Opencv2系列学习笔记1(图像的基本操作)

叁歲伎倆 2022-09-18 09:59 269阅读 0赞

一:Opencv2与opencv1的区别:

Opencv1.0版本于2006年面世，主要基于C语言。2009年发布opencv2，主要基于C++。此时opencv库被划分成多个模块，这些模块被编译成库文件后，位于lib文件夹中。主要有以下模块(版本1的结构见我的这篇blog:[http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/13614377][http_blog.csdn.net_lu597203933_article_details_13614377]):

Opencv\_core模块:包含核心功能，尤其是底层数据结构和算法函数。

Opencv\_improc模块:包含图像处理函数。

Opencv\_highgui模块:包含读写图像及视频的函数，以及操作图形用户界面函数。

Opencv\_features2d模块:包含兴趣点检测子，描述子以及兴趣点匹配框架。

Opencv\_calib3d模块:包含相机标定，双目几何估计以及立体视觉函数。

Opencv\_video模块:包含运动估算，特征跟踪以及前景提取函数与类。

Opencv\_objdetect模块:包括物体检测函数，如脸部和行人检测。

库中还包含其它的工具模块，如机器学习(opencv\_ml),计算几何(opencv\_flann),第三方代码(opencv\_contrib)等。这些模块都对有一个单独的头文件(位于include文件夹)。推荐的声明方式如下:

\#include<opencv2\\core\\core.hpp>

\#include<opencv2\\highgui\\highgui.hpp>

\#include<opencv2\\imgproc\\imgproc.hpp>

而\#include "cv.h"这是旧的代码方式，那是库还没有被划分为模块。

二:读取、显示和保存图片

(1)代码：

#include <opencv2\core\core.hpp>
    #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
    #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
    #include <iostream>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    int main()
    {
    	Mat image = imread("F:\\tongtong.jpg", 1);  //读取图片
    	if(!image.data)                  // data指向已分配内存块的指针
    	{
    		cout << "fail to load image" << endl;
    	}
    	cout << "image size: " << image.size().height << "," << image.size().width << endl; //size()返回的是一个结构体
    	namedWindow("show");
    	imshow("show", image);       // 显示图片
    	imwrite("F:\\tongtong2.jpg", image);
    	Mat result;
    	flip(image,result, 0);
    	namedWindow("result",0);
    	imshow("result", result);
    	waitKey(0);
    	return 0;	
    }

（2）Explaination:

<1>opencv2中用于存储图像数据为Mat类型，而在opencv1中用IplImage(详细见我的这篇blog：[http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/13957271][http_blog.csdn.net_lu597203933_article_details_13957271])。[优点在于Mat][Mat]是一个类，定义的类类型可以自动分配和释放内存空间，而IplImage需手动为其分配和释放内存空间，当图像较多时，可能会有偏差，造成内存泄露。

<2>image.data是指向已分配的内存块的指针，当图片没有加载进来，则为NULL。

<3>image.size()返回的是一个结构体，实际上包括width和height这两个成员变量。

<4>flip(image,result,0); //其中正数表示水平反转，0表示垂直反转，负数表示既有水平又有垂直反转。

（3）结果：

![SouthEast][]

三：深浅拷贝

(1) 浅拷贝：

Mat B;

B = image ; // 第一种方式

Mat C(image); // 第二种方式

这两种方式称为浅copy，是由于它们有不同的矩阵头，但是它们共享内存空间，即指向一个矩阵。当图像矩阵发生变化时，两者相关联，都会变化。

(2) 深拷贝：

Mat B,C;

B = image.clone(); // 第一种方式

image.copyTo(C); // 第二种方式

深拷贝是真正的copy了一个新的图像矩阵，此时image,B,C三者相互没有影响。

四：IplImage装换为Mat

IplImage\*iplImage = cvLoadImage("F:\\\\11.jpg",1);

Mat image2(iplImage,false);

// 其中false为浅拷贝，而true为深拷贝，默认为false。此时注意需要释放iplImage

当然opencv提供了另外一种指针类，无需手动释放，但现在已经不用了，可以使用它来封装IplImage指针:

Ptr<IplImage> iplImage = cvLoadImage("F:\\\\11.jpg",1);

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[http_blog.csdn.net_lu597203933_article_details_13614377]: http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/13614377
[http_blog.csdn.net_lu597203933_article_details_13957271]: http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/13957271
[Mat]: http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/13957271%29%E3%80%82%E4%BC%98%E7%82%B9%E5%9C%A8%E4%BA%8EMat
[SouthEast]: /images/20220828/2f48f9342405435c875515a7cebce8c4.png
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