opencv中基础知识

r囧r小猫 2022-06-18 11:41 144阅读 0赞

> 引用块内容[http://lib.csdn.net/article/opencv/42000][http_lib.csdn.net_article_opencv_42000]  
> [http://lib.csdn.net/article/opencv/61257][http_lib.csdn.net_article_opencv_61257]  
> 最近看完了浅墨的opencv入门，感觉有些地方理解的不是很深，尤其是对形态学的操作。  
> 在一次实验组会议报告上，导师建议我先去了解一下二值细化骨架提取方法，在查阅了很多资料后，完全不知道怎么弄。毕竟编程能力差的孩子。然后就看了一些代码，也是似懂非懂，运行起来也是各种问题。解决不了，就看了细化原理，原来也是对像素的操作。只不过是一种迭代形式的，毕竟计算机最擅长的就是迭代嘛！  
> 二值细化也就是用模板对图像进行卷积操作（大概是这个意思吧，姑且这么理解），然后我就想到了腐蚀操作，了解了腐蚀操作原理，应该也就能理解二值细化骨架提取操作了吧。没想到，平常用的腐蚀内核三种形式，Rect，Cross，Ellipse，其实可以自己设计内核的。而且不同的内核去形式去卷积图像，得到的效果图也不一样。  
> 对像素的两种操作方式：at的操作很容易定位，就跟操作一个普通的二维数组一样，如img.at(i, j)\[0\] = 255;//对于蓝色通道进行操作；  
> 另一种：通过指针，uchar \*pointer = img.ptr(i)  
> for(int j = 0;j< cols；j++）  
> \{  
> //pointer\[j\] = 255;//对蓝色通道进行操作  
> //pointer\[j+1\] = 255;//对绿色通道进行操作  
> pointer\[j+2\] = 255;//对红色通道进行操作  
> \}  
> 图像的数据以及图像在Mat中的存放格式的，就是我们上面那个彩色图像的存放示意图中的格式，这里把彩色图像中的一个像素点分成三份，每一份都是uchar类型，因此我们这里不需要使用Vec3b数据类型。把彩色图像看成一个rows \* （cols \* channels）的二维数组进行操作，其中的每个元素的类型都是uchar类型。这里需要注意的是j += 3是因为我们按照一个像素点进行操作，而一个像素点在这里面又被分成三份，因此需要j += 3，如果是灰度图像则直接j++即可  
> 熟悉了几个变量，Mat类中用的比较少的几个变量和函数，step1()，step\[\]，size，elemSize和elemSize1。  
> step1(i)表示的是Mat中的每一维的通道数；  
> step\[i\]表示的是Mat中的每一维的大小，以字节为单位；  
> size\[i\]表示的是Mat中元素的个数；  
> elemSize()表示的是每个元素的大小 ，以字节为单位；  
> elemSize1()表示的一个元素中每个通道的大小，以字节为单位。

而step\[i\]表示的是每一维中的大小，以字节计数，在彩色图像中一个像素分为三块，每一块为一个字节，因此step\[0\] = 2250 ,step\[1\] = 3  
size表示的是每一维元素的大小，注意这里是元素，即像素，size\[0\]表示rows，size\[1\]表示cols  
elemSize表示的是每个元素的大小，以字节计，一个元素分为三块，一块是1字节，因此为3（彩色图像）  
elemSize1表示的是一个元素的每个通道的大小，因此为1

> [http://lib.csdn.net/article/opencv/33141][http_lib.csdn.net_article_opencv_33141]  
> 看完这篇文章，终于解决了我很多困惑，加强对Mat的结构的理解。同是有巩固了类的概念。  
> Mat是一个类，它由两个数据部分组成：矩阵头和一个指向存储所有像素值的矩阵的指针。其中矩阵头包含了矩阵的尺寸、存储方法、储存地址等信息，由此可以看出矩阵头所占的内存很小，而具体储存所有像素值的矩阵则非常大。举个例子，比如一个班级，矩阵头就相当于储存了班级里有多少人、男女比多少、平均身高、平均体重等信息，而矩阵就储存了班级中所有同学的所有基本信息，每一个同学就相当于是一个像素点，而每个像素点的颜色信息、深度信息等一串数据就相当于是每个同学的身高、体重、性别等一系列信息组成的一串数据

[http_lib.csdn.net_article_opencv_42000]: http://lib.csdn.net/article/opencv/42000
[http_lib.csdn.net_article_opencv_61257]: http://lib.csdn.net/article/opencv/61257
[http_lib.csdn.net_article_opencv_33141]: http://lib.csdn.net/article/opencv/33141