opencv学习_5 (IplImage的结构)

忘是亡心i 2022-09-18 01:50 151阅读 0赞

IplImage结构体为:

typedef struct _IplImage
        {
            int  nSize;         /* IplImage大小 */
            int  ID;            /* 版本 (=0)*/
            int  nChannels;     /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */
            int  alphaChannel;  /* 被OpenCV忽略 */
            int  depth;         /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
                                   IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */
            char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */
            char channelSeq[4]; /* 同上 */
            int  dataOrder;     /* 0 - 交叉存取颜色通道, 1 - 分开的颜色通道.
                                   cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */
            int  origin;        /* 0 - 顶—左结构,
                                   1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */
            int  align;         /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */
            int  width;         /* 图像宽像素数 */
            int  height;        /* 图像高像素数*/
            struct _IplROI *roi;/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */
            struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */
            void  *imageId;     /* 同上*/
            struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/
            int  imageSize;     /* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/
            char *imageData;  /* 指向排列的图像数据 */
            int  widthStep;   /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */
            int  BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */
            int  BorderConst[4]; /* 同上 */
            char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */
        }
        IplImage;

1：重要的参数有nChannels depth origin width height widthStep<和矩阵的step相同> imageData—指针<注意图像的数据类型为uchar，imageData为char类型，没有CvMat那么复杂了>

2：彩色图像的数据排列方式

彩色图像有三个通道(B,G,R),这三个通道的值，在Opencv中的排列顺序是B0G0R0B1G1R1…BnGnRn,采用这种交叉排列的方式进行存储。

3:访问IplImage的数据 ---- 指针访问<注意图像的数据类型为uchar >

代码:

#include <iostream>
    #include "cv.h"
    #include "cxcore.h"
    #include "highgui.h"
    using namespace std;
    int main()
    {
    				IplImage *image = cvLoadImage("F:\\11.jpg",1);
    				cvNamedWindow("show",0);
    				for(int y = 0; y < image->height; y++)
    				{
    					uchar *p_image = (uchar*)(image->imageData + y * image->widthStep);
    					for(int x = 0; x < image->width; x++)
    					{
    						*(p_image + x*3) = 0;
    					}
    				}
    				cvShowImage("show", image);
    				cvWaitKey(0);
    				return 0;	
    }

4:将三通道分解为三个单通道 彩色必须由三种颜色构成 单通道只能说明是该取值，不能说明其它色彩，彩色必须要有三种通道构成 用到的函数为cvCreateImage

code:

#include <iostream>
    #include "cv.h"
    #include "cxcore.h"
    #include "highgui.h"
    using namespace std;
    int main()
    {
    	IplImage *image = cvLoadImage("F:\\11.jpg",1);
    	IplImage *b_img = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);
    	IplImage *g_img = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);
    	IplImage *r_img = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);
    	cvNamedWindow("show",0);
    	cvNamedWindow("b",0);
    	cvNamedWindow("g",0);
    	cvNamedWindow("r",0);
    	for(int y = 0; y < image->height; y++)
    	{
    		uchar *p_image = (uchar*)(image->imageData + y * image->widthStep);
    		uchar *b_image = (uchar*)(b_img->imageData + y * b_img->widthStep);
    		uchar *g_image = (uchar*)(g_img->imageData + y * g_img->widthStep);
    		uchar *r_image = (uchar*)(r_img->imageData + y * r_img->widthStep);
    		for(int x = 0; x < image->width; x++)
    		{
    			b_image[x] = *(p_image + x*3);
    			g_image[x] = *(p_image + x*3 + 1);
    			r_image[x] = *(p_image + x*3 + 2);
    		}
    	}
    	cvShowImage("show", image);
    	cvShowImage("b", b_img);
    	cvShowImage("g", g_img);
    	cvShowImage("r", r_img);
    	cvWaitKey(0);
    	cvReleaseImage(&image);
    	cvReleaseImage(&b_img);
    	cvReleaseImage(&g_img);
    	cvReleaseImage(&r_img);
    	cvDestroyWindow("show");
    	cvDestroyWindow("b");
    	cvDestroyWindow("g");
    	cvDestroyWindow("r");
    	return 0;	
    }

5:ROI和COI的理解

ROI是Region of Interest 的缩写。表示的是在一副大图像的感兴趣区域。”感兴趣区域”，指的是再一副大图像中，我们需要做处理的一部分

COI是Channels Of Interest， 是指感兴趣的通道，彩色图像有BGR三个通道。所以，可以选择其中一个作为感兴趣通道

用到的函数为cvSetImageROI cvResetImageROI cvCopy

code(图像的一部分替换另一幅图像的一部分):

#include <iostream>
    #include "cv.h"
    #include "cxcore.h"
    #include "highgui.h"
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    	IplImage *tongtong = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg",1);
    	IplImage *jiale = cvLoadImage("F:\\jiale.jpg",1);
    	CvRect rect,rect1;
    	rect.x = 1200;
    	rect.y = 300;
    	rect.width = 340;
    	rect.height = 400;
    	rect1.x = 90;
    	rect1.y= 65;
    	rect1.width = 120;
    	rect1.height = 150;
    	cvSetImageROI(jiale,rect);
    	cvSetImageROI(tongtong,rect1);
    	cvResize(jiale,tongtong);
    	//cvCopy(jiale,tongtong);
    	cvResetImageROI(tongtong);
    	cvNamedWindow("tongtong");
    	cvNamedWindow("jiale");
    	cvShowImage("tongtong",tongtong);
    	cvShowImage("jiale",jiale);
    	cvWaitKey(0);
    	return 0;
    }

作者：小村长 出处：[http://blog.csdn.net/lu597203933][http_blog.csdn.net_lu597203933] 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 （新浪微博：小村长zack, 欢迎交流！）

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