詳解OpenCV圖像的概念和基本操作
前言:
opencv最主要的的功能是用于圖像處理,所以圖像的概念貫穿了整個(gè)opencv,與其相關(guān)的核心類(lèi)就是Mat。
像素:
圖片尺寸以像素為單位時(shí),每一厘米等于28像素,如1515厘米長(zhǎng)度的圖片,等于420420像素的長(zhǎng)度。一個(gè)像素所能表達(dá)的不同顏色數(shù)取決于比特每像素(BPP)。
灰度圖像:8bpp=2的8次方=256色,
高彩色:16bpp=2的16次方=65536色,
真彩色:24bpps=2的24次方=16777216色。
圖像分辨率:
圖像分辨率是圖像總像素的多少,由于圖像通常用矩陣表示,所以分辨率常用,mn表示,注意: n 表示行數(shù)(代表一列包含的像素),m表示列數(shù)代表一行包含的像素。
640X480表示圖像的長(zhǎng)和寬分別為640和480,總像素為640X480=307200(相機(jī)中所說(shuō)的30萬(wàn)分辨率),
800X600表示圖像的長(zhǎng)和寬分別為800和600,總像素為800X600=480000(相機(jī)中所說(shuō)的50萬(wàn)分辨率)。
圖像和矩陣
圖像是由像素組成的,而像素實(shí)際上就是帶有坐標(biāo)位置和顏色信息的點(diǎn)。我們把圖片想象成由若干行,若干列的點(diǎn)組成的, 現(xiàn)實(shí)中有RGB顏色系統(tǒng),我們可以把圖中任意一點(diǎn)(位置在第m行,第n列)的點(diǎn)A表示為
A[m,n] = [blue,green,red]
參數(shù)解讀
m |A點(diǎn)在圖像中的第m行
n |A點(diǎn)在圖像中的第n列
blue |表示藍(lán)色,三原色(RGB)的第一個(gè)數(shù)值
green|表示綠色,三原色(RGB)的第二個(gè)數(shù)值
red |表示紅色,三原色(RGB)的第一個(gè)數(shù)值
每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的亮度可以理解為rgb的值,無(wú)符號(hào)8位數(shù)3維,則一個(gè)像素點(diǎn)為3維數(shù)組,分別對(duì)應(yīng)RGB的值,在OpenCV中數(shù)據(jù)類(lèi)型為:cV_8u3C。
假設(shè)Mx N,lij表示第j行j列,對(duì)應(yīng)上圖就是M= 300,N= 200。
假設(shè)Mx N,lij表示第j行j列,對(duì)應(yīng)上圖就是M= 300,N= 200。
注意:在Opencv中三維數(shù)組存儲(chǔ)RGB值,存儲(chǔ)顏色通道的順序不是RGB,而是BGR,如下圖:
Mat排列方式如下:
像素值的讀寫(xiě)
很多時(shí)候,我們需要讀取某個(gè)像素值,或者設(shè)置某個(gè)像素值;在更多的時(shí)候,我們需要對(duì)整個(gè)圖像里的所有像素進(jìn)行遍歷。OpenCV提供了多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的遍歷。
方法一:at 函數(shù)
cv::Mat grayim(600, 800, CV_8UC1); // 遍歷所有像素,并設(shè)置像素值 for( int i = 0; i < grayim.rows; ++i) { for( int j = 0; j < grayim.cols; ++j ) { grayim.at<uchar>(i,j) = (i+j)%255; } } imshow("grayim",grayim); cv::Mat colorim(600, 800, CV_8UC3); // 遍歷所有像素,并設(shè)置像素值 for( int i = 0; i < colorim.rows; ++i) { for( int j = 0; j < colorim.cols; ++j ) { cv::Vec3b pixel; // 注意:opencv通道順序,BGR,非RGB pixel[0] = i%255; // Blue pixel[1] = j%255; // Green pixel[2] = 0; // Red colorim.at<Vec3b>(i,j) = pixel; } } imshow("colorim",colorim); waitKey();
方法一:使用數(shù)據(jù)指針
cv::Mat grayim(600, 800, CV_8UC1); cv::Mat colorim(600, 800, CV_8UC3); //遍歷所有像素,并設(shè)置像素值 for( int i = 0; i < grayim.rows; ++i) { //獲取第 i 行首像素指針 uchar * p = grayim.ptr<uchar>(i); //對(duì)第 i 行的每個(gè)像素(byte)操作 for( int j = 0; j < grayim.cols; ++j ) p[j] = (i+j)%255; } //遍歷所有像素,并設(shè)置像素值 for( int i = 0; i < colorim.rows; ++i) { //獲取第 i 行首像素指針 cv::Vec3b * p = colorim.ptr<cv::Vec3b>(i); for( int j = 0; j < colorim.cols; ++j ) { p[j][0] = i%255; //Blue p[j][1] = j%255; //Green p[j][2] = 0; //Red } } imshow("grayim",grayim); imshow("colorim",colorim);
實(shí)驗(yàn)效果
圖像局部操作
選擇單行/單列
示例:A矩陣的第i行,將這一行的所有元素都乘以2,然后賦值給第j行
A.row(j)= A.row(i)*2;
選擇多行/多列
Range是OpencV中新增的類(lèi),該類(lèi)有兩個(gè)關(guān)鍵變量star和end。Range對(duì)象可以用來(lái)表示矩陣的多個(gè)連續(xù)的行或者多個(gè)連續(xù)的列。其表示的范圍為從start到end,包含start。
// 創(chuàng)建一個(gè)單位陣 Mat A = Mat::eye(10, 10, CV_32S); // 提取第 1 到 3 列(不包括 3) Mat B = A(Range::all(), Range(1, 3)); // 提取B的第 5 至 9 行(不包括 9) // 其實(shí)等價(jià)于C = A(Range(5, 9), Range(1, 3)) Mat C = B(Range(5, 9), Range::all());
選擇指定區(qū)域
圖像中提取感興趣區(qū)域(Region of interest)有兩種方法:
方法—:使用構(gòu)造函數(shù)
//創(chuàng)建寬度為 320,高度為 240 的 3 通道圖像 Mat img(Size(320, 240), CV_8UC3); //roi 是表示 img 中 Rect(10, 10, 100, 100)區(qū)域的對(duì)象 Mat roi(img, Rect(10, 10, 100, 100));
方法二:使用括號(hào)運(yùn)算符
Mat roi2 = img(Rect(10, 10, 100, 100)); //當(dāng)然也可以使用Range對(duì)象來(lái)定義感興趣區(qū)域,如下: // 用括號(hào)運(yùn)算符 Mat roi3 = img(Range(10, 100), Range(10, 100)); // 用構(gòu)造函數(shù) Mat roi4(img, Range(10, 100), Range(10, 100));
取對(duì)角線(xiàn)元素
矩陣的對(duì)角線(xiàn)元素可以使用cv::Mat就的diag()函數(shù)獲取:
Mat Mat::diag(int d) const
1.當(dāng)d=0時(shí),表示取主對(duì)角線(xiàn); 當(dāng)參數(shù)d>0是,表示取主對(duì)角線(xiàn)下方的次對(duì)線(xiàn),
2. 當(dāng)d=1時(shí),表示取主對(duì)角線(xiàn)下方,且緊貼主多角線(xiàn)的元素;
3. 當(dāng)參數(shù)d<0時(shí),示取主對(duì)角線(xiàn)上方的次對(duì)角線(xiàn)。如同row()和col)函數(shù),diag()函數(shù)也不進(jìn)行內(nèi)存復(fù)制操作,其復(fù)雜度也是0(1)。
到此這篇關(guān)于OpenCV圖像的概念和基本操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV圖像基本操作內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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