OpenCV函数记录（一）

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2022-06-03 05:16 203阅读 0赞

# 目录 #

*  目录
 *  前言
 *  OpenCV100函数
 *  总结

# 前言 #

一直在怼图像处理，自然离不开`OpenCV`，也就是说经常遇到一些常用的`OpenCV`函数，记录下，提高效率！  
学习！分享！感谢！

# OpenCV1.0.0函数 #

*  `IplImage`  
    `origin`为0表示顶左结构，即图像的原点是左上角，如果为1为左下角。一般从硬盘读入的图片或者通过`cvCreateImage`创建的`IplImage`图片默认是`origin`为0，即显示的时候都是正的。而由摄像头或者视频文件获取的帧图像`origin`为1，此时显示的时候扫描顺序是从下到上，显示也是正的。
 *  `cvSetImageROI`

void cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );

大多数`OpenCV`函数都支持`ROI`，并将它作为一个独立图像进行处理，所有像素坐标都是从`ROI`的左上角或则左下角(基于图像结构)开始计算的。

IplImage *img=cvLoadImage("test.jpg");
    cvSetImageROI(img, cvRect(100, 100, 50, 50)); //设置img的ROI区域

之后显示`img`图像只显示`ROI`标识的一部分，即改变了指针`img`，但是它仍然保留有原来图像的信息，在执行`cvResetImageROI(img);`之后，`img`指向原来的图像信息。  
以上参考[【opencv学习笔记】SetImageROI函数设置ROI区域的作用及用法][opencv_SetImageROI_ROI]

*  `cvResize`

void cvResize(const CvArr* src, CvArr* dst, int                    
                  interpolation=CV_INTER_LINEAR );

`src`：输入图像.  
`dst`：输出图像.  
函数`cvResize`将图像`src`的尺寸设置为`dst`。若设定`ROI`，函数将按常规支持`ROI`。

*  `cvAvgSdv`

功能：求像素平均值和标准差

cvAvgSdv(const CvArr *arr, CvScalar *mean, CvScalar *std_dev, const 
             CvArr *mask = _null)

`arr`：图像输入数组  
`mean`：图像像素值平均值，最多可存放四通道的平均值  
`std_dev` : 图像标准差  
`mask` : 像素开关  
参考[学习opencv》笔记——矩阵和图像操作——cvAnd、cvAndS、cvAvg and cvAvgSdv][opencv_cvAnd_cvAndS_cvAvg and cvAvgSdv]

*  `cvCreateTrackbar`

int cvCreateTrackbar(
            const char* trackbar_name,const char* window_name,  
            int* value, int count, CvTrackbarCallback on_change 
    );

`trackbar_name`：滑动条名称  
`window_name`：窗口名称  
`value`：当滑动条被拖动时，OpenCV自动将当前位置所代表的值传给指针指向的整数  
`count`：滑动条所能达到的最大值  
`on_change`：可选的回调函数  
例：

cvCreateTrackbar( "Vmin", "CamShiftWindow", &adjVmin, 256, 0 );

//读取value值
    int cvGetTrackbarPos(
        const char* trackbar_name,
        cosnt char* window_name
    );
    
    //设置value值
    void cvSetTrackbarPos(
        const char* trackbar_name,
        const char* window_name,
        int pos
    );

参考[openCV学习笔记（2）–cvCreateTrackbar][openCV_2_cvCreateTrackbar]

*  `cvFlip`

void cvFlip( const CvArr* src, CvArr* dst=NULL, int flip_mode=0);

`flip_mode`：  
=0, 图像绕X轴旋转

> 0, 图像绕Y轴旋转  
> <0, 图像绕X轴和Y轴旋转

*  `cvFZero`

void cvZero(CvArr* arr);

功能：将图像中的每个像素都设置为0。

*  `cvCopy`  
    功能：拷贝一个数组到另一个数组，注意`dst`数组的内存要事先开辟。

void cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL );

`src`：输入数组  
`dst`：输出数组  
参考[cvClone 和 cvCopy函数的区别][cvClone _ cvCopy]

*  `cvSplit`

void cvSplit(const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1, CvArr*     
                 dst2, CvArr* dst3)

注意：`src`是**源图像**，`dst0~dst3`是分离出单通道图像。注意：输入图像的图像格式，比如如果是`BGR`，就应该按照`BGR`的方式获取分离的图像。

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`HSV`中颜色空间中：`Hue`(**色相**)，是色彩的基本属性；`Saturation`(**饱和度**)，是指色彩的纯度，纯度越高，色彩越纯，低则逐渐变灰，取0~100%的数值；`Value`(**亮度**)。

H: 0~180 S: 0~255 V: 0~255

参考[OpenCV 自学笔记21. RGB色彩空间和HSV色彩空间的理解][OpenCV _21. RGB_HSV]

**阈值化**：在对各种图形进行处理操作的过程中，对图像中的像素做出取舍和决策，直接剔除一些低于或者高于一定值的像素。阈值可以被视作最简单的图像分割方法，比如，从一幅图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分。这样的图像分割基于图像中物体与背景之间的灰度差异，此分割属于**像素级分割**。为了从一幅图像中提取出我们需要的部分，应该**用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较**，并作出相应的判断。注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。  
一旦找到需要分割的物体的像素点，可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。例如，设置需要分割的物体的灰度值为0(黑色)，其他像素点为255(白色)。当然像素点的灰度值可以任意，但最好设定两种颜色对比度较强的颜色。

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# 总结 #

都是前人的东西，作为初学的菜鸟，只能是摘录部分，理解，希望以后贡献真正属于自己的东西，以后的文章都改为**译文**。

[opencv_SetImageROI_ROI]: https://www.cnblogs.com/realkate1/p/5239131.html
[opencv_cvAnd_cvAndS_cvAvg and cvAvgSdv]: http://blog.csdn.net/zhurui_idea/article/details/27337015
[openCV_2_cvCreateTrackbar]: http://blog.csdn.net/superjimmy/article/details/6177899
[cvClone _ cvCopy]: http://blog.csdn.net/longzaitianya1989/article/details/8122286
[OpenCV _21. RGB_HSV]: http://blog.csdn.net/u010429424/article/details/76577399