利用飞腾派进行OpenCV开发

实验目标：

完成飞腾平台OpenCV开发。

实验大纲：

  1. Mat数据结构
  2. 加载、显示、保存图像
  3. 读写像素
  4. RGB图像分离
  5. 彩色图转灰度图

  1. Mat数据结构

Mat是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头(大小,通道,数据类型等)和数据块(像素
值)。创建示例如下：

Mat img;   //创建无初始化矩阵
Mat img1(2, 3, CV_8UC1); //创建2行3列，类型为8位的单通道矩阵
Mat img2(Size(2, 3), CV_8UC1); //创建大小为2x3类型为8位的3通道矩阵
Mat img3(Size(2, 3), CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));//创建大小为2x3类型为8位的3通道矩阵
Mat img4(Size(2, 3), CV_8UC1, Scalar(0, 255, 0)); //创建大小为2x3类型为8位的单通道矩阵
Mat img5(img4); //将img4赋值给img5，共享数据对象

实验任务：

请创建一个指定大小Size、指定类型type的图像矩阵的矩阵体，并打印输出（2min）

1.1、头文件

#include "opencv2/opencv.hpp"

#include <iostream>

using namespace cv;

using namespace std;

1.2 main函数

	int main()
{
	Point pt;
	pt.x = 10;
	pt.y = 20;
	cout<<pt<<endl;

	Rect rect(10, 20, 10, 10);
	cout<<rect<<endl;

        int sz[3] = {2,2,2};
        Mat M(3,sz,CV_8U,Scalar::all(0));
         
	//Mat img = imread("1.jpg");
	//cout<<img<<endl;

	//Mat img;   
	//Mat img1(2, 3, CV_8UC1);
	//Mat img2(Size(2, 3), CV_8UC1);
	//Mat img3(Size(2, 3), CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
	//Mat img4(Size(2, 3), CV_8UC1, Scalar(0, 255, 0));

	Mat img = imread("1.png");

	Mat img2(img);
	Mat img3 = img;

	Mat img4 = img.clone();
	Mat img5;
	img.copyTo(img5);

	//cvtColor(img, img, CV_BGR2Lab);


	imshow("img", img);
	imshow("img2", img2);
	imshow("img3", img3);
	imshow("img4", img4);
	imshow("img5", img5);

	waitKey(0);
}

.3、编译、运行

#g++ main.c -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`
#./main

2，加载、显示、保存图像

2.1、头文件

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

2.2、main函数

int main()
{
	Mat Img = imread("/home/phytium/opencv_text/tuanzi.png");
	if(Img.empty())
	{
		cout<<"read image error!"<<endl;
		return 0;
	}
	
	imshow("img", Img);
	imwrite("tuan.bmp", Img);

	waitKey(0);
}

2.3、编译、运行

#g++ main.c -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`
#./main

3、读写像素

3.1 、头文件

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

 3.2、main文件

int main()
{
	///动态地址访问
	//Mat img = imread("1.jpg");
	//imshow("src", img);
	//Mat dst = img.clone();
	//int rowNumber = img.rows;  //获取行数
	//int colNumber = img.cols;  //获取列数
	//for(int i = 0; i<rowNumber; i++)
	//{
	//	for(int j = 0; j<colNumber; j++)
	//	{
	//		dst.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255;  //蓝色通道
	//		dst.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0;  //绿色通道
	//		dst.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0;  //红色通道
	//	}
	//}
	//imshow("dst", dst);
	//waitKey(0);

	//指针访问
/*
	Mat img = imread("/home/phytium/opencv_text/1.jpg");
	imshow("src", img);
	Mat dst = img.clone();
	int rowNumber = img.rows;  //获取行数
	int colNumber = img.cols * img.channels();  //获取每一行的元素
	for(int i = 0; i<rowNumber; i++)
	{
	   uchar* data = dst.ptr<uchar>(i);  //获取每一行首地址
	   for(int j = 0; j<colNumber; j++)
	     {
			switch(j % 3)
			{
				case 0:  //蓝色通道
					data[j] = 255;
					break;
	        		case 1:  //绿色通道
					data[j] = 0;
					break;
	        		case 2:  //红色通道
					data[j] = 255;
					break;
			}
		}
	}
	    imshow("dst", dst);
	    waitKey(0);
*/
	waitKey(0);

}
	///雪花效果

	Mat img = imread("/home/phytium/opencv_text/1.jpg");
	imshow("src", img);
	Mat dst = img.clone();
	int rowNumber = img.rows;  //获取行数
	int colNumber = img.cols;  //获取列数
	int i, j;
	for(int k = 0; k< 2000; k++)
	{
		i = rand() % rowNumber; //产生0~rowNumber之间的随机整数
		j = rand() % colNumber; 
		dst.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255;  //蓝色通道
		dst.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255;  //绿色通道
		dst.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255;  //红色通道
	}

	imshow("dst", dst);

3.3、编译运行 

#g++ main.c -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`
#./main

4、RGB图像分离

4.1、头文件

#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

 4.2、main函数

4.2.1.split()函数
int main()
{

	Mat img = imread("/home/phytium/opencv_text/1.jpg");
	Mat dst;
	vector<Mat> channels;

	split(img, channels);
	Mat blueChannel = channels.at(0);
	Mat greenChannel = channels.at(1);
	Mat redChannel = channels.at(2);


	merge(channels, dst);

	//imshow("Blue", blueChannel);
	//imshow("green", greenChannel);
	//imshow("red", redChannel);

	imshow("dst", dst);
	waitKey(0);

}
 4.2.2自实现
void own_split_kernel(uint8_t* r, uint8_t* g, uint8_t* b, uint8_t* rgb, int size){
	for(int i=0; i<size; ++i){
		b[i] = rgb[3*i];
		g[i] = rgb[3*i + 1];
		r[i] = rgb[3*i + 2];
	}
}

void own_rgb_split(Mat src){
	int size = src.rows * src.cols;
	uint8_t *rgb = src.data;
	uint8_t* r = (uint8_t*)malloc(sizeof(uint8_t) * size);
	uint8_t* g = (uint8_t*)malloc(sizeof(uint8_t) * size);
	uint8_t* b = (uint8_t*)malloc(sizeof(uint8_t) * size);

	own_split_kernel(r, g, b, rgb, size);

	free(r);
	free(g);
	free(b);
}

int main(int argc, char** argv){

	Mat img = cv::imread("/home/phytium/opencv_text/person.png");

	own_rgb_split(img);

    return 0;
}

 4.3、编译、运行

#g++ main.c -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`
#./main

5、彩色图转灰度图 

5.1、头文件

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

5.2、main函数

5.2.1、cvtColor函数
int main()
{
	Mat Img = imread("/home/phytium/opencv_text/tuanzi.png");
	if(Img.empty())
	{
		cout<<"read image error!"<<endl;
		return 0;
	}
	
    Mat dstImg;
	imshow("img", Img);
	cvtColor(Img,dstImg,COLOR_BGR2GRAY);
    imshow("Gray Img", dstImg);
	
	waitKey(0);
}
 5.2.2、自实现
//origin
void RGB2Y(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride) {
	for (int Y = 0; Y < Height; Y++) {
		unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride;
		unsigned char *LinePD = Dest + Y * Width;
		for (int X = 0; X < Width; X++, LinePS += 3) {
			LinePD[X] = int(0.114 * LinePS[0] + 0.587 * LinePS[1] + 0.299 * LinePS[2]);
		}
	}
}

int main() {
	Mat src = imread("/home/phytium/opencv_text/1.jpg");
	int Height = src.rows;
	int Width = src.cols;
	int Stride = Width*3;
	unsigned char *Src = src.data;
	unsigned char *Dest1 = new unsigned char[Height * Width];

	
	RGB2Y(Src, Dest1, Width, Height, Stride);
	Mat dst(Height, Width, CV_8UC1, Dest1);
	
	imshow("origin", src);
	imshow("result1", dst);
	
	waitKey(0);
	return 0;
}

5.3、编译、运行 

#g++ main.c -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`
#./main

 实验中遇到问题找到的解决方法：

遇到命令行错行问题：改设置——在黑框里右击鼠标进行设置

运行cpp文件，进入SHH;输入   ifconfig   找host:

 `pkg-config --cflags --libs opencv4` 被当作一个文件名来处理，而不是作为一个命令来执行。要正确使用 `pkg-config`，需要将其放在反引号或 `$()` 中，以便在命令执行时获取其输出。修正后的命令：


g++ laplace.cpp $(pkg-config --cflags --libs opencv4) -o laplace
 

或者使用反引号：


g++ laplace.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv4` -o laplace

`$(...)` 或 `` `...` `` 是命令替换的语法，它会执行括号内的命令并将输出结果替换到命令中。
`pkg-config --cflags --libs opencv4` 会返回 OpenCV 的编译和链接所需的标志。

运行命令：

在终端中运行修正后的命令后，应该能够成功编译 `laplace.cpp` 文件并生成可执行文件 `laplace`。如果仍然遇到问题，请确保你已经安装了 OpenCV 和 pkg-config，并且 OpenCV 的 pkg-config 文件在系统的路径中。

 使用cat命令查看：

g++ -o laplace src/backend/main.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv4`

然后运行：

./laplace 

 

在VScode下载SHH插件即可连接远程文件：

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