图像处理opencv代码
openCV简单的图片处理(雪花,减少颜色)
openCV学习笔记(2)__openCV简单的图片处理(雪花,减少颜色)openCV简单的图片处理(雪花,减少颜色)2012年10月12日22:32继而,搭建好平台之后,就可以用openCV进行简单的图片处理.这里的笔记,是在这本书(OpenC V_2_Computer_Vision_Application_Programming_Cookbook)的基础上学习的.好,言归正传.第一个函数,在上一个的main函数里面进行实现.雪花:(尊重原文,这里用的是原文的salt函数,撒盐``)首先,是原图的显示:屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 22:33这次放在E盘,就不用用管理员权限来操作了.继续而这次的函数salt,作用是在图上按照自己需要的点数来添加白点.源码://被注释掉的东西表示用来玩的说``屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 22:55大概应该可以看得出,rand()%image.cols 和rand()%image.rows表示的就是图的colum n(纵列)和row(横列),对随机出来的像素进行修改.对于if else 部分:图像的组成,用灰度来表示.比如黑白的图像,用灰度图就可以表示出来.如果面对的是彩图,一般按照三基色(红绿蓝)每个像素由3个基本颜色的不同灰度表示,也就是说,如果image 的chan nel为3的时候,需要修改三个channel的参数,而如果单单是黑白,channel只有1,那么只要修改一个参数就可以.可知,255是一个尽头``` 白色``函数的主体如下:屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 22:56//注释的colorReduce是下一个函数运行结果``如下``:屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 22:58加上10000捏``?屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 22:59屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 23:02如果参数改成0?屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 23:04结果如下:屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 23:05撒胡椒的说`` 黑色是白色的另外一端``每一个像素是又一个8-bit的unsigned char型储存,因而色的数目就有256x256x256个.数目之大,因而,下面的函数是用来减少颜色的种类的.函数主体:屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 23:14当中的div可以理解为每个灰度级划分的多少.屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 23:19这个函数体是主要的处理,例如是256色,这个表达就会把[0,div)区间的色素变成div/2的,[di v,2*div)的就会变成3*div/2,把周围附近的色调简化为一个色调.这样对颜色进行了简化.运行结果如下:屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 23:22效果不太明显.把div换成是64的话:屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 23:23继续加强的话:屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 23:24屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 23:24随着分化,颜色表示的单调性会让颜色越来越枯燥.函数的主体,把salt注释掉,把colorReduce加上就好.记得要在主体前面加上声明,屏幕剪辑的捕获时间: 2012/11/4 23:26ps:对于colorReduce的函数,主体还有几个方法: data[i]= data[i] –data[i]%div + div/2;和上述的方法一样,不过这个是先退回到原点在加上div/2另外一个,是使用位运算:uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0 data[i]= (data[i]&mask) + div/2;。
Python图像处理OpenCV（12）：Roberts算子、Prewitt算子、Sobe。。。
Python 图像处理OpenCV （12）：Roberts 算⼦、Prewitt 算⼦、Sobe。
前⽂传送门：引⾔前⽂介绍了 Canny 算⼦边缘检测，本篇继续介绍 Roberts 算⼦、 Prewitt 算⼦、 Sobel 算⼦和 Laplacian 算⼦等常⽤边缘检测技术。
Roberts 算⼦Roberts 算⼦，⼜称罗伯茨算⼦，是⼀种最简单的算⼦，是⼀种利⽤局部差分算⼦寻找边缘的算⼦。
他采⽤对⾓线⽅向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。
检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度⾼，对噪声敏感，⽆法抑制噪声的影响。
1963年， Roberts 提出了这种寻找边缘的算⼦。
Roberts 边缘算⼦是⼀个 2x2 的模版，采⽤的是对⾓⽅向相邻的两个像素之差。
Roberts 算⼦的模板分为⽔平⽅向和垂直⽅向，如下所⽰，从其模板可以看出， Roberts 算⼦能较好的增强正负 45 度的图像边缘。
dx =−1001dy =0−11Roberts 算⼦在⽔平⽅向和垂直⽅向的计算公式如下：d x (i ,j )=f (i +1,j +1)−f (i ,j )d y (i ,j )=f (i ,j +1)−f (i +1,j )Roberts 算⼦像素的最终计算公式如下：S =d x (i ,j )2+dy (i ,j )2今天的公式都是⼩学⽣⽔平，千万别再说看不懂了。
实现 Roberts 算⼦，我们主要通过 OpenCV 中的 filter2D() 这个函数，这个函数的主要功能是通过卷积核实现对图像的卷积运算：def filter2D(src, ddepth, kernel, dst=None, anchor=None, delta=None, borderType=None)src: 输⼊图像ddepth: ⽬标图像所需的深度kernel: 卷积核接下来开始写代码，⾸先是图像的读取，并把这个图像转化成灰度图像，这个没啥好说的：# 读取图像img = cv.imread('maliao.jpg', cv.COLOR_BGR2GRAY)[][]√rgb_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)# 灰度化处理图像grayImage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)然后是使⽤ Numpy 构建卷积核，并对灰度图像在 x 和 y 的⽅向上做⼀次卷积运算：# Roberts 算⼦kernelx = np.array([[-1, 0], [0, 1]], dtype=int)kernely = np.array([[0, -1], [1, 0]], dtype=int)x = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernelx)y = cv.filter2D(grayImage, cv.CV_16S, kernely)注意：在进⾏了 Roberts 算⼦处理之后，还需要调⽤convertScaleAbs()函数计算绝对值，并将图像转换为8位图进⾏显⽰，然后才能进⾏图像融合：# 转 uint8 ,图像融合absX = cv.convertScaleAbs(x)absY = cv.convertScaleAbs(y)Roberts = cv.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)最后是通过 pyplot 将图像显⽰出来：# 显⽰图形titles = ['原始图像', 'Roberts 算⼦']images = [rgb_img, Roberts]for i in range(2):plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray') plt.title(titles[i])plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()最终结果如下：Prewitt 算⼦Prewitt 算⼦是⼀种⼀阶微分算⼦的边缘检测，利⽤像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作⽤。
opencv所有函数汇总
opencv所有函数汇总OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉和机器学习软件库。
它拥有多种函数和方法，可用于处理图像和视频、目标检测、特征提取、图像分割、图像配准、机器学习等多个领域。
以下是一些常用的OpenCV函数的汇总：1. cv2.imread该函数读取图像文件，并返回一个NumPy数组，该数组表示图像的像素值。
2. cv2.imshow用于在窗口中显示图像。
3. cv2.imwrite将图像保存到指定的文件路径。
4. cv2.cvtColor用于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。
5. cv2.resize可用于调整图像的大小。
6. cv2.flip用于翻转图像。
7. cv2.rectangle绘制矩形框。
8. cv2.circle绘制圆形。
9. cv2.line绘制线条。
10. cv2.putText在图像上绘制文本。
11. cv2.threshold将图像分割为黑白两个阈值。
12. cv2.adaptiveThreshold根据图像不同区域的光照条件对图像进行阈值处理。
13. cv2.medianBlur对图像进行中值滤波。
14. cv2.GaussianBlur对图像进行高斯模糊。
15. cv2.bilateralFilter对图像进行双边滤波。
16. cv2.contourArea计算轮廓的面积。
17. cv2.findContours找到图像中的轮廓。
18. cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。
19. cv2.matchTemplate在图像中查找指定模板的匹配项。
20. cv2.HoughCircles在图像中检测圆。
21. cv2.HoughLines在图像中检测直线。
22. cv2.goodFeaturesToTrack在图像中寻找角点。
23. cv2.findHomography计算两个图像之间的单应性矩阵。
24. cv2.warpPerspective将图像进行透视变换。
cv2库函数
cv2库函数OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
在OpenCV中，cv2是一个用于Python的库，它提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的函数。
在本文中，我们将介绍一些常用的cv2库函数，以帮助读者更好地了解如何使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务。
1. 读取和显示图像：cv2.imread()和cv2.imshow()cv2.imread()函数用于读取图像文件，可以指定图像文件的路径和读取模式。
读取的图像会以NumPy数组的形式返回，可以方便地进行后续处理。
cv2.imshow()函数用于显示图像，可以指定窗口的名称和要显示的图像。
通过这两个函数，我们可以快速读取和显示图像文件，方便进行后续处理和分析。
2. 图像的灰度化：cv2.cvtColor()cv2.cvtColor()函数用于将彩色图像转换为灰度图像，可以指定转换的颜色空间。
在图像处理和计算机视觉任务中，常常需要将彩色图像转换为灰度图像进行后续处理，比如边缘检测、特征提取等。
通过cv2.cvtColor()函数，可以方便地进行灰度化处理，为后续任务提供更好的基础。
3. 图像的缩放和裁剪：cv2.resize()和数组切片cv2.resize()函数用于对图像进行缩放操作，可以指定目标图像的大小和缩放模式。
图像缩放是图像处理和计算机视觉任务中常用的操作，可以用于调整图像的大小、改变图像的分辨率等。
除了cv2.resize()函数外，还可以使用NumPy数组的切片操作进行图像的裁剪，实现对图像的局部操作和提取感兴趣的区域。
4. 图像的边缘检测：cv2.Canny()cv2.Canny()函数用于对图像进行边缘检测，可以指定边缘检测的参数和阈值。
边缘检测是图像处理和计算机视觉任务中常用的操作，可以用于检测图像中的边缘和轮廓，提取图像的关键信息。
opencv 影像重采样代码
opencv 影像重采样代码OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉任务的开源库。
其中一个常见的任务是影像重采样，即将原始影像调整为新的分辨率。
影像重采样在图像处理和计算机视觉领域中具有重要的作用，它可以用于图像缩放、图像增强、图像配准等应用。
本文将介绍如何使用OpenCV 进行影像重采样，并给出相应的代码示例。
影像重采样的主要目的是调整影像的分辨率，使其适应不同的需求。
在实际应用中，我们经常会遇到需要将影像从一个分辨率调整为另一个分辨率的情况。
例如，当我们需要将高分辨率的影像适应于低分辨率的显示设备时，就需要进行影像重采样。
在OpenCV中，影像重采样可以通过resize函数实现。
该函数的原型如下：```cppvoid resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR );```其中，src表示输入影像，dst表示输出影像，dsize表示输出影像的尺寸，fx和fy表示x和y方向的缩放比例，interpolation表示插值方法。
通过调整dsize或fx和fy的值，我们可以实现不同的重采样效果。
在实际应用中，常用的插值方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值。
最近邻插值是一种简单的插值方法，它将目标像素的值设置为最近邻原像素的值。
双线性插值是一种更精确的插值方法，它利用目标像素周围的四个原像素进行插值计算。
双三次插值是一种更高级的插值方法，它利用目标像素周围的16个原像素进行插值计算。
下面是一个使用OpenCV进行影像重采样的示例代码：```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(){// 读取原始影像Mat src = imread("input.jpg");// 定义目标影像尺寸Size dsize(800, 600);// 调整影像分辨率Mat dst;resize(src, dst, dsize, 0, 0, INTER_LINEAR);// 显示结果影像imshow("Resampled Image", dst);waitKey(0);return 0;}```在上述代码中，首先使用imread函数读取原始影像，然后通过调用resize函数将原始影像调整为800x600的分辨率。
opencv的模糊度算法
opencv的模糊度算法OpenCV模糊度算法1. 引言模糊度（blur）是图像处理中的重要概念之一，它表示图像中物体轮廓的清晰程度。
在计算机视觉和图像处理领域，我们常常需要衡量图像的模糊度，以便在后续的算法中进行进一步处理，例如在图像识别、图像分割、运动检测等任务中。
OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理算法和函数。
本篇文章将介绍一些常用的OpenCV模糊度算法，并给出示例代码。
2. Sobel算子Sobel算子是一种基于图像梯度的算法，用于计算图像的边缘信息。
在计算图像的模糊度时，我们可以使用Sobel算子来检测图像中的边缘信息，进而评估图像的清晰度。
Sobel算子通过对图像进行卷积运算，得到水平和垂直方向上的梯度，从而计算出图像中各点的模糊度。
以下是基于OpenCV的Sobel算子的示例代码：```import cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg', 0)# 计算水平和垂直方向上的梯度sobel_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)sobel_y = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)# 计算模糊度bluriness = np.mean(np.abs(sobel_x) + np.abs(sobel_y))print("Bluriness:", bluriness)```在上述代码中，我们首先使用`cv2.imread`函数读取一张图像，并将其转换为灰度图像。
然后，我们使用`cv2.Sobel`函数计算图像在水平和垂直方向上的梯度。
最后，我们通过计算各点梯度的绝对值之和的均值，得到模糊度。
3. Laplacian算子Laplacian算子是另一种常用的边缘检测算法，可以用来评估图像的模糊度。
Python+OpenCV图像处理（九）——模板匹配
Python+OpenCV图像处理（九）——模板匹配百度百科：模板匹配是⼀种最原始、最基本的模式识别⽅法，研究某⼀特定对象物的图案位于图像的什么地⽅，进⽽识别对象物，这就是⼀个匹配问题。
它是图像处理中最基本、最常⽤的匹配⽅法。
模板匹配具有⾃⾝的局限性，主要表现在它只能进⾏平⾏移动，若原图像中的匹配⽬标发⽣旋转或⼤⼩变化，该算法⽆效。
简单来说，模板匹配就是在整个图像区域发现与给定⼦图像匹配的⼩块区域。
⼯作原理：在带检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠⼦图像的匹配度，匹配程度越⼤，两者相同的可能性越⼤。
代码如下：#模板匹配import cv2 as cvimport numpy as npdef template_demo():tpl =cv.imread("E:/imageload/sample1.jpg")target = cv.imread("E:/imageload/target1.jpg")dWindow('template image', cv.WINDOW_NORMAL)cv.imshow("template image", tpl)dWindow('target image', cv.WINDOW_NORMAL)cv.imshow("target image", target)methods = [cv.TM_SQDIFF_NORMED, cv.TM_CCORR_NORMED, cv.TM_CCOEFF_NORMED] #3种模板匹配⽅法th, tw = tpl.shape[:2]for md in methods:print(md)result = cv.matchTemplate(target, tpl, md)min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(result)if md == cv.TM_SQDIFF_NORMED:tl = min_locelse:tl = max_locbr = (tl[0]+tw, tl[1]+th) #br是矩形右下⾓的点的坐标cv.rectangle(target, tl, br, (0, 0, 255), 2)dWindow("match-" + np.str(md), cv.WINDOW_NORMAL)cv.imshow("match-" + np.str(md), target)template_demo()cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()运⾏结果：注意：1.⼏种常见的模板匹配算法：其中，①TM_SQDIFF是平⽅差匹配；TM_SQDIFF_NORMED是标准平⽅差匹配。
Opencv图像处理：如何判断图片里某个颜色值占的比例
Opencv图像处理：如何判断图⽚⾥某个颜⾊值占的⽐例⼀、功能这⾥的需求是，判断摄像头有没有被物体遮挡。
这⾥只考虑⽤⼿遮挡---->判断⿊⾊颜⾊的范围。
⼆、使⽤OpenCV的Mat格式图⽚遍历图⽚下⾯代码⾥，传⼊的图⽚的尺⼨是640*480，判断⿊⾊范围。
/*在图⽚⾥查找指定颜⾊的⽐例*/int Widget::Mat_color_Find(QImage qimage){Mat image = QImage2cvMat(qimage);//将图⽚加载进来int num = 0;//记录颜⾊的像素点float rate;//要计算的百分率//遍历图⽚的每⼀个像素点for(int i = 0; i < image.rows;i++) //⾏数{for(int j = 0; j <image.cols;j++) //列数{//对该像素是否为指定颜⾊进⾏判断 BGR 像素点//OpenCV 中 MAT类的默认三原⾊通道顺序BGR/*动态地址访问像素语法：image.at<Vec3b>(i,j)[0]、image.at<uchar>(i, j)访问三通道图像的单个像素：int b = image.at<Vec3b>(i, j)[0];int g = image.at<Vec3b>(i, j)[1];int r = image.at<Vec3b>(i, j)[2];对于三通道图像，每个像素存储了三个值，分别为蓝⾊、绿⾊、红⾊通道上的数值。
int gray_data = image.at<uchar>(i, j);⽤来访问灰度图像的单个像素。
对于灰度图像，每个像素只存储⼀个值*/if((image.at<Vec3b>(i, j)[0] <= 120 &&image.at<Vec3b>(i, j)[1] <= 120 &&image.at<Vec3b>(i, j)[2] <= 120)){num++;}}}rate = (float)num / (float)(image.rows * image.cols);//阀值为 0.249255 表⽰为全⿊if(rate>0.20){qDebug()<<":Mat:故意遮挡摄像头";}qDebug()<<"Mat:⽐例"<<rate;return 0;}Mat Widget::QImage2cvMat(QImage image){Mat mat;switch(image.format()){case QImage::Format_ARGB32:case QImage::Format_RGB32:case QImage::Format_ARGB32_Premultiplied:mat = Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC4, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());break;case QImage::Format_RGB888:mat = Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC3, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());cvtColor(mat, mat, CV_BGR2RGB);break;case QImage::Format_Indexed8:mat = Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC1, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());break;}}三、使⽤QImage遍历像素点/*在图⽚⾥查找指定颜⾊的⽐例*/int Widget::qimage_color_Find(QImage qimage){int num = 0;//记录颜⾊的像素点float rate;//要计算的百分率quint8 r,g,b;//遍历图⽚的每⼀个像素点for(int i = 0; i < qimage.height();i++) //⾏数{for(int j = 0; j <qimage.width();j++) //列数{QRgb rgb=qimage.pixel(j,i);r=qRed(rgb);g=qGreen(rgb);b=qBlue(rgb);if((r <= 120 && g <= 120 && b <= 120)){num++;}}}rate = (float)num / (float)(qimage.height() * qimage.width());//阀值为 0.99777 表⽰为全⿊if(rate>0.60){//qDebug()<<"qimage:故意遮挡摄像头";}qDebug()<<"qimage:⽐例:"<<rate;return 0;}补充知识：判断⼀批图⽚中含有某中颜⾊物体的图⽚个数占总图⽚的⽐例最近在做⼀个语义分割项⽬,使⽤Label⼯具进⾏了类别的标注.然后不同类别⽣成了不同的颜⾊,如需要代码可以参考.后来我想统计⼀下含有⼀种类别的图⽚和含有两种类别的图⽚占总图⽚的⽐例,下⾯是我的代码:代码思路：1)循环读取⽂件夹中的图⽚2)循环读取图⽚的每⼀个像素点,当图⽚的像素点和你检测的物体像素点⼀致时,对应类别加1.3)读取完图⽚后计算每⼀类的⽐例.import cv2import osimport matplotlib.pyplot as pltpicture_path="/home/wsb/桌⾯/picture"picture_list=os.listdir(picture_path)total_picture=len(picture_list)total=total_pictureper=[]number=0#图⽚中道路类型为1的个数number1=0#⼀种道路类型并且⽐例⼩于0.0638的个数number2=0for item in picture_list:src = os.path.join(os.path.abspath(picture_path), item)print("start: %s "%item)total_picture-=1mat=cv2.imread(src)height=mat.shape[0]width=mat.shape[1]ground=0zero=0one=0two=0four=0five=0six=0seven=0eight=0rateground=0rate0=0rate1=0rate2=0rate3=0rate4=0rate5=0rate6=0rate7=0rate8=0rate=0road_type=0for i in range(height):for j in range(width):# print("r:%s"%mat[i][j][0])# print("r:%s"%mat[i][j][1])# print("r:%s"%mat[i][j][2])'''我这⾥共有9种分类情况，况且我已知道每⼀种颜⾊的具体rgb值，我将它们作为我的判断条件如不你不知道可以在⽹上查找⾃⼰想查看⽐例的rgb值或者范围'''if mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==0:ground+=1elif mat[i][j][0]==128 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==0:zero+=1elif mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==128 and mat[i][j][2]==0:one+=1elif mat[i][j][0]==128 and mat[i][j][1]==128 and mat[i][j][2]==0:two+=1elif mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==128:three+=1elif mat[i][j][0]==128 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==128:four+=1elif mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==128 and mat[i][j][2]==128:five+=1elif mat[i][j][0]==128 and mat[i][j][1]==128 and mat[i][j][2]==128:six+=1elif mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==64:seven+=1elif mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==192:eight+=1else:print("输⼊正确的图⽚，或者更改上⾯判断条件的像素值")rateground=ground/(height*width)rate0=zero/(height*width)if rate0!=0:road_type+=1rate1=one/(height*width)if rate1!=0:road_type+=1rate2=two/(height*width)if rate2!=0:road_type+=1rate3=three/(height*width)if rate3!=0:road_type+=1rate4=four/(height*width)if rate4!=0:road_type+=1rate5=five/(height*width)if rate5!=0:road_type+=1rate6=six/(height*width)if rate6!=0:road_type+=1rate7=seven/(height*width)if rate7!=0:road_type+=1rate8=eight/(height*width)road_type+=1rate=rate0+rate1+rate2+rate3+rate4+rate5+rate6+rate7+rate8per.append(rate)if road_type==1:number+=1if rate<0.0638:number1+=1#⼀种类型道路并且所占⽐例⼩于0.0638的情况else:if rate<0.532:number2+=1#两种道路类型，并且正确正确道路类型所占⽐例⼩于0.532时的个数print("the remaining %d"%total_picture)A=number/total#图⽚中道路类型⼤于1种的概率A1=number1/total#图⽚中⼀种道路类型并且⽐例⼩于0.0638的概率A2=number2/total#图⽚中有两种道路，并且⼀种道路所占⽐例⼩于0.532时的概率print("A1:%s"%A1)print("the precentage of one road is %s"%A)print("the precentage of two road is %s"%(1-A))print("A2:%s"%A2)plt.plot(per)plt.ylabel('the percentage of road')plt.show()以上这篇Opencv图像处理:如何判断图⽚⾥某个颜⾊值占的⽐例就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
minmaxloc opencv代码实例-概述说明以及解释
minmaxloc opencv代码实例-概述说明以及解释1.引言1.1 概述opencv是一个流行的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
其中，minMaxLoc函数是opencv中的一个重要函数，用于查找图像中的最小值、最大值及其对应的位置。
在本文中，我们将重点介绍minMaxLoc函数的用法及其在图像处理中的应用。
通过学习minMaxLoc函数，读者可以更好地理解图像处理算法的实现原理，并掌握如何利用该函数来处理图像数据。
同时，我们也将探讨minMaxLoc函数的优势和未来发展方向，希望能为读者提供有益的信息和参考。
1.2 文章结构文章结构部分主要介绍本文的整体结构和各部分内容安排。
本文分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分包括概述、文章结构和目的。
在这部分中，将介绍minMaxLoc函数在opencv中的重要性和应用背景，同时解释本文的结构和写作动机。
正文部分将主要围绕minMaxLoc函数展开，包括介绍函数的基本概念和功能、函数的参数说明和使用方法，以及具体的应用实例。
通过这些内容，读者能够全面了解minMaxLoc函数的作用及其在图像处理和计算机视觉领域的重要性。
结论部分则对minMaxLoc函数进行总结和展望。
总结该函数的重要性和优势，探讨其未来的发展方向，为读者提供对这一函数的深入认识和思考。
通过本文的阐述，读者能够更加全面地了解minMaxLoc函数及其潜在应用领域，为进一步研究和实践提供参考和启发。
1.3 目的本文旨在介绍opencv中的minMaxLoc函数，并通过具体的代码示例来说明其使用方法和应用场景。
通过深入了解minMaxLoc函数，读者可以更好地掌握opencv图像处理库中的功能，提高图像处理的效率和准确性。
同时，通过讨论minMaxLoc函数的重要性和优势，可以帮助读者更好地理解其在实际项目中的意义和应用价值。
展望未来，我们也将探讨minMaxLoc函数在未来的发展方向，以期更好地应对图像处理领域的挑战并不断提升图像处理技术的水平。
前端像识别实践利用OpenCV进行像处理与分析的教程
前端像识别实践利用OpenCV进行像处理与分析的教程前端图像识别实践：利用OpenCV进行图像处理与分析的教程导言：图像识别与处理是现代计算机科学领域的一个重要研究方向，它通过对图像进行人工智能算法的应用从而实现对图像的分析、识别与处理。
而在前端开发中，借助开源图像处理库OpenCV，我们能够实现丰富的图像处理与分析效果。
本教程将介绍如何在前端开发中使用OpenCV进行图像识别实践，并提供一些实用的处理示例。
一、OpenCV简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理函数和算法，支持多种编程语言，包括C++、Python等。
OpenCV广泛应用于计算机视觉、图像识别和机器学习等领域，在前端开发中，我们可以利用OpenCV实现图像的处理、特征分析等功能。
二、环境搭建在开始前端图像识别的实践之前，我们需要先搭建好相应的开发环境。
首先，确保你的计算机已经安装好了OpenCV的相关库文件，并配置好了编译环境。
接下来，我们将使用HTML5的Canvas元素来实现图像的显示与处理，因此，你需要了解基本的HTML5技术和Canvas的使用方法。
此外，为了方便操作图像，我们还需要使用JavaScript编程语言。
三、图像处理基础在进行图像识别实践之前，我们有必要了解一些基本的图像处理概念和算法。
例如，图像的读取与显示、图像的灰度化、图像的二值化以及滤波处理等。
这些基本的概念和算法是我们进行后续图像处理与分析的基础。
四、图像识别实践1. 图像的读取与显示- 在前端开发中，我们使用<input type="file">标签来实现图像的上传功能，通过File API可以获取到用户上传的图像文件。
接下来，我们使用Canvas元素将图像显示在页面上，代码示例如下：```javascriptvar input = document.querySelector('input[type="file"]');var canvas = document.querySelector('canvas');var ctx = canvas.getContext('2d');input.addEventListener('change', function(e) {var file = e.target.files[0];var reader = new FileReader();reader.onload = function(event) {var img = new Image();img.onload = function() {ctx.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height);}img.src = event.target.result;}reader.readAsDataURL(file);});```2. 图像的灰度化- 图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
图像处理和识别中常用的OpenCV函数
图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数(2010-12-10 15:03:03)转载1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；7、cvCreateFileCapture：通过参数设置确定要读入的AVI文件；8、cvQueryFrame：用来将下一帧视频文件载入内存；9、cvReleaseCapture：释放CvCapture结构开辟的内存空间；10、cvCreateTrackbar：创建一个滚动条；11、cvSetCaptureProperty：设置CvCapture对象的各种属性；12、cvGetCaptureProperty：查询CvCapture对象的各种属性；13、cvGetSize：当前图像结构的大小；14、cvSmooth：对图像进行平滑处理；15、cvPyrDown：图像金字塔，降采样，图像缩小为原来四分之一；16、cvCanny：Canny边缘检测；17、cvCreateCameraCapture：从摄像设备中读入数据；18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件；19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件；20、cvReleaseVideoWriter：释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间；21、CV_MAT_ELEM：从矩阵中得到一个元素；22、cvAbs：计算数组中所有元素的绝对值；23、cvAbsDiff：计算两个数组差值的绝对值；24、cvAbsDiffS：计算数组和标量差值的绝对值；25、cvAdd：两个数组的元素级的加运算；26、cvAddS：一个数组和一个标量的元素级的相加运算；27、cvAddWeighted：两个数组的元素级的加权相加运算(alpha运算)；28、cvAvg：计算数组中所有元素的平均值；29、cvAvgSdv：计算数组中所有元素的绝对值和标准差；30、cvCalcCovarMatrix：计算一组n维空间向量的协方差；31、cvCmp：对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作；32、cvCmpS：对数组和标量运用设置的比较操作；33、cvConvertScale：用可选的缩放值转换数组元素类型；34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中；35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数；36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)；37、cvCvtColor：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间；38、cvDet：计算方阵的行列式；39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算；40、cvDotProduct：计算两个向量的点积；41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量；42、cvFlip：围绕选定轴翻转；43、cvGEMM：矩阵乘法；44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素；46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素；47、cvGetDims：返回数组的维数；48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小；49、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值；50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值；51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回；52、cvGetSubRect：从一个数组的子区域复制元素值；53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内；54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内；55、cvInvert：求矩阵的逆；56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离；57、cvMax：在两个数组中进行元素级的取最大值操作；58、cvMaxS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作；59、cvMerge：把几个单通道图像合并为一个多通道图像；60、cvMin：在两个数组中进行元素级的取最小值操作；61、cvMinS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最小值操作；62、cvMinMaxLoc：寻找数组中的最大最小值；63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)；64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反；65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化；66、cvOr：对两个数组进行按位或操作；67、cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作；68、cvReduce：通过给定的操作符将二维数组简为向量；69、cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制；70、cvSet：用给定值初始化数组；71、cvSetZero：将数组中所有元素初始化为0；72、cvSetIdentity：将数组中对角线上的元素设为1，其他置0；73、cvSolve：求出线性方程组的解；74、cvSplit：将多通道数组分割成多个单通道数组；75、cvSub：两个数组元素级的相减；76、cvSubS：元素级的从数组中减去标量；77、cvSubRS：元素级的从标量中减去数组；78、cvSum：对数组中的所有元素求和；79、cvSVD：二维矩阵的奇异值分解；80、cvSVBkSb：奇异值回代计算；81、cvTrace：计算矩阵迹；82、cvTranspose：矩阵的转置运算；83、cvXor：对两个数组进行按位异或操作；84、cvXorS：在数组和标量之间进行按位异或操作；85、cvZero：将所有数组中的元素置为0；86、cvConvertScaleAbs：计算可选的缩放值的绝对值之后再转换数组元素的类型；87、cvNorm：计算数组的绝对范数，绝对差分范数或者相对差分范数；88、cvAnd：对两个数组进行按位与操作；89、cvAndS：在数组和标量之间进行按位与操作；90、cvScale：是cvConvertScale的一个宏，可以用来重新调整数组的内容，并且可以将参数从一种数据类型转换为另一种；91、cvT：是函数cvTranspose的缩写；92、cvLine：画直线；93、cvRectangle：画矩形；94、cvCircle：画圆；95、cvEllipse：画椭圆；96、cvEllipseBox：使用外接矩形描述椭圆；97、cvFillPoly、cvFillConvexPoly、cvPolyLine：画多边形；98、cvPutText：在图像上输出一些文本；99、cvInitFont：采用一组参数配置一些用于屏幕输出的基本个特定字体；100、cvSave：矩阵保存；101、cvLoad：矩阵读取；102、cvOpenFileStorage：为读/写打开存储文件；103、cvReleaseFileStorage：释放存储的数据；104、cvStartWriteStruct：开始写入新的数据结构；105、cvEndWriteStruct：结束写入数据结构；106、cvWriteInt：写入整数型；107、cvWriteReal：写入浮点型；108、cvWriteString：写入字符型；109、cvWriteComment：写一个XML或YAML的注释字串；110、cvWrite：写一个对象；111、cvWriteRawData：写入多个数值；112、cvWriteFileNode：将文件节点写入另一个文件存储器；113、cvGetRootFileNode：获取存储器最顶层的节点；114、cvGetFileNodeByName：在映图或存储器中找到相应节点；115、cvGetHashedKey：为名称返回一个惟一的指针；116、cvGetFileNode：在映图或文件存储器中找到节点；117、cvGetFileNodeName：返回文件的节点名；118、cvReadInt：读取一个无名称的整数型；119、cvReadIntByName：读取一个有名称的整数型；120、cvReadReal：读取一个无名称的浮点型；121、cvReadRealByName：读取一个有名称的浮点型；122、cvReadString：从文件节点中寻找字符串；123、cvReadStringByName：找到一个有名称的文件节点并返回它；124、cvRead：将对象解码并返回它的指针；125、cvReadByName：找到对象并解码；126、cvReadRawData：读取多个数值；127、cvStartReadRawData：初始化文件节点序列的读取；128、cvReadRawDataSlice：读取文件节点的内容；129、cvGetModuleInfo：检查IPP库是否已经正常安装并且检验运行是否正常；130、cvResizeWindow：用来调整窗口的大小；131、cvSaveImage：保存图像；132、cvMoveWindow：将窗口移动到其左上角为x,y的位置；133、cvDestroyAllWindow：用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间；134、cvGetTrackbarPos：读取滑动条的值；135、cvSetTrackbarPos：设置滑动条的值；136、cvGrabFrame：用于快速将视频帧读入内存；137、cvRetrieveFrame：对读入帧做所有必须的处理；138、cvConvertImage：用于在常用的不同图像格式之间转换；139、cvErode：形态腐蚀；140、cvDilate：形态学膨胀；141、cvMorphologyEx：更通用的形态学函数；142、cvFloodFill：漫水填充算法，用来进一步控制哪些区域将被填充颜色；143、cvResize：放大或缩小图像；144、cvPyrUp：图像金字塔，将现有的图像在每个维度上都放大两倍；145、cvPyrSegmentation：利用金字塔实现图像分割；146、cvThreshold：图像阈值化；147、cvAcc：可以将8位整数类型图像累加为浮点图像；148、cvAdaptiveThreshold：图像自适应阈值；149、cvFilter2D：图像卷积；150、cvCopyMakeBorder：将特定的图像轻微变大，然后以各种方式自动填充图像边界；151、cvSobel：图像边缘检测，Sobel算子；152、cvLaplace：拉普拉斯变换、图像边缘检测；153、cvHoughLines2：霍夫直线变换；154、cvHoughCircles：霍夫圆变换；155、cvRemap：图像重映射，校正标定图像，图像插值；156、cvWarpAffine：稠密仿射变换；157、cvGetQuadrangleSubPix：仿射变换；158、cvGetAffineTransform：仿射映射矩阵的计算；159、cvCloneImage：将整个IplImage结构复制到新的IplImage中；160、cv2DRotationMatrix：仿射映射矩阵的计算；161、cvTransform：稀疏仿射变换；162、cvWarpPerspective：密集透视变换(单应性)；163、cvGetPerspectiveTransform：计算透视映射矩阵；164、cvPerspectiveTransform：稀疏透视变换；165、cvCartToPolar：将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射；166、cvPolarToCart：将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射；167、cvLogPolar：对数极坐标变换；168、cvDFT：离散傅里叶变换；169、cvMulSpectrums：频谱乘法；170、cvDCT：离散余弦变换；171、cvIntegral：计算积分图像；172、cvDistTransform：图像的距离变换；173、cvEqualizeHist：直方图均衡化；174、cvCreateHist：创建一新直方图；175、cvMakeHistHeaderForArray：根据已给出的数据创建直方图；176、cvNormalizeHist：归一化直方图；177、cvThreshHist：直方图阈值函数；178、cvCalcHist：从图像中自动计算直方图；179、cvCompareHist：用于对比两个直方图的相似度；180、cvCalcEMD2：陆地移动距离(EMD)算法；181、cvCalcBackProject：反向投影；182、cvCalcBackProjectPatch：图块的方向投影；183、cvMatchTemplate：模板匹配；184、cvCreateMemStorage：用于创建一个内存存储器；185、cvCreateSeq：创建序列；186、cvSeqInvert：将序列进行逆序操作；187、cvCvtSeqToArray：复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中；188、cvFindContours：从二值图像中寻找轮廓；189、cvDrawContours：绘制轮廓；190、cvApproxPoly：使用多边形逼近一个轮廓；191、cvContourPerimeter：轮廓长度；192、cvContoursMoments：计算轮廓矩；193、cvMoments：计算Hu不变矩；194、cvMatchShapes：使用矩进行匹配；195、cvInitLineIterator：对任意直线上的像素进行采样；196、cvSampleLine：对直线采样；197、cvAbsDiff：帧差；198、cvWatershed：分水岭算法；199、cvInpaint：修补图像；200、cvGoodFeaturesToTrack：寻找角点；201、cvFindCornerSubPix：用于发现亚像素精度的角点位置；202、cvCalcOpticalFlowLK：实现非金字塔的Lucas-Kanade稠密光流算法；203、cvMeanShift：mean-shift跟踪算法；204、cvCamShift：camshift跟踪算法；205、cvCreateKalman：创建Kalman滤波器；206、cvCreateConDensation：创建condensation滤波器；207、cvConvertPointsHomogenious：对齐次坐标进行转换；208、cvFindChessboardCorners：定位棋盘角点；209、cvFindHomography：计算单应性矩阵；210、cvRodrigues2：罗德里格斯变换；211、cvFitLine：直线拟合算法；212、cvCalcCovarMatrix：计算协方差矩阵；213、cvInvert：计算协方差矩阵的逆矩阵；214、cvMahalanobis：计算Mahalanobis距离；215、cvKMeans2：K均值；216、cvCloneMat：根据一个已有的矩阵创建一个新矩阵；217、cvPreCornerDetect：计算用于角点检测的特征图；218、cvGetImage：CvMat图像数据格式转换成IplImage图像数据格式；219、cvMatMul：两矩阵相乘；。
opencv畸变校正代码解析
opencv畸变校正代码解析（实用版）目录一、OpenCV 简介二、图像畸变校正原理三、OpenCV 畸变校正方法四、OpenCV 畸变校正代码解析五、总结正文一、OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。
OpenCV 提供了丰富的功能，可以用于实现各种图像处理任务，如图像畸变校正、目标检测、图像识别等。
二、图像畸变校正原理图像畸变校正是指通过一系列的变换方法，将图像中的畸变部分恢复到正常状态。
图像畸变主要分为两大类：切向畸变和径向畸变。
切向畸变是指图像中某一方向的线段在畸变后偏离了原来的方向，而径向畸变是指图像中某一区域的线段在畸变后长度发生了变化。
三、OpenCV 畸变校正方法OpenCV 中提供了多种畸变校正方法，如基于单应性矩阵的畸变校正、基于透视变换的畸变校正等。
这些方法都可以有效地对图像中的畸变进行校正。
四、OpenCV 畸变校正代码解析以下是一个基于 OpenCV 的畸变校正代码示例，主要用于实现鱼眼相机畸变校正：```cpp#include <iostream>#include <opencv2/core.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc.hpp>using namespace std;using namespace cv;bool try_use_gpu = false;void help(){cout <<"Please specify the command line options.The available options are:"" --help This help message"" --image <filename> The input image file"" --output <filename> The output image file"";}int main(int argc, char** argv){if (argc!= 3){help();return -1;}// Read the input imageMat img = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);if (img.empty()){cout << "Can"t read the image file." << endl;return -1;}// Perform the fisheye correctionMat corrected_img;fisheye_correction(img, corrected_img, Mat(), Mat(), 0, 0);// Save the output imageimwrite(argv[2], corrected_img);return 0;}```五、总结本文主要介绍了 OpenCV 中的图像畸变校正方法，并以鱼眼相机畸变校正为例，给出了一个具体的代码示例。
opencv编程案例详解 源码
opencv编程案例详解源码一、图像读取与显示```pythonimport cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像cv2.imshow('image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```这段代码演示了使用OpenCV读取图像文件并显示的基本步骤。
首先，使用cv2.imread函数读取图像文件，该函数返回一个表示图像的多维数组。
然后，使用cv2.imshow函数显示图像，第一个参数为窗口名称，第二个参数为要显示的图像。
最后，使用cv2.waitKey函数等待用户按下任意键后关闭图像窗口，并使用cv2.destroyAllWindows函数销毁所有创建的窗口。
二、图像灰度化处理```pythonimport cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 灰度化处理gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 显示灰度图像cv2.imshow('gray image', gray_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```这段代码演示了使用OpenCV将彩色图像转换为灰度图像的过程。
首先，使用cv2.cvtColor函数将彩色图像转换为灰度图像，第一个参数为输入图像，第二个参数为颜色转换代码。
然后，使用cv2.imshow函数显示灰度图像。
三、图像缩放与裁剪```pythonimport cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 缩放图像scaled_image = cv2.resize(image, (800, 600))# 裁剪图像cropped_image = image[100:400, 200:500]# 显示缩放后的图像cv2.imshow('scaled image', scaled_image)# 显示裁剪后的图像cv2.imshow('cropped image', cropped_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```这段代码演示了使用OpenCV对图像进行缩放和裁剪的过程。
如何使用OpenCV进行图像处理
如何使用OpenCV进行图像处理OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多图像处理、计算机视觉和机器学习等方面的函数和工具，被广泛应用于各种计算机视觉领域的研究和应用中。
本文将介绍如何使用OpenCV进行图像处理，包括图像读写、基本操作、图像滤波和图像变换等内容。
一、图像读写在OpenCV中，可以使用imread()函数读取图像，使用imwrite()函数将图像保存到文件中。
其中，imread()函数有两个参数：第一个参数为读取的图像文件名，第二个参数为读取模式，常用的读取模式有三种：IMREAD_COLOR（默认模式，读取彩色图像）、IMREAD_GRAYSCALE（读取灰度图像）和IMREAD_UNCHANGED（读取原始图像，包括alpha值等信息）。
例如：```cv::Mat img_color = cv::imread("color_image.jpg",cv::IMREAD_COLOR); //读取彩色图像cv::Mat img_gray = cv::imread("gray_image.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE); //读取灰度图像cv::Mat img_origin = cv::imread("original_image.png",cv::IMREAD_UNCHANGED); //读取原始图像```使用imwrite()函数将图像保存为文件，第一个参数为保存的文件名，第二个参数为要保存的图像。
例如：```cv::imwrite("result.jpg", img_color); //保存彩色图像cv::imwrite("result.png", img_gray); //保存灰度图像```二、基本操作OpenCV提供了各种基本的图像操作函数，包括图像大小调整、通道分离、通道合并、通道相加、通道相减、通道相乘等操作。
opencv亮度调节函数
opencv亮度调节函数OpenCV是一个广泛应用的计算机视觉库，拥有丰富的图像处理函数库。
其中亮度调节函数是其中一个重要的函数，可以对图像的亮度进行调节，提高图像的可视效果。
OpenCV中亮度调节函数有三种：addWeighted、multiply和convertScaleAbs。
1.addWeighted()addWeighted()函数可以将两张图片按照一定比例进行加权叠加，从而改变图像的亮度和对比度。
函数的定义如下：void cv::addWeighted (InputArray src1, //第一张图片double alpha, //第一张图片的权重InputArray src2, //第二张图片double beta, //第二张图片的权重double gamma, //叠加时的gamma值OutputArray dst //输出图像)其中src1和src2是输入图像，alpha和beta是两张图像的权重，gamma是叠加时的gamma值，dst是输出图像。
下面是一个示例代码：2.multiply()Mat img = imread("test.jpg"); //读取图片Mat dst; //输出图像double scale = 1.5; //乘法时的缩放比例multiply(img, Scalar(scale, scale, scale), dst); //亮度调节imshow("Result", dst); //显示结果图像3.convertScaleAbs()以上就是OpenCV亮度调节函数的介绍和示例代码。
通过这些函数，我们可以轻松调节图像的亮度和对比度，提高图像的可视效果。
opencv常用函数
opencv常用函数OpenCV是一款开源的计算机视觉库，其中提供了许多常用的函数，可以用于图像处理，机器视觉等领域。
下面就介绍一些OpenCV中常用的函数：1.cv::Mat函数：它是OpenCV中最常用的函数，用于表示图像的像素信息。
它是一种多维数组，可以用来存放像素值。
2.cv::imread函数：它用于读取图像文件，并将其转换成cv::Mat格式的对象。
3.cv::imshow函数：它用于将读取的图像显示出来，以便可以查看其内容。
4.cv::cvtColor函数：它用于将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间，例如从灰度图像转换为彩色图像。
5.cv::GaussianBlur函数：它用于对图像进行高斯模糊处理，可以有效地去除噪声，平滑图像。
6.cv::Sobel函数：它用于实现Sobel算子，用于检测图像中的边缘。
7.cv::threshold函数：它用于将图像中的像素值转换为二值图像，以便更容易识别图像中的物体。
8.cv::findContours函数：它用于在二值图像中查找轮廓，可以用于物体检测和跟踪。
9.cv::HoughLines函数：它用于检测图像中的直线，可以用于检测图像中的线条。
10.cv::calcHist函数：它用于计算图像的直方图，以便可以更好地了解图像的特征。
11.cv::kmeans函数：它用于对图像进行聚类，可以将图像分割成不同的区域，以便进行进一步的处理。
12.cv::rectangle函数：它用于在图像中画出矩形，可以用于标注图像中的物体，或者实现图像裁剪。
以上就是OpenCV中常用的一些函数，它们可以帮助我们快速实现一些复杂的图像处理任务。
opencv mat 编码
opencv mat 编码OpenCV的mat类型是一种矩阵类，用于存储和处理图像数据。
它可以存储单通道或多通道的图像数据，以及其他类型的数据，如深度图像、点云等。
在OpenCV中，mat类型可以通过以下方式进行编码：1. 颜色编码：Mat类型的图像可以使用不同的颜色编码进行表示，例如RGB、BGR、灰度等。
- RGB编码：图像的每个像素由3个通道组成，表示红、绿、蓝三个颜色分量。
可以使用以下代码创建一个RGB编码的Mat对象：```cppcv::Mat image(height, width, CV_8UC3);```- BGR编码：与RGB编码类似，但通道的顺序不同，表示蓝、绿、红三个颜色分量。
可以使用以下代码创建一个BGR编码的Mat对象：```cppcv::Mat image(height, width, CV_8UC3);cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_RGB2BGR);```- 灰度编码：图像的每个像素只有一个通道，表示灰度。
可以使用以下代码创建一个灰度编码的Mat对象：```cppcv::Mat image(height, width, CV_8UC1);```2. 数据类型编码：Mat类型的图像数据可以使用不同的数据类型进行编码，例如8位无符号整数（CV_8U）、32位浮点数（CV_32F）等。
- 8位无符号整数编码：可以使用以下代码创建一个8位无符号整数编码的Mat对象：```cppcv::Mat image(height, width, CV_8UC3);```- 32位浮点数编码：可以使用以下代码创建一个32位浮点数编码的Mat对象：```cppcv::Mat image(height, width, CV_32FC1);```需要注意的是，编码的方式根据具体的需求和图像数据的特点进行选择，不同的编码方式可能会影响图像处理的结果和效率。
opencv畸变校正代码解析
opencv畸变校正代码解析摘要：I.引言- 介绍OpenCV 畸变校正代码- 畸变校正在图像处理中的应用II.畸变校正原理- 透镜畸变的产生原因- 切向畸变和径向畸变的原理- 畸变校正的方法III.OpenCV 畸变校正代码解析- 校正前图像的预处理- 使用透视变换进行畸变校正- 计算畸变系数- 畸变校正后的图像处理IV.代码实践- 安装OpenCV 库- 编写畸变校正代码- 运行代码并观察结果V.总结- 总结畸变校正代码的重要性- 展望畸变校正技术在图像处理领域的应用前景正文：I.引言OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、模式识别等领域。
在图像处理中，畸变校正是一个重要的环节。
透镜畸变会导致图像的失真，影响后续的图像处理和分析。
因此，畸变校正对于获得准确的图像信息和提高图像处理的效果具有重要意义。
本文将介绍OpenCV 畸变校正代码的原理和应用，以及如何编写畸变校正代码。
II.畸变校正原理在了解OpenCV 畸变校正代码之前，我们需要先了解畸变校正的原理。
透镜畸变主要由切向畸变和径向畸变组成。
切向畸变是由于透镜的曲率半径不同导致的，径向畸变是由于透镜到成像平面的距离不同导致的。
畸变校正的方法主要有两种：一种是通过畸变系数进行校正，另一种是通过透视变换进行校正。
III.OpenCV 畸变校正代码解析在OpenCV 中，畸变校正主要通过以下步骤实现：1.校正前图像的预处理：首先需要对图像进行灰度化处理，然后检测图像中的角点，用于计算畸变系数。
2.计算畸变系数：使用OpenCV 中的getOptimalNewCameraMatrix 函数计算畸变系数。
该函数需要传入已知的焦距、光心坐标和畸变系数，通过最小化误差平方和来计算最优的畸变系数。
3.使用透视变换进行畸变校正：透视变换是一种将三维空间中的点投影到二维平面上的方法。
在畸变校正中，我们使用透视变换将校正前的图像投影到校正后的图像上，从而实现畸变的校正。
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BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialogEx)
END_MESSAGE_MAP()
// CmymfcDlg对话框
CmymfcDlg::CmymfcDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/)
: CDialogEx(CmymfcDlg::IDD, pParent)
//使图标在工作区矩形中居中
int cxIcon = GetSystemMetrics(SM_CXICON);
int cyIcon = GetSystemMetrics(SM_CYICON);
CRect rect;
GetClientRect(&rect);
int x = (rect.Width() - cxIcon + 1) / 2;
//这将由框架自动完成。
void CmymfcDlg::OnPaint()
{
if (IsIconic())
{
CPaintDC dc(this); //用于绘制的设备上下文
SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, reinterpret_cast<WPARAM>(dc.GetSafeHdc()), 0);
}
void CmymfcDlg::OnBnClickedReadimg() //读取图片操作
{
// TODO:在此添加控件通知处理程序代码
//这里用CFileDialog来选择图片
CFileDialog dlg(
TRUE, _T("*.bmp"), NULL,
OFN_FILEMUSTEXIST | OFN_PATHMUSTEXIST | OFN_HIDEREADONLY,
//更新windows窗口，如果无这步调用，图片显示还会出现问题
//ShowImage( TheImage, IDC_ShowImg );
//重绘图片函数
}
}
//当用户拖动最小化窗口时系统调用此函数取得光标
//显示。
HCURSOR CmymfcDlg::OnQueryDragIcon()
{
return static_cast<HCURSOR>(m_hIcon);
ON_BN_CLICKED(IDC_MedianBlur, &CmymfcDlg::OnBnClickedMedianblur)
ON_BN_CLICKED(IDC_Gaussian, &CmymfcDlg::OnBnClickedGaussian)
ON_BN_CLICKED(IDC_BothSide, &CmymfcDlg::OnBnClickedBothside)
int y = (rect.Height() - cyIcon + 1) / 2;
//绘制图标
dc.DrawIcon(x, y, m_hIcon);
}
else
{
CDialogEx::OnPaint();
CDialog::OnPaint();
//重绘对话框
CDialog::UpdateWindow();
ON_BN_CLICKED(IDC_CImage, &CmymfcDlg::OnBnClickedCimage)
ON_BN_CLICKED(IDC_Mirror, &CmymfcDlg::OnBnClickedMirror)
ON_BN_CLICKED(IDC_CColor, &CmymfcDlg::OnBnClickedCcolor)
{
if ((nID & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX)
{
CAboutDlg dlgAbout;
dlgAbout.DoModal();
}
else
{
CDialogEx::OnSysCommand(nID, lParam);
}
}
//如果向对话框添加最小化按钮，则需要下面的代码
//来绘制该图标。对于使用文档/视图模型的MFC应用程序，
}
BEGIN_MESSAGE_MAP(CmymfcDlg, CDialogEx)
ON_WM_SYSCOMMAND()
ON_WM_PAINT()
ON_WM_QUERYDRAGICON()
ON_BN_CLICKED(IDC_ReadImg, &CmymfcDlg::OnBnClickedReadimg)
//用于应用程序“关于”菜单项的CAboutDlg对话框
class CAboutDlg : public CDialogEx
{
public:
CAboutDlg();
//对话框数据
enum { IDD = IDD_ABOUTBOX };
protected:
virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV支持
ReleaseDC( pDC );
}
void CmymfcDlg::ResizeImage(IplImage* img)
{
//读取图片的宽和高
int w = img->width;
int h = img->height;
//找出宽和高中的较大值者
int max = (w > h)? w: h;
//计算将C
CDC* pDC = GetDlgItem( ID ) ->GetDC();
//获取HDC(设备句柄)来进行绘图操作
HDC hDC = pDC ->GetSafeHdc();
CRect rect;
GetDlgItem(ID) ->GetClientRect( &rect );
ON_BN_CLICKED(IDC_Equally, &CmymfcDlg::OnBnClickedEqually)
ON_BN_CLICKED(IDC_Corrosion, &CmymfcDlg::OnBnClickedCorrosion)
ON_BN_CLICKED(IDC_Dilate, &CmymfcDlg::OnBnClickedDilate)
_T("All Files (*.*) |*.*|image files (*.bmp; *.jpg)|*.bmp; *.jpg ||"), NULL
);
//打开文件对话框的标题名
dlg.m_ofn.lpstrTitle = _T("Open Image");
//判断是否获得图片
if( dlg.DoModal() != IDOK )
//求出图片控件的宽和高
int rw = rect.right - rect.left;
int rh = rect.bottom - rect.top;
//读取图片的宽和高
int iw = img->width;
int ih = img->height;
//使图片的显示位置正好在控件的正中
int tx = (int)(rw - iw)/2;
ON_BN_CLICKED(IDC_Sobel, &CmymfcDlg::OnBnClickedSobel)
ON_BN_CLICKED(IDC_Laplace, &CmymfcDlg::OnBnClickedLaplace)
ON_BN_CLICKED(IDC_FFT2, &CmymfcDlg::OnBnClickedFft2)
ImgSize.width = IMAGE_WIDTH;
TheImage = cvCreateImage( ImgSize, IPL_DEPTH_8U, IMAGE_CHANNELS );
// IDM_ABOUTBOX必须在系统命令范围内。
ASSERT((IDM_ABOUTBOX & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX);
//执行此操作
SetIcon(m_hIcon, TRUE);//设置大图标
SetIcon(m_hIcon, FALSE);//设置小图标
// TODO:在此添加额外的初始化代码
return TRUE; //除非将焦点设置到控件，否则返回TRUE
}
void CmymfcDlg::OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam)
#include "stdafx.h"
#include "mymfc.h"
#include "mymfcDlg.h"
#include "afxdialogex.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#ifdef _DEBUG
#define new DEBUG_NEW
#endif
float scale = (float) ( (float) max / 256.0f );
//缩放后图片的宽和高
int nw = (int)( w/scale );
int nh = (int)( h/scale );
//为了将缩放后的图片存入TheImage的正中部位，需计算图片在TheImage左上角的期望坐标值
, TheImage(NULL)
, rePath(_T(""))
{
m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME);
}
void CmymfcDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX)