【OpenCV学习笔记】2.2基本操作及函数

本文针对Learning OpenCV中文版的第三章后半部分，进行学习总结。方便以后查看。部分文字内容引用自http://blog.sina.com.cn/s/blog_7155fb1a0100sjst.html感谢鸳都学童帮助！

 

1.Roi和widthStep

两者有很重要的作用，即提高计算机视觉代码的执行速度，因为她们允许对图像的一小部分进行操作，而不是整个图像。

设置ROI: void cvSetImageROI（IplImage*image,CvRect rect）;

取消ROI：void cvResetImageROI（IplImage*image）;

 

以下代码内容：加载一幅图像并设置了想要的ROI区域，然后将ROI区域中像素都加上了一个整数。

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
int main(int argc, char** argv)
{

    IplImage* src;
    cvNamedWindow("pre", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    cvNamedWindow("post", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    if( argc == 7 && ((src=cvLoadImage(argv[1],1)) != 0 ))
    {
        int x = atoi(argv[2]);
        int y = atoi(argv[3]);
        int width = atoi(argv[4]);
        int height = atoi(argv[5]);
        int add = atoi(argv[6]);
        cvShowImage( "pre", src);
        cvSetImageROI(src, cvRect(x,y,width,height));
        cvAddS(src, cvScalar(add),src);
        cvResetImageROI(src);
        cvShowImage( "post",src);
      cvWaitKey();
    }
  cvReleaseImage( &src );
  cvDestroyWindow("pre");
  cvDestroyWindow("post");
    return 0;
}

2.矩阵和图像基本操作

有很多函数有mask，代表掩码，如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算，mask要和矩阵/ROI/的大小相等
大多数函数支持ROI，如果图像ROI被设置，那么只处理ROI部分
少部分函数支持COI，如果COI设置，只处理感兴趣的通道

矩阵逻辑运算
void cvAnd(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);//两数组按位与计算如果mask非空
void cvAndS(const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);//数组与标量位与计算如果mask非空
void cvOr(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);//
void cvOrS(const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);//
void cvXor(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);//
void cvXorS(const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);//
void cvNot(const CvArr* src,CvArr* dst);//矩阵取反

 

矩阵算术运算
绝对值
void cvAbs(const CvArr* src,CvArr* dst);//计算src里的绝对值，把结果写到dst
void cvAbsDiff(const CvArr* src1,const CvArr* src2, CvArr* dst);//两矩阵相减取绝对值写到dst
void cvAbsDiffS(const CvArr* src, CvArr* dst,CvScalar value);//矩阵减去一个数取绝对值
加减
void cvAdd(const CvArr* src1,const CvArr* src2,CvArr* dst,const CvArr* mask = NULL);//两数组相加，dst(I)=src1(I)+src2(I) if mask(I)!=0

void cvAddS(const CvArr* src,CvScalar value,CvArr*dst,const CvArr* mask = NULL);//数组和一个数相加，dst(I)=src(I)+value if mask(I)!=0

void cvAddWeighted(const CvArr* src1,double alpha,const CvArr* src2,double beta,double gamma,CvArradded to each sum* dst);//带权相加相当于dst(x,y) = α *src1(x,y) + β *src2(x,y) + γ

此函数可以实现两个图像的alpha融合（两个原图像和dst的ROI必须统一尺寸）。

标准融合公式：dst(x,y) = α *src1(x,y) + （1-α ） *src2(x,y)

如下代码内容：将两张图片的ROI融合输出

 

1. #include
2. #include
3. #include
5. int main(int argc, char** argv)
6. {
7.     IplImage *src1, *src2;
8.     if( argc == 9 && ((src1=cvLoadImage(argv[1],1)) != 0
9.         )&&((src2=cvLoadImage(argv[2],1)) != 0 ))
10.     {
11.         int x = atoi(argv[3]);
12.         int y = atoi(argv[4]);
13.         int width = atoi(argv[5]);
14.         int height = atoi(argv[6]);
15.         double alpha = (double)atof(argv[7]);
16.         double beta = (double)atof(argv[8]);
17.         cvSetImageROI(src1, cvRect(x,y,width,height));
18.         cvSetImageROI(src2, cvRect(0,0,width,height));
19.         cvAddWeighted(src1, alpha, src2, beta,0.0,src1);
20.         cvResetImageROI(src1);
21.         cvNamedWindow( "Alpha_blend", 1 );
22.         cvShowImage( "Alpha_blend", src1 );
23.         cvWaitKey();
24.     }
25.     else
26.       printf("Couldn't load one or both of %s, %s\n",argv[1],argv[2]);
27.     return 0;
28. }

 

void cvSub(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);//矩阵减法，dst(I)=src1(I)-src2(I) if mask(I)!=0

void cvSubS(const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);//矩阵减数，dst(I)=src(I)-value if mask(I)!=0

void cvSubRS(const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);//数减矩阵，dst(I)=value-src(I) if mask(I)!=0

乘除
void cvDiv(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, double scale=1);//scale*src1(i)/src2(i)，如果src1=NULL，则计算scale/src2(i)

void cvMul(const CvArr* src1,const CvArr* src2,CvArr* dst,double scale=1);//两矩阵元素之间的简单乘法，一般的矩阵点乘用cvGEMM();

次方
void cvPow(const CvArr* src, CvArr* dst, double power);//为每个src的数求power次方

指数
void cvExp(const CvArr* src, CvArr* dst);//dst(I)=EXP(src(I))

对数
void cvLog(const CvArr* src, CvArr* dst);//

 

线性代数计算
加&乘
void cvScaleAdd(const CvArr* src1, CvScalar scale, const CvArr* src2, CvArr* dst);//src1和scale的乘积加上src2

void cvCrossProduct(const CvArr* src1,const CvArr* src2,CvArr* dst);//计算两个3D向量（单通道）的叉乘运算

double cvDotProduct(const CvArr* src1, const CvArr* src2);//两个N维向量点乘，两个向量应该均为单通道数组，并且类型一致

void cvGEMM(const CvArr* src1, const CvArr* src2, double alpha, const CvArr* src3, double beta, CvArr* dst, int tABC=0);//广义矩阵乘法，D=alpha*op(A)*op(B)+beta*op(C)由通用乘加函数参与定义的两个具体宏
        cvMatMul(const CvArr* src1,const CvArr* src2,CvArr* dst);

cvMatMul（A,B,D）===cvGEMM(A, B, 1, NULL, 0, D, 0)
        cvMatMulAdd(const CvArr* src1,const CvArr* src2,const CvArr* src3,CvArr* dst);

cvMatMulAdd（A,B,C,D）===cvGEMM(A, B, 1, C, 1, D, 0)

CvScalar cvTrace(const CvArr* mat);//计算对角线上的元素和(MAT必须是浮点类型)

变换
void cvTransform(const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* transmat, const CvMat* shiftvec=NULL);//dst=transmat · src + shiftvec
void cvPerspectiveTransform(const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* mat);//把矩阵每个元素中三个通道当做一个矩阵，乘mat，mat是一个3×3或者4×4的转换矩阵

转置
void cvTranspose(const CvArr* src, CvArr* dst);//不支持多通道数组，不执行复共轭，用cvXors（）
void cvMulTransposed(const CvArr* src, CvArr* dst, int order, const CvArr* delta=NULL, double scale=1.0);//(src-delta)乘以它的转置再乘以scale

逆矩阵
double cvInvert(const CvArr* src,CvArr* dst,int method=CV_LU);//求原矩阵的逆矩阵，默认使用高斯消去法
    方阵可逆的充要条件是|A|!=0
    method取值为CV_LU高斯消去法（默认）    CV_SVD 奇异值分解SVD    CV_SVD_SYM对称矩阵的SVD

行列式
double cvDet(const CvArr* mat);//计算方阵行列式，一定是单通道的
    小型方阵直接计算，大型方阵用高斯消去法计算
    如果矩阵正定对称，用奇异值分解的方法解决cvSVD();

特征向量特征值
void cvEigenVV(CvArr* mat, CvArr* evects, CvArr* evals, double eps=0);//计算对称矩阵的特征值和特征向量，evects输出特征向量，evals输出特征值，eps雅可比方法停止参数
    要求三个矩阵都是浮点类型，10×10以下该方法有效，20×20以上的矩阵不能计算出结果，为节约计算量，eps通常设为DBL_EPSILON(10^-15)
    如果给定的矩阵是对称正定矩阵，那么考虑使用cvSVD();

协方差
void cvCalcCovarMatrix(const CvArr** vects, int count, CvArr* cov_mat, CvArr* avg, int flags);//给定一组大小和类型相同的向量，向量的个数，计算标记，输出协方差正阵和每个向量的平均值矩阵
    CV_COVAR_NORMAL    普通计算协方差和平均值，输出的是n×n的协方差阵
    CV_COVAR_SCRAMBLED    快速PCA“Scrambled”协方差，输出的是m×m的协方差阵
    CV_COVAR_USE_AVERAGE    平均值是输入的
    CV_COVAR_SCALE    重新缩放输出的协方差矩阵
        四个flag通过并运算协同发挥作用，前两个不能并

 

解方程组
int cvSolve(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, int method=CV_LU);//Solves a linear system or least-squares problem.C=argminx||A*X-B||目的是寻找一个最优的X返回dst

void cvSVD(CvArr* A, CvArr* W, CvArr* U=NULL, CvArr* V=NULL, int flags=0);//Performs singular value decomposition of a real floating-point matrix.奇异值分解：A=U*W*Vt,其中W为对角矩阵

void cvSVBkSb(const CvArr* W, const CvArr* U, const CvArr* V, const CvArr* B, CvArr* X, int flags);//Performs singular value back substitution.

 

数组比较
void cvCmp(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, int cmp_op);//两矩阵比较运算
    CV_CMP_EQ - src1(I) 是否相等
    CV_CMP_GT - src1(I) 是否大于
    CV_CMP_GE - src1(I) 是否大于等于
    CV_CMP_LT - src1(I) 是否小于
    CV_CMP_LE - src1(I) 是否小于等于
    CV_CMP_NE - src1(I) 是否不等
        如果判断为假，dst设为0，如果判断为真，dst设为0xff
void cvCmpS(const CvArr* src, double value, CvArr* dst, int cmp_op);//矩阵和一个数字比较运算

 

矩阵内转换
类型转换
void cvConvertScale(const CvArr* src,CvArr* dst,double scale,double shift);//矩阵首先乘以scale再加上shift，然后把src中的数据类型转换成dst类型，但是src和dst通道数需要相等

void cvConvertScaleAbs(const CvArr* src,CvArr* dst,double scale,double shift);//在src到dst类型转换前，先做绝对值

void cvCvtColor(const CvArr* src,CvArr* dst, int code);//图像 颜色空间转换，src要为8U 16U 32F，dst的数据类型需要和src相同，通道数看code
    code格式如：CV_原色彩空间2目的色彩空间    色彩空间要考虑RGB的顺序
    支持的颜色空间包括：RGB    RGB565    RGB555    GRAY RGBA    XYZ    YCrCb    HSV    HLS    Luv    BayerRG

空间转换
void cvFlip(const CvArr* src, CvArr* dst=NULL, int flip_mode=0);//图像绕x、y轴旋转。当用在一维数组上时并且flip_mode>0，可以用来颠倒数据排列
    flip_mode=0：左右对称values of the conversion resul
    flip_mode>0：上下对称
    flip_mode<0：中心对称

 

矩阵间操作
void cvCopy(const CvArr* src,CvArr* dst,const CvArr* mask=NULL);//复制
void cvMerge(const CvArr* src0,const CvArr* src1,const CvArr* src2,const CvArr* src3,CvArr* dst);//多个通道数组合并成一个，类型和尺寸都相同，dst有多个通道，src可以赋值NULL
void cvSplit(cosnt CvArr* src,CvArr* dst0,CvArr* dst1,CvArr* dst2,CvArr* dst3);//一个多通道数组分解成多个数组，类型尺寸都想同，dst可以赋值NULL，是cvMerge的逆运算
void cvRepeat(const CvArr* src, CvArr* dst);//在dst中重复叠加src，dst(i,j)=src(i mod rows(src), j mod cols(src))
CvMat* cvReshape(const CvArr* originalarr, CvMat* headerdata, int new_cn, int new_rows=0);//把一个originalarr（可以是已经有内容的图片），转换为有新的通道数、新的行数的数据（CvMat*只含数据，没 有图片头）
CvArr* cvReshapeMatND(const CvArr* arr, int sizeof_header, CvArr* header, int new_cn, int new_dims, int* new_sizes);
void cvLUT(const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* lut);//src是8bit类型的数据，lut是一张一维查找表，拥有256个通道数类型和dst相同的元素，src的某一位置的元素数值n，到 lut的n位置查找的内容填入dst的相应src的n元素的位置

 

统计运算
最大最小
void cvMax(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst);
void cvMaxS(const CvArr* src, double value, CvArr* dst);//找较大值放到dst中
void cvMin(const CvArr* src1,const CvArr* src2,CvArr* dst);
void cvMins(const CvArr* src,double value,CvArr* dst);//找较小值放到dst中
void cvMinMaxLoc(const CvArr* arr, double* min_val, double* max_val, CvPoint* min_loc=NULL, CvPoint* max_loc=NULL, const CvArr* mask=NULL);
    找出全局某个通道中最大最小的值，和她们的位置，如果不止一个通道，一定要设置COI

零的个数
int cvCountNonZero( const CvArr* arr );//统计非零的个数

是否落在范围内
void cvInRange(const CvArr* src,const CvArr* lower,const CvArr* upper,CvArr* dst);
void cvInRangeS(const CvArr* src,CvScalar lower,CvScalar upper,CvArr* dst);//判断原数组中的每个数大小是否落在对应的lower、upper数组位置数值的中间
    if( lower(i)<=src(i)

平均值标准差
CvScalar cvAvg(const CvArr* arr,const CvArr* mask = NULL);//计算mask非零位置的所有元素的平均值，如果是图片，则单独计算每个通道上的平均值，如果COI设置了，只计算该COI通道的平均值
void cvAvgSdv(const CvArr* arr, CvScalar* mean, CvScalar* std_dev, const CvArr* mask=NULL);//计算各通道的平均值，标准差，支持COI

 

double cvNorm(const CvArr* arr1,const CvArr* arr2=NULL,int norm_type=CV_L2,const CvArr* mask=NULL);//计算一个数组的各种范数
    如果arr2为NULL，norm_type为
        CV_C 求所有数取绝对值后的最大值，CV_L1 求所有数的绝对值的和，CV_L2求所有数的平方和的平方根
    如果arr2不为NULL，norm_type为
        CV_C arr1和arr2对应元素差的绝对值中的最大值    CV_L1 arr1和arr2对应元素差的绝对值的和   CV_L2 arr1和arr2的差平方和的平方根
        CV_RELATIVE_C    CV_RELATIVE_L1    CV_RELATIVE_L2 上面结果除以cvNorm(arr2,NULL,对应的norm_type);

cvNormalize(const CvArr* src,CvArr* dst,double a=1.0,double b=0.0,int norm_type=CV_L2,const CvArr* mask=NULL);
    CV_C    CV_L1    CV_L2    CV_MINMAX
cvReduce(const CvArr* src,CvArr* dst,int dim,int op=CV_REDUCE_SUM);//根据一定规则，把矩阵约简为向量
    dim    决定约简到行还是列    1:约简到单个列，0:约简到单个行，-1:根据dst的CvSize，决定约简到行还是列
    op    决定按什么规则约简
        CV_REDUCE_SUM - 行/列的和
        CV_REDUCE_AVG  -    行/列平均值
        CV_REDUCE_MAX - 行/列中最大值
        CV_REDUCE_MIN  -    行/列中最小值

 

取得设置数组信息
得到指定行列
CvMat* cvGetCol(const CvArr* arr,CvMat* submat,int col);//提取矩阵中的某一列
CvMat* cvGetCols(const CvArr* arr,CvMat* submat,int start_col,int end_col);//取目标矩阵的某列/连续几列，submat和返回值的实际数据还是在原矩阵中，只是修改了头部和数据指针，没有数据拷贝
CvMat* cvGetRow(const CvArr* arr,CvMat* submat,int row);//提取矩阵中的某一行
CvMat* cvGetRows(const CvArr* arr,CvMat* submat,int start_row,int end_row);
得到对角线
CvMat* cvGetDiag(const CvArr* arr,CvMat* submat,int diag=0);//取矩阵arr的对角线，结果放在向量中，并不要求原矩阵是方阵，diag表示从哪个位置开始取对角线
维度大小
int cvGetDims(const CvArr* arr,int* sizes=NULL);//获取数组的维数和每一维的大小，sizes十一个数组的头指针。图像或者矩阵的维数一定是2，先行数后列数
int cvGetDimSize(const CvArr* arr,int index);//获取某一维的大小
矩阵大小
CvSize cvGetSize(const CvArr* arr);//返回矩阵和图像的大小。小的结构体一般都是直接返回值而不是重新分配指针，分配指针的效率可能比直接返回值效率更低
截取矩形矩阵
CvMat* cvGetSubRect(const CvArr* arr, CvMat* submat, CvRect rect);//从输入的数组中根据输入的矩形截取一块数组中的矩形，返回的CvMat*就是submat
得到和设置元素        因为效率原因，实际很少会直接用到这些方法，而是根据实际的应用来决定如何操作每一个数
uchar* cvPtr1D(CvArr* arr,int idx0,int* type);//得到的是指针，所以可以修改，比下面的效率更高
uchar* cvPtr2D(CvArr* arr,int idx0,int idx1,int* type);
uchar* cvPtr3D(CvArr* arr,int idx0,int idx1,int idx2,int* type);
uchar* cvPtrND(CvArr* arr,int* idx,int* type,int create_node=1,unsigned* precalc_hashval=NULL);//int* idx是一个数组指针，里面保存着索引
double cvGetReal1D(const CvArr* arr,int idx0);//得到的是具体值
double cvGetReal2D(const CvArr* arr,int idx0,int idx1);
double cvGetReal3D(const CvArr* arr,int idx0,int idx1,int idx2);
double cvGetRealND(const CvArr* arr,int* idx);
CvScalar cvGet1D(const CvArr* arr,int idx0);
CvScalar cvGet2D(const CvArr* arr,int idx0,int idx1);
CvScalar cvGet3D(const CvArr* arr,int idx0,int idx1,int idx2);
CvScalar cvGetND(const CvArr* arr,int* idx);
double cvmGet(const CvMat* mat, int row, int col);//仅仅用于矩阵单通道浮点数的获取，由于是inline并且没有类型判断，所以效率比较高
void cvSetReal1D(CvArr* arr, int idx0, double value);
void cvSetReal2D(CvArr* arr, int idx0, int idx1, double value);
void cvSetReal3D(CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2, double value);
void cvSetRealND(CvArr* arr, int* idx, double value);
void cvSet1D(CvArr* arr, int idx0, CvScalar value);
void cvSet2D(CvArr* arr, int idx0, int idx1, CvScalar value);
void cvSet3D(CvArr* arr, int idx0, int idx1, int idx2, CvScalar value);
void cvSetND(CvArr* arr, int* idx, CvScalar value);
void cvmSet(CvMat* mat, int row, int col, double value);//仅仅用于设置单通道浮点类型的矩阵
void cvClearND(CvArr* arr, int* idx);//把多维数组的某位置设置为0
void cvSet(CvArr* arr, CvScalar value, const CvArr* mask=NULL);//把数组每个元素都设为value
void cvSetZero(CvArr* arr);//对普通矩阵，每位都设为0；对稀疏矩阵，删除所以元素

 

一般算数运算
int cvRound(double value ); int cvFloor( double value ); int cvCeil( double value);//求和double最（上/下）接近的整数
float cvSqrt(float value);//求平方根
float cvInvSqrt(float value);//求平方根倒数
float cvCbrt(float value);//求立方根
float cvCbrt(float value);//求两个向量的夹角
int cvIsNaN(double value);//判断是否是合法数
int cvIsInf(double value);//判断是否无穷
void cvCartToPolar(const CvArr* x, const CvArr* y, CvArr* magnitude, CvArr* angle=NULL, int angle_in_degrees=0);//
void cvPolarToCart(const CvArr* magnitude, const CvArr* angle, CvArr* x, CvArr* y, int angle_in_degrees=0);//
void cvSolveCubic(const CvArr* coeffs, CvArr* roots);//求三次方方程解，coeffs作为三次方程的系数，可以是三元（三次方系数为1）或者四元

 

随机数生成
CvRNG cvRNG(int64 seed=-1);//生成随机数生成器
unsigned cvRandInt(CvRNG* rng);
double cvRandReal(CvRNG* rng);
void cvRandArr(CvRNG* rng, CvArr* arr, int dist_type, CvScalar param1, CvScalar param2);//
    dist_type决定生成随机数组中的分布    CV_RAND_UNI均匀分布    CV_RAND_NORMAL正态/高斯分布
    param1：均匀分布中的下界（包含），正态分布中的平均值
    param2：均匀分布中的上界（不包含），正态分布中的偏差

 

分布转换
void cvDFT(const CvArr* src, CvArr* dst, int flags, int nonzero_rows=0);
int cvGetOptimalDFTSize(int size0);
void cvMulSpectrums(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, int flags);
void cvDCT(const CvArr* src, CvArr* dst, int flags);