实例介绍
【实例简介】
opencv2计算机视觉编程手册(中文).pdf下载地址，高清电子版，非常好的资料，需要的可以下载使用! 本书以案例的形式介绍OpenCV 2.X的新特性和C++新接口，案例中包含具体的代码与详细的说明。本书很好地平衡了基础知识与进阶内容，要求读者具有基础的C++知识。 本书既适合想要学习计算机视觉的C++初学者，也适合专业的软件开发人员。可作为高等院校计算机视觉课程的辅助教材，也可以作为图像处理和计算机视觉领域研究人员的参考手册。
float width;/矩形宽* float height;/*矩形高 CySize2D32f /*构造涵数* inline Cvsize2D32f cvSize2D32f( double width, double height 矩形框的偏移和大小 typedef struct CvRect ntx;/^方形的最左角的x-坐标 nty;/*方形的最上或者最下角的y坐标 int width;/宽* int height;/∧高♂ CVRect: /*构造涵数* inline CvRect cvRect( int x, int y, int width, int height ) 可存放在,,, 类型的绑数据的容器 typedef struct CVScalar double va(4 ScAlar; /*构造函数:用vl0初始化val[用vall初始化va[]等等* inline Cvscalar cvScalar( double val0, double val1=0 double val2=0, double val3=0 ) /*构造函数:用val0123初始化val0123* inline Cv Scalar cvScalarAll( double val0123) /*构造函数:川val0初始化va0]a[1].vl[3川0初始化* inline CvScalar cvRealScalar( double val0 ) 送代算法的终止标准 #define CV TERMcrit ter 1 #define cV tERMcrit number CV termcrit ter #define CV TERMcrit EPs 2 typedef struct Cv TermCriteria int type;/*CV TERMCRIT ITER FII CV TERMCRIT EPS的联合* int max iter;/迭代的最大数* double epsilon;/*结果的精确性 CVTerm Criteria /*构造函数* inline CvTermCriteria Cv TermCriteria( int type, int max iter, double epsilon ) *检杳终止标准并且转换使 type= CV TERMCR| T TER+ CV TERMCRIT EPS,并且满足 max iter和 epsilon限制条件* CVTermCriteria cVCheckTerm Criteria( CvTerm Criteria criteria double default eps int default max iters); 多通道矩阵 typedef struct CvMat type;/ CyMat标识( CV MAT_ MAGIC VAL),元素类型 和标记* int step;/*以字节为单位的行数据长度* int* refcount;/数据参考计数* union uchar* ptr short s It= i- float* fl double db }data;/"data指针* #ifdef cplusplus union int rows. nt height union nt cols nt width }; #else int rows;/*行数* int cols;/*列数* #endif f CvMat; 多维、多通道集数组 typedef struct CvMatND 兴望和9)标M6TNe°yA,元 int dims;/*数组维数*/ int* refcount;/数据参考计数* union Ichar pt short*s t i. float double db }data;/^data指针 每维的数据结构(元素号,以字节为单位的元素之间的距离) 是配套定义的* struct nt size p dim[CV MAX DIM] 3 CvMatND: 多维、多通道稀碗数组 typedef struct CvSparseMat int type;/" CvSparseMat标识 ( CV SPARSE MAT MAGIC VAL,元素类型和标号* int dims;/*维数* int refcount;/参考数量-未用 struct CVSet* heap;/HASH表节点池*/ Void* hashtable;/"HASH表每个入口有一个节点列表,有 相同的"以HASH大小为模板的HASH值" int hashsize;/HASH表大小 int total;/*稀疏数组的节点数* int valoffset;/^数组节点值在字节中的偏移* int idxoffset;/数组节点索引在字节屮的偏移* int size[ CV MAX DIM];/*维大小v 1 CVSparseMat 图象头 typedef struct Ipllmage int size: / Plumage大小 int D /版本(=0)* int n Channels;/*人多数 OPENCV函数支持1,2,3或 4个通道* int alpha Channel;/被 OpenCv忽略*/ int depth 像素的位深度: IPL DEPTH8U, IPL DEPTH 8S. IPL DEPTH 16U IPL DEPTH 16S IPL DEPTH32s,| PL DEPTH32 F and IPL dEPth64F可持 char color model4];/被 OpenCV忽略* char channelSeq4];/同上 int dataorder;/0-交叉存取颜色通道,1-分开的颜 色通道 只有 CV Createlmage可以创建交 叉存取图像 int origin /0-顶一左结构, 1-底一左结构( Windows bitmaps风格) int align 图像行排列(4o8) OpenC∨忽略 它,使用 width Step代替“/ int width /*图像宽像素数* int height /*图像高像素数 struct_ PiROt'roi;/图像感兴趣区域.当该值非空只对该区 域进行处理* struct Ipllmage* makrO;/在 OpenCV中必须置NULL void *imaged struct Ipl Fileinfo+ tilelnfo;/同上 int image Size;/"图像数据大小(在交叉取格式下 image Size=mage-> height* Image-> width Step),单位字节* char' image Data;/指向排列的图像数据*/ int width Step;∧排列的图像行人小,以字节为单位* ot Bordermode[4];/边际结束模式,被 OpenCV忽略 int Border Const[4]; / F]: * char *image Data Origin;/指针指向一个不同的图像数据结 构(不是必须排列的),是为了纠正图像内存分配准备的* plumage plumage结构来自于 (是其本身所具 有的). OpenCV只支持其中的一个子集: alpha通道在 OpenCV中被忽略. color Model和 channelEd被 OpenCv忽略. OpenCV颜色转换的 唯一个函数 cyCvtColor把原图像的颜色空间的目标图像的颜色 空间作为一个参数 数据顺序必须是 IPL DATA ORDER PIXEL(颜色通道是交叉存 取),然面平面图像的被选择通道可以被处理,就像COⅠ(感兴趣 的通道)被设置过一样 当 width Step被用于去接近图像行序列,排列是被 OpcnCV忽略 的 不支持 makro|.处理MASK的函数把他当作一个分离的参数 MASK在 OpenCv里是8-bit,然而在IPL他是1-bit. ●名字信息不支持 ●边际模式和边际常量是不支持的.每个 Opec V函数处理像素的 邻近的像素,通常使用单一的固定代码边际模式 除了上述限制, OpenCV处理ROI有不同的要求要求原图像和目标图像 的尺小或ROI的尺寸必须(根据不同的作操,例如 cyPvrDown月标图 像的宽(高)必须等于原图像的宽(高〕除2±1)精确匹配而PL处理 交叉区域,如图像的大小或ROⅠ大小可能是完全独立的 不确定数组 typedef void CVArr CvAr*仅仪是被用于作函数的参数,用于指示函数接收的数组类型可 以不止一个,如 IplImage*, CvMat*甚至 CVSeq*.最终的数组类型是 在运行时通过分析数组头的前4个字节判断。 数组操作 创建义并分配数据 Ipllmage* cv Createlmage( Cvsize size, int depth, int channels ) 图像宽、高. 图像元素的位深度,可以是下面的其中之一 IPL DEPTH8U-无符号8位整型 IPL DEPTH8S-有符号8位整型 IPL DEPTE16U-无符号16位整型 IPL DEPTH16s-有符号16位整型 IPL DEPTH32S-有符号32位整型 IPL DEPTH32F-单精度浮点数 IPL DEPTH64F-双精度浮点数 每个元素(像素)通道号.可以是1,2.3或4通道是交叉存取的,例如通常 的彩色图像数据排列是 bo gorobl gl rl 虽然通常IPL图象格式可以存贮非交叉存取的图像,并且一些 OpenCV也 能处理他,但是这个函数只能创建交叉存取图像. 凼数 CVCreatelmage创建头并分配数据,这个函数是下列的缩写型式 header CV CreatelmageHeader(size, depth, channels) CVCreate Data(header) 配,初始化,并且返回 结拘 Ipllmage" cv CreatelmageHeader( CvSize size, int depth, int channels ) 图像宽、高 像深(见 Createlmage). 通道数(见 Crcatclmago) 函数 CVCreatelmageHeader分配,初始化,并且返回 IplImage结构 这个数相似于: iplCreatelmageHeader( channels, 0, depth channels ==1? GRAY: RGB channels ==1?GRAY. channels ==3? BGR channels == 4? BGRA IPL DATA ORDER PIXEL IPL ORIGIN TL, 4 size width size height 0,0,0,0); 然而IPL数不是作为默认的 CV TURN ON IPL COMPATIBILITY 释放头 void cvReleaselmageHeader( lpllmage** image ) 双指针指向头内存分配单元 函数 CVReleaseImageHeader释放头.相似于 if( image iplDeallocate( *image, IPL IMAGE HEADER I IPL_IMAGE_ ROI ) image=0 然而IL函数不是作为默认的(见 CV TURN ON IPL COMPATIBILITY 2) 释放头和图像数据 void cvReleaselmage( lpllmage** image ) 双指针指向图像内存分配单元。 函数 CVReleaselmage释放头和图像数据,相似于: if( * image CVReleaseData( *image cvReleaselmageHeader( image ) 初始他被用图分配的图象义 Ipllmage cvInitlmageHeader( lpllmage* image, CvSize size, int depth int channels, int origin=0, int align=4 被初始化的图像头 图像的宽高. 像深(见 CreateImage) 通道数(见 createlmage) PL ORIGIN TL或| PL ORIGIN BL 图像行排列,典型的4或8字节 数 cvInitlmageHeader初始他图像头结构,指向用户指定的图像并 且返回这个指针。 制作图像的完整考贝 Ipllmage cvCloneImage( const Ipllmage image ) 原图像 函数 cVClonelmage制作图像的完整拷贝包括头、ROl和数据 甚于给定的值设置感兴趣通道 void cVSetlmageCol( Ipllmage* image, int coi ) 图像头 感兴趣通道. 函数 CVSetlmageCC基于给定的值设置感兴趣的通道。值0意味着 所有的通道都被选定,1意味着第一个通道被选定等等。如果RO|是 NULL并且CO!0,RO被分配.然而大多数的 OpenCV函数不支 持Co,对于这种状况当处理分离图像/矩阵通道时,可以拷贝(通过 CVCopy号 CVSplit)通道来分离图像/短矩阵,处理后如果需要可再拷贝 (通过 CVCopy或 CV CytPlane ToPⅸ)回来 返问感兴趣通道号 int cvGetImageCol( const Ipllmage image ) 图像头 函数 CVGetlmageCO返回图像的感兴趣通道(当所有的通道都被选中 返回值是0) 基于给定的矩形设置感兴趣区域 void cVSetlmageRol( Ipllmage* image, CvRect rect ) 图像头 ROI知形. 函数 CVSetlmageRoI基于给定的矩形设置图像的ROl(感兴趣区 域).如果RO是NULL并且参数RECT的值不等于整个图像,RO被 分配.不像CO,人多数的 OpenC∨函数支持RO|并且处理它就 行它是一个分离的图像(例如,所有的像索坐标从RO的顶左或底左 角(基于图像的结构)计算。 释放图体的 【实例截图】
【核心代码】
opencv2计算机视觉编程手册(中文).pdf下载地址，高清电子版，非常好的资料，需要的可以下载使用! 本书以案例的形式介绍OpenCV 2.X的新特性和C++新接口，案例中包含具体的代码与详细的说明。本书很好地平衡了基础知识与进阶内容，要求读者具有基础的C++知识。 本书既适合想要学习计算机视觉的C++初学者，也适合专业的软件开发人员。可作为高等院校计算机视觉课程的辅助教材，也可以作为图像处理和计算机视觉领域研究人员的参考手册。
float width;/矩形宽* float height;/*矩形高 CySize2D32f /*构造涵数* inline Cvsize2D32f cvSize2D32f( double width, double height 矩形框的偏移和大小 typedef struct CvRect ntx;/^方形的最左角的x-坐标 nty;/*方形的最上或者最下角的y坐标 int width;/宽* int height;/∧高♂ CVRect: /*构造涵数* inline CvRect cvRect( int x, int y, int width, int height ) 可存放在,,, 类型的绑数据的容器 typedef struct CVScalar double va(4 ScAlar; /*构造函数:用vl0初始化val[用vall初始化va[]等等* inline Cvscalar cvScalar( double val0, double val1=0 double val2=0, double val3=0 ) /*构造函数:用val0123初始化val0123* inline Cv Scalar cvScalarAll( double val0123) /*构造函数:川val0初始化va0]a[1].vl[3川0初始化* inline CvScalar cvRealScalar( double val0 ) 送代算法的终止标准 #define CV TERMcrit ter 1 #define cV tERMcrit number CV termcrit ter #define CV TERMcrit EPs 2 typedef struct Cv TermCriteria int type;/*CV TERMCRIT ITER FII CV TERMCRIT EPS的联合* int max iter;/迭代的最大数* double epsilon;/*结果的精确性 CVTerm Criteria /*构造函数* inline CvTermCriteria Cv TermCriteria( int type, int max iter, double epsilon ) *检杳终止标准并且转换使 type= CV TERMCR| T TER+ CV TERMCRIT EPS,并且满足 max iter和 epsilon限制条件* CVTermCriteria cVCheckTerm Criteria( CvTerm Criteria criteria double default eps int default max iters); 多通道矩阵 typedef struct CvMat type;/ CyMat标识( CV MAT_ MAGIC VAL),元素类型 和标记* int step;/*以字节为单位的行数据长度* int* refcount;/数据参考计数* union uchar* ptr short s It= i- float* fl double db }data;/"data指针* #ifdef cplusplus union int rows. nt height union nt cols nt width }; #else int rows;/*行数* int cols;/*列数* #endif f CvMat; 多维、多通道集数组 typedef struct CvMatND 兴望和9)标M6TNe°yA,元 int dims;/*数组维数*/ int* refcount;/数据参考计数* union Ichar pt short*s t i. float double db }data;/^data指针 每维的数据结构(元素号,以字节为单位的元素之间的距离) 是配套定义的* struct nt size p dim[CV MAX DIM] 3 CvMatND: 多维、多通道稀碗数组 typedef struct CvSparseMat int type;/" CvSparseMat标识 ( CV SPARSE MAT MAGIC VAL,元素类型和标号* int dims;/*维数* int refcount;/参考数量-未用 struct CVSet* heap;/HASH表节点池*/ Void* hashtable;/"HASH表每个入口有一个节点列表,有 相同的"以HASH大小为模板的HASH值" int hashsize;/HASH表大小 int total;/*稀疏数组的节点数* int valoffset;/^数组节点值在字节中的偏移* int idxoffset;/数组节点索引在字节屮的偏移* int size[ CV MAX DIM];/*维大小v 1 CVSparseMat 图象头 typedef struct Ipllmage int size: / Plumage大小 int D /版本(=0)* int n Channels;/*人多数 OPENCV函数支持1,2,3或 4个通道* int alpha Channel;/被 OpenCv忽略*/ int depth 像素的位深度: IPL DEPTH8U, IPL DEPTH 8S. IPL DEPTH 16U IPL DEPTH 16S IPL DEPTH32s,| PL DEPTH32 F and IPL dEPth64F可持 char color model4];/被 OpenCV忽略* char channelSeq4];/同上 int dataorder;/0-交叉存取颜色通道,1-分开的颜 色通道 只有 CV Createlmage可以创建交 叉存取图像 int origin /0-顶一左结构, 1-底一左结构( Windows bitmaps风格) int align 图像行排列(4o8) OpenC∨忽略 它,使用 width Step代替“/ int width /*图像宽像素数* int height /*图像高像素数 struct_ PiROt'roi;/图像感兴趣区域.当该值非空只对该区 域进行处理* struct Ipllmage* makrO;/在 OpenCV中必须置NULL void *imaged struct Ipl Fileinfo+ tilelnfo;/同上 int image Size;/"图像数据大小(在交叉取格式下 image Size=mage-> height* Image-> width Step),单位字节* char' image Data;/指向排列的图像数据*/ int width Step;∧排列的图像行人小,以字节为单位* ot Bordermode[4];/边际结束模式,被 OpenCV忽略 int Border Const[4]; / F]: * char *image Data Origin;/指针指向一个不同的图像数据结 构(不是必须排列的),是为了纠正图像内存分配准备的* plumage plumage结构来自于 (是其本身所具 有的). OpenCV只支持其中的一个子集: alpha通道在 OpenCV中被忽略. color Model和 channelEd被 OpenCv忽略. OpenCV颜色转换的 唯一个函数 cyCvtColor把原图像的颜色空间的目标图像的颜色 空间作为一个参数 数据顺序必须是 IPL DATA ORDER PIXEL(颜色通道是交叉存 取),然面平面图像的被选择通道可以被处理,就像COⅠ(感兴趣 的通道)被设置过一样 当 width Step被用于去接近图像行序列,排列是被 OpcnCV忽略 的 不支持 makro|.处理MASK的函数把他当作一个分离的参数 MASK在 OpenCv里是8-bit,然而在IPL他是1-bit. ●名字信息不支持 ●边际模式和边际常量是不支持的.每个 Opec V函数处理像素的 邻近的像素,通常使用单一的固定代码边际模式 除了上述限制, OpenCV处理ROI有不同的要求要求原图像和目标图像 的尺小或ROI的尺寸必须(根据不同的作操,例如 cyPvrDown月标图 像的宽(高)必须等于原图像的宽(高〕除2±1)精确匹配而PL处理 交叉区域,如图像的大小或ROⅠ大小可能是完全独立的 不确定数组 typedef void CVArr CvAr*仅仪是被用于作函数的参数,用于指示函数接收的数组类型可 以不止一个,如 IplImage*, CvMat*甚至 CVSeq*.最终的数组类型是 在运行时通过分析数组头的前4个字节判断。 数组操作 创建义并分配数据 Ipllmage* cv Createlmage( Cvsize size, int depth, int channels ) 图像宽、高. 图像元素的位深度,可以是下面的其中之一 IPL DEPTH8U-无符号8位整型 IPL DEPTH8S-有符号8位整型 IPL DEPTE16U-无符号16位整型 IPL DEPTH16s-有符号16位整型 IPL DEPTH32S-有符号32位整型 IPL DEPTH32F-单精度浮点数 IPL DEPTH64F-双精度浮点数 每个元素(像素)通道号.可以是1,2.3或4通道是交叉存取的,例如通常 的彩色图像数据排列是 bo gorobl gl rl 虽然通常IPL图象格式可以存贮非交叉存取的图像,并且一些 OpenCV也 能处理他,但是这个函数只能创建交叉存取图像. 凼数 CVCreatelmage创建头并分配数据,这个函数是下列的缩写型式 header CV CreatelmageHeader(size, depth, channels) CVCreate Data(header) 配,初始化,并且返回 结拘 Ipllmage" cv CreatelmageHeader( CvSize size, int depth, int channels ) 图像宽、高 像深(见 Createlmage). 通道数(见 Crcatclmago) 函数 CVCreatelmageHeader分配,初始化,并且返回 IplImage结构 这个数相似于: iplCreatelmageHeader( channels, 0, depth channels ==1? GRAY: RGB channels ==1?GRAY. channels ==3? BGR channels == 4? BGRA IPL DATA ORDER PIXEL IPL ORIGIN TL, 4 size width size height 0,0,0,0); 然而IPL数不是作为默认的 CV TURN ON IPL COMPATIBILITY 释放头 void cvReleaselmageHeader( lpllmage** image ) 双指针指向头内存分配单元 函数 CVReleaseImageHeader释放头.相似于 if( image iplDeallocate( *image, IPL IMAGE HEADER I IPL_IMAGE_ ROI ) image=0 然而IL函数不是作为默认的(见 CV TURN ON IPL COMPATIBILITY 2) 释放头和图像数据 void cvReleaselmage( lpllmage** image ) 双指针指向图像内存分配单元。 函数 CVReleaselmage释放头和图像数据,相似于: if( * image CVReleaseData( *image cvReleaselmageHeader( image ) 初始他被用图分配的图象义 Ipllmage cvInitlmageHeader( lpllmage* image, CvSize size, int depth int channels, int origin=0, int align=4 被初始化的图像头 图像的宽高. 像深(见 CreateImage) 通道数(见 createlmage) PL ORIGIN TL或| PL ORIGIN BL 图像行排列,典型的4或8字节 数 cvInitlmageHeader初始他图像头结构,指向用户指定的图像并 且返回这个指针。 制作图像的完整考贝 Ipllmage cvCloneImage( const Ipllmage image ) 原图像 函数 cVClonelmage制作图像的完整拷贝包括头、ROl和数据 甚于给定的值设置感兴趣通道 void cVSetlmageCol( Ipllmage* image, int coi ) 图像头 感兴趣通道. 函数 CVSetlmageCC基于给定的值设置感兴趣的通道。值0意味着 所有的通道都被选定,1意味着第一个通道被选定等等。如果RO|是 NULL并且CO!0,RO被分配.然而大多数的 OpenCV函数不支 持Co,对于这种状况当处理分离图像/矩阵通道时,可以拷贝(通过 CVCopy号 CVSplit)通道来分离图像/短矩阵,处理后如果需要可再拷贝 (通过 CVCopy或 CV CytPlane ToPⅸ)回来 返问感兴趣通道号 int cvGetImageCol( const Ipllmage image ) 图像头 函数 CVGetlmageCO返回图像的感兴趣通道(当所有的通道都被选中 返回值是0) 基于给定的矩形设置感兴趣区域 void cVSetlmageRol( Ipllmage* image, CvRect rect ) 图像头 ROI知形. 函数 CVSetlmageRoI基于给定的矩形设置图像的ROl(感兴趣区 域).如果RO是NULL并且参数RECT的值不等于整个图像,RO被 分配.不像CO,人多数的 OpenC∨函数支持RO|并且处理它就 行它是一个分离的图像(例如,所有的像索坐标从RO的顶左或底左 角(基于图像的结构)计算。 释放图体的 【实例截图】
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