前置知识:数字图像的简略知识

这里只是最基础的知识,上课如果稍微听了课的同学可以直接略过不不看。

彩色图像:

对于一副数字图像,对于一副RGB色彩空间的彩色数字图像,它一共有宽X高个像素格子,每个格子的色彩由蓝色、绿色、红色三个原色合成,很简单吧,三原色的合成大家小学就学过喽。计算机中B、G、R三个值可以从0至255选择,不同的值的组合就可以合成出不同的色彩,一般来说总共可以组成255*255*255种色彩。

灰度图像:

而若是图像中所有像素都是由黑到白(0到255)的亮度表示,那么这幅图像将是一副只有灰色的图像(想象一下黑白照片)。

二值图像:

在灰度图像中,把所有亮度大于某个值(二值化阈值)的像素点的亮度设置为255,其余的设置为0,那么就得到了二值图像,它将是只有黑色与白色两种颜色的图像,类似于黑白木刻画。

1.图像的打开

假设大家在C++编程上已经有所建树,而且也大致了解了类、对象、命名空间,那么为了使用OpenCV的相关函数,首先要添加相应的头文件。我们将core.hpp,highgui.hpp添加,并且引用cv这个命名空间。

1.1 打开现有图片

OpenCV 2+版本中图像的存储类型为Mat型,载入图像的函数为imread,显示图像的函数为imshow,很简单吧,只需要几个函数你就可以写出一个图片浏览器(笑~)。

因为太简单了,所以直接放代码:

#include "stdafx.h"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main() {
Mat image = cv::imread("img.jpg");//读取img.jpg到image中,此处可以写相对路径也可以写绝对路径
namedWindow("图片1");//定义一个名为“图片1”的窗口
imshow("图片1", image);//在窗口“图片1”中显示image
waitKey();//等待按键
return ;
}

每句话都有注释,简单易懂不是吗。由于这里提前引用了cv这个namespace,所以不必每句话前加一个"cv:",否则你将看到这样的代码:

#include "stdafx.h"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
int main() {
cv::Mat image = cv::imread("img.jpg");//读取img.jpg到image中,此处可以写相对路径也可以写绝对路径
cv::namedWindow("图片1");//定义一个名为“图片1”的窗口
cv::imshow("图片1", image);//在窗口“图片1”中显示image
cv::waitKey();//等待按键
return ;
}

总之最后的效果应该是这样的:

简单说明一下:

1 Mat类型是OpenCV2中用于保存图像或者矩阵信息的数据结构。初始化时可以用上面的方法,直接imread一张图片,也可以指定初始尺寸和初始色彩,这个我们之后再说。

2 通过imread函数,我们可以从指定的路径加载一张图片到内存中(存为Mat型变量)。它的函数原型为:

可以知道它有一个默认参数flags = 1,它表示程序打开的图像默认为三通道的(即BGR三通道),为彩色图像,如果在调用函数时设置flags = 0,那么就会把图像加载成灰度图像(单通道)。当它设置为-1,2,4时都还有另外的意义,不过更详细的函数说明你就要出门左转去看OpenCV的官方手册了,毕竟我这文章也不是文档翻译对吧。

当然有时候你无法确定自己指定的图片是否能够被顺利打开(图片不存在、图片损坏等),因此在使用打开的图像时,最好判断一下图像是否正确读取了,就像这样。

    Mat image = imread("img.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);//读取img.jpg到image中,此处可以写相对路径也可以写绝对路径
if(!image.data)
{
//do something图片没有被读取成功
}

3 在使用imshow函数显示图像之前,记得一定要先用namedWindow定义一个窗口,窗口参数可以设置大小、位置、缩放等,具体也请去看官方文档。

1.2在内存中创建图像

OK,当然除了从文件读取图像外,我们还可以直接在计算机内存中创建一副图像。我们是这样做的,如图,在定义一个Mat变量时有24种重载可以用来指定变量的初始值。

//你可以这样写:
Mat image2(,,CV_8UC3,Scalar(,,));
//这样写:
Mat image3(image.size(),CV_8UC3,Scalar(,,));
//或者这样写:
Mat image4(image);

第一种写法表示创建一副宽480,高319的8位3通道彩色图像,颜色为255的蓝色。代码中CV_8UC3是一个宏定义,表示的就是8位3通道彩色图像,类似的宏定义还有CV_8U,它表示的是八位灰度图像。Scalar(255,0,0)表示的是创建图像的颜色,三个数字分别表示BGR通道。

第二种写法表示的是创建一个image一样大的绿色图像。

第三章写法则表示直接复制了一个image图像到image4的内存空间。

二、Mat对象的存储格式(简略)

本节很重要,只有了解了Mat变量才能很好的操作图像!

本节很重要,只有了解了Mat变量才能很好的操作图像!

因为很重要,所以说两遍,可是如果要详细说Mat的话,估计一整篇文章都不够,所以这里只能简略的讲讲。

Mat类是用于保存图像的数据结构,它的默认尺寸为0,载入图像数据的方法在上文中已经说了,忘记的同学赶快回去复习。Mat对象在离开作用域以后会其分配的内存会自动被释放,终于不用像以前那样cvRelease图像了。以下是Mat类的简略结构:

Mat
{
public:
/ / … …很多的方法...
...
/*!包括几位字段:
-神奇的签名
-连续性标志
-深度(Note:应该是位深)
-通道数
*/
int flags;(Note :目前还不知道flags做什么用的)
//!数组的维数,> = 2
int dims ;
//!行和列的数量或 (-1,-1) 此时数组已超过 2 维
int rows,cols;
//!指向数据的指针
uchar *data ;
//!指针的引用计数器 ;
/ / 阵列指向用户分配的数据时,当指针为 NULL
int * refcount ;
/ / 其他成员
...
};

Mat.step定义了数据布局,它代表了图像一行的像素占据的数据长度。而Mat. Data则指向了数组数据的开头,还有一个Mat.elemSize()将返回数组元素的长度。因此第N行第M列的数据可以这样来取,公式并不难理解。

Data = Mat.data + (N - 1)×Mat.step + (M - 1)×Mat.elemSize();

Mat. channels()则表示图像的通道数目,若为灰度图像,那么数据的存放没什么好说的,第一行一个个像素一次排下去,然后是第二行、第三行。如果是三通道,则先存第一个像素的B通道值、然后是G通道值、最后是R通道值。接着再存第二个像素,第三个像素……

恩,好像就说这么多已经足够了,其余的用法等进阶学习以后边用边学就行,有什么遗漏的话以后再重新编辑博文吧。得赶快结束了,我发现这篇文章已经有点太长了……

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