图像的基本操作
读取、显示和保存图像
在 OpenCV 中，图像的基本操作包括读取、显示和保存图像。这些操作是图像处理的基础。
读取图像：使用imread函数读取图像。该函数的第一个参数是图像文件的路径，第二个参数是读取图像的方式（如彩色图像、灰度图像等）。
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR); |
显示图像：使用imshow函数显示图像。该函数的第一个参数是窗口的名称，第二个参数是要显示的图像。
cv::imshow("Display Window", image);
cv::waitKey(0); // 等待按键按下 | 保存图像：使用imwrite函数保存图像。该函数的第一个参数是保存文件的路径，第二个参数是要保存的图像。
cv::imwrite("output.jpg", image); |
图像的基本属性
图像的基本属性包括尺寸、通道数和像素值。
尺寸：图像的尺寸可以通过rows和cols属性获取。
int height = image.rows;
int width = image.cols; |
通道数：图像的通道数可以通过channels()方法获取。
int channels = image.channels(); |
像素值：可以通过at方法访问图像的像素值。
cv::Vec3b pixel = image.at<cv::Vec3b>(y, x); // 访问(x, y)处的像素值 |
图像的创建与初始化
可以通过Mat类创建和初始化图像。
创建图像：可以创建一个指定大小和类型的图像。
cv::Mat newImage(480, 640, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 255)); // 创建一个640x480的红色图像 |
初始化图像：可以使用setTo方法初始化图像。
image.setTo(cv::Scalar(255, 255, 255)); // 将图像初始化为白色 |
图像的像素操作
图像的像素操作包括遍历像素和修改像素值。
遍历像素：可以使用双重循环遍历图像的每个像素。
for (int y = 0; y < image.rows; y++) {
for (int x = 0; x < image.cols; x++) {
cv::Vec3b& pixel = image.at<cv::Vec3b>(y, x);
// 对像素进行操作
}
} |
修改像素值：可以直接修改像素的值。
pixel[0] = 255; // 将蓝色通道设置为255
pixel[1] = 0; // 将绿色通道设置为0
pixel[2] = 0; // 将红色通道设置为0 |
图像的几何变换
缩放、旋转、平移、翻转
图像的几何变换包括缩放、旋转、平移和翻转。
缩放：使用resize函数缩放图像。
cv::Mat resizedImage;
cv::resize(image, resizedImage, cv::Size(newWidth, newHeight)); |
旋转：使用getRotationMatrix2D和warpAffine函数旋转图像。
cv::Point2f center(image.cols / 2.0, image.rows / 2.0);
cv::Mat rotationMatrix = cv::getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0);
cv::Mat rotatedImage;
cv::warpAffine(image, rotatedImage, rotationMatrix, image.size()); |
平移：使用warpAffine函数平移图像。
cv::Mat translationMatrix = (cv::Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, tx, 0, 1, ty);
cv::Mat translatedImage;
cv::warpAffine(image, translatedImage, translationMatrix, image.size()); |
翻转：使用flip函数翻转图像。
cv::Mat flippedImage;
cv::flip(image, flippedImage, 1); // 1表示水平翻转，0表示垂直翻转 |
仿射变换与透视变换
仿射变换：仿射变换是线性变换加上平移，可以使用warpAffine函数实现。
cv::Mat affineMatrix = cv::getAffineTransform(srcPoints, dstPoints);
cv::Mat affineImage;
cv::warpAffine(image, affineImage, affineMatrix, image.size()); |
透视变换：透视变换是更一般的变换，可以使用warpPerspective函数实现。
cv::Mat perspectiveMatrix = cv::getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);
cv::Mat perspectiveImage;
cv::warpPerspective(image, perspectiveImage, perspectiveMatrix, image.size()); |
图像的颜色空间转换
RGB、灰度、HSV等颜色空间
图像的颜色空间包括RGB、灰度和HSV等。
RGB：RGB是最常见的颜色空间，表示红、绿、蓝三个通道。
灰度：灰度图像只有一个通道，表示亮度。
HSV：HSV颜色空间表示色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）。
颜色空间转换
使用 cvtColor 函数进行颜色空间转换。
RGB 转灰度：
cv::Mat grayImage;
cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); |
RGB转HSV：
cv::Mat hsvImage;
cv::cvtColor(image, hsvImage, cv::COLOR_BGR2HSV); |
通道分离与合并
通道分离：使用split函数将图像的通道分离。
std::vector<cv::Mat> channels;
cv::split(image, channels); |
通道合并：使用merge函数将多个通道合并为一个图像。
cv::Mat mergedImage;
cv::merge(channels, mergedImage); |
实例
C++ OpenCV 的基础操作包括图像的读取、显示、保存、像素操作、图像属性获取等。
以下是一些常见的 OpenCV 基础操作及其代码示例：
1. 图像的读取与显示
实例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 读取图像
Mat image = imread("test.jpg");
// 检查图像是否成功加载
if (image.empty()) {
cout << "错误：无法加载图像，请检查路径是否正确。" << endl;
return -1;
}
// 显示图像
namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Display Image", image);
// 等待按键
waitKey(0);
// 关闭窗口
destroyAllWindows();
return 0;
}
|
2. 图像的保存
实例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 读取图像
Mat image = imread("test.jpg");
if (image.empty()) {
cout << "错误：无法加载图像，请检查路径是否正确。" << endl;
return -1;
}
// 保存图像
bool isSaved = imwrite("saved_image.jpg", image);
if (isSaved) {
cout << "图像保存成功！" << endl;
} else {
cout << "图像保存失败！" << endl;
}
return 0;
}
|
3. 获取图像属性
实例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 读取图像
Mat image = imread("test.jpg");
if (image.empty()) {
cout << "错误：无法加载图像，请检查路径是否正确。" << endl;
return -1;
}
// 获取图像属性
int width = image.cols; // 图像宽度
int height = image.rows; // 图像高度
int channels = image.channels(); // 图像通道数
cout << "图像宽度: " << width << endl;
cout << "图像高度: " << height << endl;
cout << "图像通道数: " << channels << endl;
return 0;
}
|
4. 访问和修改像素值
实例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 读取图像
Mat image = imread("test.jpg");
if (image.empty()) {
cout << "错误：无法加载图像，请检查路径是否正确。" << endl;
return -1;
}
// 访问像素值（BGR格式）
Vec3b pixel = image.at<Vec3b>(100, 100); // 获取(100, 100)位置的像素值
cout << "B: " << (int)pixel[0] << ", G: " << (int)pixel[1] << ", R: " << (int)pixel[2] << endl;
// 修改像素值
image.at<Vec3b>(100, 100) = Vec3b(255, 0, 0); // 将(100, 100)位置的像素设置为蓝色
// 显示修改后的图像
imshow("Modified Image", image);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
|
5. 图像颜色空间转换
实例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 读取图像
Mat image = imread("test.jpg");
if (image.empty()) {
cout << "错误：无法加载图像，请检查路径是否正确。" << endl;
return -1;
}
// 转换为灰度图像
Mat grayImage;
cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
// 显示灰度图像
imshow("Gray Image", grayImage);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
|
6. 图像的裁剪与缩放
实例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 读取图像
Mat image = imread("test.jpg");
if (image.empty()) {
cout << "错误：无法加载图像，请检查路径是否正确。" << endl;
return -1;
}
// 裁剪图像
Rect roi(100, 100, 200, 200); // (x, y, width, height)
Mat croppedImage = image(roi);
// 缩放图像
Mat resizedImage;
resize(image, resizedImage, Size(400, 400)); // 缩放到400x400
// 显示裁剪和缩放后的图像
imshow("Cropped Image", croppedImage);
imshow("Resized Image", resizedImage);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
|
7. 图像的复制与克隆
实例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 读取图像
Mat image = imread("test.jpg");
if (image.empty()) {
cout << "错误：无法加载图像，请检查路径是否正确。" << endl;
return -1;
}
// 复制图像
Mat copiedImage = image.clone();
// 修改复制的图像
circle(copiedImage, Point(100, 100), 50, Scalar(0, 255, 0), 2); // 在复制的图像上画一个圆
// 显示原始图像和修改后的图像
imshow("Original Image", image);
imshow("Copied Image", copiedImage);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
|
8. 图像的几何变换
实例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 读取图像
Mat image = imread("test.jpg");
if (image.empty()) {
cout << "错误：无法加载图像，请检查路径是否正确。" << endl;
return -1;
}
// 旋转图像
Mat rotatedImage;
Point2f center(image.cols / 2, image.rows / 2); // 旋转中心
double angle = 45; // 旋转角度
double scale = 1.0; // 缩放比例
Mat rotationMatrix = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);
warpAffine(image, rotatedImage, rotationMatrix, image.size());
// 显示旋转后的图像
imshow("Rotated Image", rotatedImage);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
| |
