C++,OpenCV图形基础(2)-摩杜云开发者社区

图像基础

颜色通道

RGB 图像有4 个默认通道：红色、绿色和蓝色各有一个通道，以及一个用于编辑图像复合通道（主通道）

彩色深度

8位色，每个像素所能显示的彩色数为2的8次方，即256种颜色。
16位增强色，16位彩色，每个像素所能显示的彩色数为2的16次方，即65536种颜色。
24位真彩色，每个像素所能显示的彩色数为24位，即2的24次方，约1680万种颜色。
32位真彩色，即在24位真彩色图像的基础上再增加一个表示图像透明度信息的Alpha通道。

Alpha通道：一张图片的透明和半透明度

CV_8UC3系列解读

CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>
/*
	1.bit_depth: 像素点占用空间大小 bit
	2.S|U|F:
		S:signed int   -->有符号
		U:unsigned int -->无符号
		F:float		   -->单精度浮点
    3.number_of_channels
    	3.1 单通道图像，即为灰度图像
    	3.2 双通道图像
    	3.3 3通道图像
    	4.4 带Alpha通道的彩色图像，4通道图像
*/

读取图像

Mat结构

class  Mat
{
 
public：
 	/*
 		flag: 
 		1.数字签名 
 		2.维度
 		3.通道数
 		4.连续性
 	*/
	int flags;					
	int dims; 					//数据维数
	int rows,cols; 				//数据行列
	uchar *data;				//存储的数据		
    const uchar* datastart;		//数据开始
    const uchar* dataend;		//数据结束
    const uchar* datalimit;		//数据边界
	//其他成员  
 	//.....
 	//其他方法
 	//.....
 public: 		//构造方式
    // 默认构造函数 Mat A;
    Mat ()
    // 常用构造函数 Mat A(10,10,CV_8UC3);
    Mat (int rows, int cols, int type)
    //Mat A(300, 400, CV_8UC3,Scalar(255,255,255));
    Mat (int ndims, const int *sizes, int type, const Scalar &s)
    Mat (Size size, int type)
    Mat (int rows, int cols, int type, const Scalar &s)
    Mat (Size size, int type, const Scalar &s)
    Mat (int ndims, const int *sizes, int type)
    Mat (const Mat &m)
    Mat (int rows, int cols, int type, void *data, size_t step=AUTO_STEP)
    Mat (Size size, int type, void *data, size_t step=AUTO_STEP)
    Mat (int ndims, const int *sizes, int type, void *data, const size_t *steps=0)
    Mat (const Mat &m, const Range &rowRange, const Range &colRange=Range::all())
    //Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) );
    Mat (const Mat &m, const Rect &roi)
    Mat (const Mat &m, const Range *ranges)
    
};

格式化打印Mat数据

	cout << "{}方式" << endl << format(img3, Formatter::FMT_C) << endl;
	cout << "C语言方式" << endl << format(img3, Formatter::FMT_NUMPY) << endl;
	cout << ",方式" << endl << format(img3, Formatter::FMT_CSV) << endl;
	cout << "py方式" << endl << format(img3, Formatter::FMT_PYTHON) << endl;
	cout <<"[]:" << img3 << endl;

访问或设置像素强度值

Scalar 它将各个通道的值构成一个整体，赋给具有相同通道数的矩阵元素,通俗点就是一个复合数据

Mat A(10,10,CV_8UC3，Scalar(1,2,3));
//CV_8UC3：8位存储的无符号3通道
//分别把每一个像素点颜色通道赋值为1，2，3

imread函数读取图片

Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );
/****************************************************************
*				filename: 文件路径
*				flags   : 显示方式
*****************************************************************/
enum ImreadModes {
       IMREAD_UNCHANGED            = -1,	//按原样返回加载的图像(带有alpha通道，否则会被裁剪)
       IMREAD_GRAYSCALE            = 0, 	//单通道灰度图像
       IMREAD_COLOR                = 1, 	//3通道BGR彩色图像 
       IMREAD_ANYDEPTH             = 2, 	//16位/32位图977像，其他则转换为8位
       IMREAD_ANYCOLOR             = 4, 	//图像以任何可能的颜色格式读取
       IMREAD_LOAD_GDAL            = 8, 	//gdal驱动程序加载映像
       IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2  = 16,	//单通道灰度图像，并将图像大小减小1/2 
       IMREAD_REDUCED_COLOR_2      = 17,	//3通道BGR彩色图像，使图像大小减小1/2
       IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4  = 32,	//单通道灰度图像，并将图像尺寸减小1/4
       IMREAD_REDUCED_COLOR_4      = 33,	//3通道BGR彩色图像，使图像大小减小1/4
       IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8  = 64,	//单通道灰度图像，并将图像尺寸减小1/8
       IMREAD_REDUCED_COLOR_8      = 65,	//3通道BGR彩色图像，使图像大小减小1/8
       IMREAD_IGNORE_ORIENTATION   = 128	//不要根据EXIF的方向标志旋转图像
};

显示图像

imshow()显示图片

imshow(const string& str,InputArray mat);
/*****************************************************/
*			str: 窗口名
*			mat: 图像
*****************************************************/

销毁窗口

destroyAllWindows()：销毁所有窗口
destroyWindow(const char* windowName) ：销毁指定窗口

保存图像

imwrite()函数保存图片

bool imwrite( const String& filename, InputArray img,
              const std::vector<int>& params = std::vector<int>());
/*****************************************************/
*			filename: 保存的文件名
*			img: 图像
*			params:设置图片质量，压缩率  一般不写
*****************************************************/

一些案例代码

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
void TestIntMat() 
{
	//No.1 构造方式
	Mat img(10, 10, CV_8UC1);
	imshow("1", img);
	//std::cout << img << std::endl;
	//No.2
	Mat img2(300, 300, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));  //BGR
	imshow("2", img2);
	//No.3
	Mat img3 = img2.clone();			//clone方法拷贝
	imshow("3", img3);
	//No.4
	Mat img4;
	img3.copyTo(img4);
	imshow("4", img4);
	
	//No.5
	Mat img5 = imread("mm.jpg");
	imshow("5", img5);
  
	//No.6
	Mat img6 = imread("mm.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
	imshow("6", img6);
	
	Mat img7 = imread("mm.jpg", IMREAD_REDUCED_COLOR_2);
	imshow("7", img7);

}
void PrintMat() 
{
	Mat mat(10, 10, CV_8UC1);
	//No.1 通过重载方式打印
	std::cout << "重载方式遍历：" << std::endl;
	std::cout << mat << std::endl;
	std::cout << "C:" << std::endl;
	std::cout << format(mat, Formatter::FMT_C) << std::endl;
	std::cout << "py:" << std::endl;
	std::cout << format(mat, Formatter::FMT_NUMPY) << std::endl;
	std::cout << "csv:" << std::endl;
	std::cout << format(mat, Formatter::FMT_CSV) << std::endl;
	std::cout << "py:" << std::endl;
	std::cout << format(mat, Formatter::FMT_PYTHON) << std::endl;
}
void testSaveImg(const char* fileName) 
{
	Mat mm = imread("mm.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
	imshow("mm", mm);
	imwrite(fileName, mm);
}

int main() 
{
	//TestIntMat();
	//PrintMat();
	testSaveImg("love.jpg");
	waitKey(0);
	return 0;
}