自己在总结前人经验下弄的几个opencv封装函数
第一个是增加对比度的函数,就是变亮。
IplImage* EqualizeHistColorImage(IplImage *pImage)
{
IplImage *pEquaImage = cvCreateImage(cvGetSize(pImage), pImage->depth, ); // 原图像分成各通道后再均衡化,最后合并即彩色图像的直方图均衡化
const int MAX_CHANNEL = ;
IplImage *pImageChannel[MAX_CHANNEL] = {NULL}; int i;
for (i = ; i < pImage->nChannels; i++)
pImageChannel[i] = cvCreateImage(cvGetSize(pImage), pImage->depth, ); cvSplit(pImage, pImageChannel[], pImageChannel[], pImageChannel[], pImageChannel[]);//将传入图像的通道拆分,方便各个增亮 for (i = ; i < pImage->nChannels; i++)
cvEqualizeHist(pImageChannel[i], pImageChannel[i]);//各个通道的像素增亮,此函数第一个是传入,第二个参数是传出 cvMerge(pImageChannel[], pImageChannel[], pImageChannel[], pImageChannel[], pEquaImage);//将之前拆分后的各个通道的像素图片组合 for (i = ; i < pImage->nChannels; i++)
cvReleaseImage(&pImageChannel[i]);//逐个释放内存 return pEquaImage;//返回被处理过的图像
}
第二个是图像变黑白色,二值化和轮廓绘线。
void ChangeTheColor(int pos,IplImage* g_pGrayImage,CvSeq* g_pcvSeq)
{
// 转为二值图,黑白图
IplImage *pBinaryImage = cvCreateImage(cvGetSize(g_pGrayImage), IPL_DEPTH_8U, );
cvThreshold(g_pGrayImage, pBinaryImage, pos, , CV_THRESH_BINARY);
//第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图。
//第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图。
//第三个参数表示阈值,黑白色的范围
//第四个参数表示最大值。
//第五个参数表示运算方法。 // 显示二值图
cvShowImage("xxx", pBinaryImage); CvMemStorage *pcvMStorage = cvCreateMemStorage();
double fRho = ;
double fTheta = CV_PI / ;
int nMaxLineNumber = ; //最多检测条直线
double fMinLineLen = ; //最小线段长度
double fMinLineGap = ; //最小线段间隔
CvSeq *pcvSeqLines = cvHoughLines2(pBinaryImage, pcvMStorage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, fRho, fTheta, nMaxLineNumber, fMinLineLen, fMinLineGap); IplImage *pColorImage = cvCreateImage(cvGetSize(g_pGrayImage), IPL_DEPTH_8U, );
cvCvtColor(pBinaryImage, pColorImage, CV_GRAY2BGR);
int i;
for(i = ; i < pcvSeqLines->total; i++) {
CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(pcvSeqLines, i);
cvLine(pColorImage, line[], line[], CV_RGB(,,), );
} cvShowImage("qq", pColorImage); CvMemStorage* cvMStorage = cvCreateMemStorage();
// 检索轮廓并返回检测到的轮廓的个数
cvFindContours(pBinaryImage,cvMStorage, &g_pcvSeq,sizeof(CvContour),);//这个要和cvDrawContrours连用
//cvFindContours
//函数功能:对图像进行轮廓检测,这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息,并传出指向这条链表表头的指针。
//第一个参数:输入的图像
//第二个参数:内存容器
//第三个参数:存输出信息的参数
//4.5.6略 IplImage *pOutlineImage = cvCreateImage(cvGetSize(g_pGrayImage), IPL_DEPTH_8U, );
int _levels = ;
cvZero(pOutlineImage);
cvDrawContours(pOutlineImage, g_pcvSeq, CV_RGB(,,), CV_RGB(,,), _levels);
//第一个参数表示输入图像,函数将在这张图像上绘制轮廓。
//第二个参数表示指向轮廓链表的指针。
//第三个参数和第四个参数表示颜色,绘制时会根据轮廓的层次来交替使用这二种颜色。255,0,0->红,0,255,0->绿,0,0,255蓝
//第五个参数表示绘制轮廓的最大层数,如果是0,只绘制contour;如果是1,追加绘制和contour同层的所有轮廓;
//如果是2,追加绘制比contour低一层的轮廓,以此类推;如果值是负值,则函数并不绘制contour后的轮廓,但是将画出其子轮廓,一直到abs(max_level) - 1层。
//第六个参数表示轮廓线的宽度,如果为CV_FILLED则会填充轮廓内部。
//第七个参数表示轮廓线的类型。
//第八个参数表示偏移量,如果传入(10,20),那绘制将从图像的(10,20)处开始。
cvShowImage("qqqq", pOutlineImage); cvReleaseImage(&pColorImage);
cvReleaseMemStorage(&cvMStorage);
cvReleaseImage(&pBinaryImage);
cvReleaseImage(&pOutlineImage);
}
第三个是三通道图片的像素全访问,可以自己通过改变像素值来改变图像颜色。
oid visit_image(IplImage* Image){
const char * name="";
cvNamedWindow(name,);
uchar* data=(uchar *)Image->imageData;
int step = Image->widthStep/sizeof(uchar);
int channels = Image->nChannels;
for(int i=;i<Image->height;i++){
for(int j=;j<Image->width;j++){
data[i*step+j*channels+]=;//通道1,我这里全改了1
data[i*step+j*channels+]=;//不赋值就没改变
data[i*step+j*channels+]=;
}
}
cvShowImage(name,Image);
cvWaitKey();
cvReleaseImage(&Image);
cvDestroyWindow(name);
}
第四个是从两张图片中找到不同处,并以第三张图输出。可以说是大家来找茬的外挂代码。
void Get_The_Different_From_The_Cctv(IplImage* image1,IplImage* image2){
IplImage* image_1=cvCreateImage(cvSize(image1->width,image1->height),IPL_DEPTH_8U,);
IplImage* image_2=cvCreateImage(cvSize(image1->width,image1->height),IPL_DEPTH_8U,);
IplImage* image_and=cvCreateImage(cvSize(image1->width,image1->height),IPL_DEPTH_8U,);
cvCvtColor(image1,image_1,CV_BGR2GRAY);
cvCvtColor(image2,image_2,CV_BGR2GRAY);
cvAbsDiff(image_1,image_2,image_and);
cvNamedWindow("nimad",);
cvShowImage("nimad",image_and);
cvWaitKey();
cvDestroyWindow("nimad");
cvReleaseImage(&image_and);
}
正在看本人博客的这位童鞋,我看你气度不凡,谈吐间隐隐有王者之气,日后必有一番作为!旁边有“推荐”二字,你就顺手把它点了吧,相得准,我分文不收;相不准,你也好回来找我。
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