demo(Mat &image) { namedWindow("亮度调整", WINDOW_AUTOSIZE); dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());//图片的初始化创建一个和image大小相等,种类相同的图像 m = Mat::zeros(image.size(), image.type());//图片的初始化创建一个和image大小相等,种类相同的图像 src = image; //给src赋值 int max_value = 100; //定义最大值为100 createTrackbar("Value Bar:", "亮度调整", &lightness, max_value, on_track);//调用函数实现功能。 on_track(50, 0); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 qd.tracking_bar_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
1.2 滚动条参数传递(亮度和对比度)
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //滚动条参数传递(亮度和对比度) static void on_lightness(int b, void* userdata)//亮度 目标图像 { Mat image = *((Mat*)userdata); Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type()); Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type()); m = Scalar(b, b, b); //第一个图像 第一个图像的权重 第二个图像 第二个图像的权重 加到权重总和上的标量值 目标图像 addWeighted(image, 1.0, m, 0, b, dst); //融合两张图 imshow("亮度&对比度调整", dst); } static void on_contrast(int b, void* userdata) //对比度 目标图像 { Mat image = *((Mat*)userdata); Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type()); Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type()); double contrast = b / 100.0; addWeighted(image, contrast, m, 0.0, 0, dst);//融合两张图 imshow("亮度&对比度调整", dst); } void QuickDemo::tracking_bar_demo2(Mat &image) { namedWindow("亮度&对比度调整", WINDOW_AUTOSIZE); int lightness = 50; int max_value = 100; int contrast_value = 100; // 取名 窗口名 滑块初始值 滚动的最大值 接收回调函数 用户传给回调函数的数据 createTrackbar("Value Bar:", "亮度&对比度调整", &lightness, max_value, on_lightness, (void*)(&image)); createTrackbar("Contrast Bar:", "亮度&对比度调整", &contrast_value, 200, on_contrast, (void*)(&image)); on_lightness(50, &image); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) qd.tracking_bar_demo2(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
2.键盘响应
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //键盘响应 void QuickDemo::key_demo(Mat &image) //先要鼠标点击图片再按键盘 { Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type()); while (true) { char c = waitKey(100);//停顿100ms 做视频处理都是1 if (c == 27) { //esc 退出应用程序 break; } if (c == 49)//key#1 { std::cout << "你按下了 #1" << std::endl; cvtColor(image, dst, COLOR_BGR2GRAY); } if (c == 50)//key#2 { std::cout << "你按下了 #2" << std::endl; cvtColor(image, dst, COLOR_BGR2HSV); } if (c == 51)//key#3 { std::cout << "你按下了 #3" << std::endl; dst = Scalar(50, 50, 50); add(image, dst, dst); } imshow("键盘响应", dst); std::cout << c << std::endl; } }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 qd.key_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
3.鼠标响应
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //鼠标操作与响应 Point sp(-1, -1);//鼠标的开始的位置 Point ep(-1, -1);//鼠标放下的位置 Mat temp; //处理绘图事件:事件,x 和 y表示鼠标的坐标位置,标志或状态信息,指向用户数据的指针 static void on_draw(int event, int x, int y, int flags, void *userdata) //event:表示发生的事件类型 // EVENT_MOUSEMOVE(鼠标移动) // EVENT_LBUTTONDOWN(鼠标左键按下) // EVENT_RBUTTONDOWN(鼠标右键按下) { //获取用户数据 Mat image = *((Mat*)userdata); if (event == EVENT_LBUTTONDOWN) //如果鼠标的左键按下 显示起点 { sp.x = x; sp.y = y; std::cout << "起点" << sp << std::endl; } else if (event == EVENT_LBUTTONUP) //鼠标左键弹起事件 在新窗口显示图 { ep.x = x; ep.y = y; int dx = ep.x - sp.x; int dy = ep.y - sp.y; if (dx > 0 && dy > 0) { //区域 Rect box(sp.x, sp.y, dx, dy); //绘制一个窗口盒子 rectangle(image, box, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0); imshow("截取显示区域窗口", image(box)); //复位,为下一次做准备 sp.x = -1; sp.y = -1; } } else if (event == EVENT_MOUSEMOVE) //鼠标移动 在原图附件上面取图 { if (sp.x > 0 && sp.y > 0) { ep.x = x; ep.y = y; int dx = ep.x - sp.x; int dy = ep.y - sp.y; if (dx > 0 && dy > 0) { //截取绘制区域 Rect box(sp.x, sp.y, dx, dy); //在原图附件上显示绘制的矩形 rectangle(image, box, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0); imshow("鼠标绘制", image); //复制到 temp.copyTo(image); } } } } void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image) { //自动调整大小的窗 namedWindow("鼠标绘制", WINDOW_AUTOSIZE); //窗口的名称,回调函数,指向void的指针 setMouseCallback("鼠标绘制", on_draw, (void*)(&image)); //原图附件 imshow("鼠标绘制", image); //克隆显示(从原图附件截取的图片 克隆 到新建窗口)
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 qd.mouse_drawing_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
五:图形
1.图像几何形状绘制
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //图像几何形状的绘制 void QuickDemo::drawing_demo(Mat &image) {// 矩形 // Rect rect; // rect.x = 30; // rect.y = 90; // rect.width = 50; // rect.height = 50; // //输入图像,矩形对象,颜色,线条宽度,线条类型,填充方式(0不填充) // rectangle(image, rect, Scalar(255, 0, 0), 6, 8, 0); // imshow("图形的绘制", image); 圆形 // //输入图像,圆的中心点坐标(以像素为单位),圆的半径,颜色,线条宽度,线条类型,填充方式 // circle(image, Point(50, 90), 15, Scalar(255, 0, 0), 2, LINE_AA, 0); // imshow("图形的绘制", image); 对两个图像进行加权合并 // Mat dst; // Mat bg = Mat::zeros(image.size(), image.type()); // //输入图像,图像的权重(取值范围为[0,1]),输入图像,图像的权重(取值范围为[0,1]),像素值的加权和(范围为[-128,127]),输出图像 // addWeighted(image, 0.7, bg, 0.3, 0, image); // imshow("图形的绘制", image); 直线 // //输入图像,起点,终点,颜色,线条宽度,线条类型,填充方式 // line(image, Point(10, 50), Point(100, 50), Scalar(0, 0, 255), 8, LINE_AA, 0); // imshow("图形的绘制", image); //椭圆 RotatedRect rtt; //指定椭圆的位置、大小和方向 rtt.center = Point(90, 90); rtt.size = Size(20, 50); rtt.angle = 0.0; //输入图像,位置 大小 方向,颜色,线条宽度,线条类型 ellipse(image, rtt, Scalar(0, 0, 255), 2, 8); imshow("图形的绘制", image); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 qd.drawing_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
2.多边形填充与绘制
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image) { Mat canvas = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC3); //各个点 Point p1(100, 100); Point p2(350, 100); Point p3(450, 280); Point p4(320, 450); Point p5(80, 400); //写入到容器 std::vector<Point>pts; pts.push_back(p1); pts.push_back(p2); pts.push_back(p3); pts.push_back(p4); pts.push_back(p5); //绘制多边形轮廓填充[只能填充]:地方,包含多线段顶点坐标的数组,颜色,线段绘制方式,对齐坐标的位数 //fillPoly(canvas, pts, Scalar(122, 155, 255), 8, 0); //绘制多边形轮廓:地方,包含多线段顶点坐标的数组,线段是否封闭,颜色,线宽,线段绘制方式,对齐坐标的位数 //polylines(canvas, pts, true, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0); std::vector<std::vector<Point>>contours; //把各个点导入数组 contours.push_back(pts); //绘制多边形轮廓填充[能填充,还可以绘制]:地方,包含多线段顶点坐标的数组,-1表示填充(正表示多边形的绘制 为负表示多边形的填充),轮廓的颜色,轮廓的线宽 drawContours(canvas, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), -1); imshow("多边形绘制", canvas); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 qd.polyline_drawing_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
六:视频
1.视频文件摄像头使用
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image); //图像的旋转:定义好的 void QuickDemo::flip_demo(Mat &image); //图像的旋转:自定义 void QuickDemo::rotate_demo(Mat &image); //视频文件摄像头使用 void QuickDemo::video_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //视频文件摄像头使用 void QuickDemo::video_demo(Mat &image) { //读取视频的地址 VideoCapture capture("F:/images/beauty.mp4"); Mat frame; while (true) { //读取视频 capture.read(frame); if (frame.empty()) { break; } //图像镜像操作:左右翻转 //flip(frame, frame, 1); imshow("视频播放", frame); //对视频调用之前的demo:色彩转换 //colorSpace_Demo(frame); //控制速度 int c = waitKey(10); if (c == 27) { //esc 退出应用程序 break; } } //释放相机的资源 capture.release(); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 //qd.norm_demo(src); //图像的放缩与差值 //qd.resize_demo(src); //图像的旋转:定义好的 //qd.flip_demo(src); //图像的旋转:自定义 //qd.rotate_demo(src); //视频文件摄像头使用 qd.video_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
2.视频处理与保存
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image); //图像的旋转:定义好的 void QuickDemo::flip_demo(Mat &image); //图像的旋转:自定义 void QuickDemo::rotate_demo(Mat &image); //视频文件摄像头使用 void QuickDemo::video_demo1(Mat &image); //视频处理与保存 void QuickDemo::video_demo2(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //视频处理与保存 void QuickDemo::video_demo2(Mat &image) { //读取视频的地址 VideoCapture capture("F:/images/beauty.mp4"); int frame_width = capture.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH); //获取视频的宽度 int frame_height = capture.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); //获取视频的高度 int count = capture.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT); //视频总的帧数 double fps = capture.get(CAP_PROP_FPS); //获取帧率 std::cout << "宽度" << frame_width << std::endl; std::cout << "高度" << frame_height << std::endl; std::cout << "帧数" << count << std::endl; std::cout << "帧率" << fps << std::endl; //保存地址,获取图片的格式,图片的帧数,视频宽高,真 VideoWriter writer("F:/images/test.mp4", capture.get(CAP_PROP_FOURCC), fps, Size(frame_width, frame_height), true); Mat frame; while (true) { //读取视频 capture.read(frame); if (frame.empty()) { break; } //图像镜像操作:左右翻转 //flip(frame, frame, 1); imshow("视频播放", frame); //对视频调用之前的demo:色彩转换 //colorSpace_Demo(frame); //控制速度 int c = waitKey(30); if (c == 27) { //esc 退出应用程序 break; } } capture.release(); //释放相机的资源 writer.release(); //释放存放的资源 }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 //qd.norm_demo(src); //图像的放缩与差值 //qd.resize_demo(src); //图像的旋转:定义好的 //qd.flip_demo(src); //图像的旋转:自定义 //qd.rotate_demo(src); //视频文件摄像头使用 //qd.video_demo1(src); //视频处理与保存 qd.video_demo2(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
运行结果
七:直方图
1.图像的直方图
图像直方图的解释:将一幅图像的每个通道的像素强度分布以直方图的形式展现出来,便于观察和分析图像的亮度分布特征
是一种用于计算机视觉和图像识别的特征描述符
直方图主要基于图像局部方块的边缘方向直方图
它将图像划分为小的细胞单元,每个细胞单元包含9个方向的边缘强度
然后,将这些边缘强度分布(即直方图)组合起来,形成整个图像的直方图
这个直方图描述了图像中物体的形状信息
广泛地应用于
图像处理的各个领域,特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类、反向投影跟踪
分类
灰度直方图
颜色直方图
优缺点
直方图的优点是:
图像平移、旋转、缩放不变性
它对图像的几何和光照变化具有鲁棒性
它能够有效地描述物体的边缘和轮廓信息
它对背景噪声不敏感
直方图的缺点是:
直方图通常需要组合许多小块的信息,这可能会导致对图像中物体的部分缺失或变形
它不能提供物体的空间位置信息
直方图的计算复杂度较高
作用:
用于图像分割:对于具有双峰性的图像,可以利用大津法对图像进行分割,这种方法对图像的几何和光照变化具有鲁棒性
用于图像识别:通过研究质量波动状况之后,就能掌握过程的状况,从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作
用于行人检测:如果图像中没有人跟有人的直方图是不同的,通过比较两幅图像的直方图,可以判断这两幅图像是否相似
其他概念:
Bins是指直方图的大小范围
对于像素值取值在0~255之间的,最少有256个bin
此外还可以有16、32、48、128等,256除以bin的大小应该是整数倍
直方图归一化
是一种图像处理方法,可以将直方图的像素分布调整为均匀分布的状态,使得图像的对比度得到提升
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image); //图像的旋转:定义好的 void QuickDemo::flip_demo(Mat &image); //图像的旋转:自定义 void QuickDemo::rotate_demo(Mat &image); //视频文件摄像头使用 void QuickDemo::video_demo1(Mat &image); //视频处理与保存 void QuickDemo::video_demo2(Mat &image); //图像直方图 void QuickDemo::histogram_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //图像直方图 void QuickDemo::histogram_demo(Mat &image) { // 三通道分离 std::vector<Mat> bgr_plane; //split函数被用于将一个BGR图像(即具有三个颜色通道的图像)拆分为三个单独的通道,每个通道都包含一个单通道的图像 split(image, bgr_plane); // 定义参数变量 const int channels[1] = { 0 }; const int bins[1] = { 256 }; //存储直方图的bin(大小范围) float hranges[2] = { 0,255 }; //通道的强度范围 const float* ranges[1] = { hranges }; //存储计算得到的直方图 Mat b_hist; Mat g_hist; Mat r_hist; // 计算Blue, Green, Red通道的直方图:计算图像的直方图 //1~4:要计算直方图的图像,通道数,直方图的掩膜图像的通道索引,空的掩膜图像(使用掩膜计算直方图的图像区域) //5~8:存储计算得到的直方图,直方图的维度是一维,灰度图像的强度值范围为0到255,包含每个通道的强度范围数组 calcHist(&bgr_plane[0], 1, channels, Mat(), b_hist, 1, bins, ranges); //calcHist(&bgr_plane[0], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, bins, ranges); calcHist(&bgr_plane[1], 1, channels, Mat(), g_hist, 1, bins, ranges); calcHist(&bgr_plane[2], 1, channels, Mat(), r_hist, 1, bins, ranges); // 显示直方图:创建一个大小为400x512的黑色图像(所有像素值初始化为0) int hist_w = 512; //直方图的每个条形的宽度 int hist_h = 400; //直方图的高度 int bin_w = cvRound((double)hist_w / bins[0]); //每个直方图条形的宽度 //cvRound():返回跟参数最接近的整数值,即四舍五入 //cvRound()函数转换为整数,以确保绘制的直线端点与像素中心对齐 Mat histImage = Mat::zeros(hist_h, hist_w, CV_8UC3); //存储创建的直方图图像 //将数据类型设置为CV_8UC3。这表示每个像素使用8位无符号整数,并且具有三个通道(红、绿、蓝) // 对每个通道的直方图进行归一化:像素均匀分布 //1~4:输入数组进行归一化的直方图数据,输出数组,归一化的最小值,归一化的最大值 //5~7:归一化类型(将原始数据线性缩放到指定范围),用于存储归一化后的数据的矩阵,传递给函数作为可选的矩阵参数 normalize(b_hist, b_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat()); normalize(g_hist, g_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat()); normalize(r_hist, r_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat()); // 画曲线,将直方图数据可视化:绘制出每个通道的直方图,并将它们叠加在同一个图像上,以展示图像的颜色分布 //方法一:嵌套 for (int i = 1; i < bins[0]; i++) { //在图像上绘制直线 line(histImage, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i - 1))), //输入图像,起点,终点 //计算当前bin的横坐标:列表的索引是从0开始的,所以需要减去1才能对应到bin的索引 //计算当前bin的纵坐标:b_hist.at<float>(i - 1)获取第i个bin的直方图值,,将纵坐标取反,即从直方图高度减去该值,以得到图像中对应的像素位置 //在给定的代码中,hist_h是直方图的基线(即y=0的位置)是固定的 //而cvRound(b_hist.at<float>(i - 1))则是第i个直方图的峰值 //因此,通过减去cvRound(b_hist.at<float>(i - 1)),我们可以将直方图向下移动,使其与基线对齐 //减去cvRound(b_hist.at<float>(i - 1))是为了将直方图向下移动一定的距离 //定位直线起点和终点在图像中的位置 起点 终点,颜色,线宽为2个像素,线类型为8,没有像素偏移 //通过使用Point对象,我们可以方便地指定直线的起点和终点在图像中的准确位置 Point(bin_w*(i), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i))), Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0); //起点,终点,蓝色 line(histImage, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i - 1))), Point(bin_w*(i), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i))), Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0); //绿色 line(histImage, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i - 1))), Point(bin_w*(i), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i))), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0); //红色 } //方法二:这个比较好理解 for (int i = 0; i < 256; i++) { Point p01(bin_w * i, hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i))); Point p02(bin_w * i + 1, hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i + 1))); line(histImage, p01, p02, Scalar(255, 0, 0), 1, 8, 0); Point p11(bin_w * i, hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i))); Point p12(bin_w * i + 1, hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i + 1))); line(histImage, p11, p12, Scalar(0, 255, 0), 1, 8, 0); Point p21(bin_w * i, hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i))); Point p22(bin_w * i + 1, hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i + 1))); line(histImage, p21, p22, Scalar(0, 0, 255), 1, 8, 0); } // 显示直方图 namedWindow("直方图曲线", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("直方图曲线", histImage); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 //qd.norm_demo(src); //图像的放缩与差值 //qd.resize_demo(src); //图像的旋转:定义好的 //qd.flip_demo(src); //图像的旋转:自定义 //qd.rotate_demo(src); //视频文件摄像头使用 //qd.video_demo1(src); //视频处理与保存 //qd.video_demo2(src); //图像直方图 qd.histogram_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
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2.二维2D直方图
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image); //图像的旋转:定义好的 void QuickDemo::flip_demo(Mat &image); //图像的旋转:自定义 void QuickDemo::rotate_demo(Mat &image); //视频文件摄像头使用 void QuickDemo::video_demo1(Mat &image); //视频处理与保存 void QuickDemo::video_demo2(Mat &image); //图像直方图 void QuickDemo::histogram_demo(Mat &image); //二维直方图 void QuickDemo::histogram_2d_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //二维2D直方图 void QuickDemo::histogram_2d_demo(Mat &image) { Mat hsv,hs_hist; //输入输出图像 cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV); int hbins = 30, sbins = 32; //h30行,s32列 int hist_bins[] = { hbins, sbins }; //直方图的bin数量 float h_range[] = { 0, 180 }; float s_range[] = { 0, 256 }; const float* hs_ranges[] = { h_range, s_range }; //包含每个通道的取值范围的数组 //计算一维数组的直方图 int hs_channels[] = { 0, 1 }; //计算一维数组的直方图:1~5:输入图像的指针,直方图的通道数,包含通道名称的数组,存储计算得到的直方图,输出图像即直方 // 6~10:直方图的维度-2D,直方图的bin数量,包含每个通道的取值范围的数组,是否将输入图像归一化,是否计算累积分布函数 calcHist(&hsv, 1, hs_channels, Mat(), hs_hist, 2, hist_bins, hs_ranges, true, false); //存储下面画的矩形 double maxVal = 0; //这个函数的作用是在给定的数组或矩阵中寻找元素的最大值,并返回它们的位置 //参数:计算最小值和最大值的输入数组或图像,要计算的维度或轴的参数- 0表示在第一个维度,存储计算得到的最大值,范围或边界,范围或边界 minMaxLoc(hs_hist, 0, &maxVal, 0, 0); int scale = 10; //sbins*scale行和hbins*scale列,数据类型为CV_8UC3,即8位无符号整数(每个通道一个) Mat hist2d_image = Mat::zeros(sbins*scale, hbins * scale, CV_8UC3); //叠加矩形 for (int h = 0; h < hbins; h++) { for (int s = 0; s < sbins; s++) { //位于横h,列s处的频次 float binVal = hs_hist.at<float>(h, s); //颜色 int intensity = cvRound(binVal * 255 / maxVal); //画矩形 rectangle(hist2d_image, //输入图像 Point(h*scale, s*scale), //左上角的坐标 Point((h + 1)*scale - 1, (s + 1)*scale - 1), //右下角的坐标 Scalar::all(intensity), //颜色 -1); //线条宽度 } } //将灰度图像转换为彩色图像,以便更好地可视化直方图数据 //通过对每个像素应用颜色映射来将灰度值映射为彩色值,从而将灰度图像转换为彩色图像 //输入的2D直方图图像-通常为灰度图像,输出图像-即应用颜色映射后的图像,颜色映射类型-这里使用的是JET颜色映射 applyColorMap(hist2d_image, hist2d_image, COLORMAP_JET); // 显示直方图 imshow("二维直方图", hist2d_image); //imwrite("F:/images/zhifangtu.jpg", hist2d_image); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 //qd.norm_demo(src); //图像的放缩与差值 //qd.resize_demo(src); //图像的旋转:定义好的 //qd.flip_demo(src); //图像的旋转:自定义 //qd.rotate_demo(src); //视频文件摄像头使用 //qd.video_demo1(src); //视频处理与保存 //qd.video_demo2(src); //图像直方图 //qd.histogram_demo(src); //二维直方图 qd.histogram_2d_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
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3.直方图的均衡化
test.h
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //创建一个QuickDemo对象 class QuickDemo { public: //色彩转换 void colorSpace_Demo(Mat &imge); //图像对象的创建 void mat_creation_demo(Mat &imge); //图像像素的读写 void pixel_visit_demo1(Mat &image); //数组 void pixel_visit_demo2(Mat &image); //指针 //图像像素的算术操作 void operators_demo(Mat &image); //滚动条调整图像亮度 void tracking_bar_demo1(Mat &image); //滚滚动条参数传递(亮度和对比度) void tracking_bar_demo2(Mat &image); //键盘响应 void key_demo(Mat &image); //opencv自带颜色操作 void color_style_demo(Mat &image); //图像像素的逻辑操作 void bitwise_demo(Mat &image); //通道的分离与合并 void channels_demo(Mat &image); //图像色彩空间转换 void inrange_demo(Mat &image); //图像像素值统计 void pixel_statistic_demo(Mat &image); //图像几何形状的绘制 void drawing_demo(Mat &image); //随机数与随机颜色 void QuickDemo::random_drawing(); //多边形填充与绘制 void QuickDemo::polyline_drawing_demo(Mat &image); //鼠标操作与响应 void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat &image); //图像像素类型的转换与归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image); //图像的放缩与差值 void QuickDemo::resize_demo(Mat &image); //图像的旋转:定义好的 void QuickDemo::flip_demo(Mat &image); //图像的旋转:自定义 void QuickDemo::rotate_demo(Mat &image); //视频文件摄像头使用 void QuickDemo::video_demo1(Mat &image); //视频处理与保存 void QuickDemo::video_demo2(Mat &image); //图像直方图 void QuickDemo::histogram_demo(Mat &image); //二维直方图 void QuickDemo::histogram_2d_demo(Mat &image); //直方图的均衡化 void QuickDemo::histogram_eq_demo(Mat &image); };
test.cpp
#include<test.h> //直方图的均衡化 void QuickDemo::histogram_eq_demo(Mat &image) { Mat gray; //图像转换 cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY); imshow("灰度图像", gray); Mat dst; //输入,输出 equalizeHist(gray, dst); imshow("直方图均衡化演示", dst); }
main.cpp
//知识点 IM表示图片 //读取图像:imread //显示图像:imshow //色彩空间转换函数(B G R):cvtColor //COLOR_BGR2GRAY = 6彩色到灰度 //COLOR_GRAY2BGR = 8灰度到彩色 //COLOR_BGR2HSV = 40BGR到HSV //COLOR_HSV2BGR = 54HSV到BGR //保存图片:imwrite(保存路径,内存对象) #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<test.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取进来的数据以矩阵的形势 Mat src = imread("F:/images/gril.jpg", IMREAD_ANYCOLOR); //第二个参数代表显示一张灰度图像 //看是否是空图片 if (src.empty()) { printf("图片不存在"); return -1; } //创建了一个新窗口:超过屏幕的图像无法显示时候调用此函数 namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO); //参数1表示名称,参数二代表窗口自由显示 //表示显示在新创建的输入窗口上 imshow("输入窗口", src); //第一个参数表示窗口名称,src表示数据对象Mat //在主函数中调用之前创建的类对象 QuickDemo qd; //色彩转换 //qd.colorSpace_Demo(src); //图像对象的创建 //qd.mat_creation_demo(src); //图像像素的读写 //qd.pixel_visit_demo1(src); //数组 //qd.pixel_visit_demo2(src); //指针 //图像像素的算术操作 //qd.operators_demo(src); //滚动条调整图像亮度 //qd.tracking_bar_demo1(src); //滚动条参数传递(亮度和对比度) //qd.tracking_bar_demo2(src); //键盘响应 //qd.key_demo(src); //opencv自带颜色操作 //qd.color_style_demo(src); //图像像素的逻辑操作 //qd.bitwise_demo(src); //通道的分离与合并 //qd.channels_demo(src); //图像色彩空间转换 //qd.inrange_demo(src); //图像像素值统计 //qd.pixel_statistic_demo(src); //图像几何形状的绘制 //qd.drawing_demo(src); //随机数与随机颜色 //qd.random_drawing(); //多边形填充与绘制 //qd.polyline_drawing_demo(src); //鼠标操作与响应 //qd.mouse_drawing_demo(src); //图像像素类型的转换与归一化 //qd.norm_demo(src); //图像的放缩与差值 //qd.resize_demo(src); //图像的旋转:定义好的 //qd.flip_demo(src); //图像的旋转:自定义 //qd.rotate_demo(src); //视频文件摄像头使用 //qd.video_demo1(src); //视频处理与保存 //qd.video_demo2(src); //图像直方图 //qd.histogram_demo(src); //二维直方图 //qd.histogram_2d_demo(src); //直方图的均衡化 qd.histogram_eq_demo(src); waitKey(0); //执行到这句,程序阻塞。参数表示延时时间。单位ms毫秒 destroyAllWindows(); //销毁前面创建的显示窗口 return 0; }
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Opencv4基于C++的 实时人脸检测
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