简介
- OpenCV 常用的函数
OpenCV cv::samples::findFile() 详解
cv::samples::findFile() 是 OpenCV 中的一个实用函数，用于查找示例文件或数据文件的路径。在进行示例代码编写或加载数据文件时，经常需要使用这个函数来确保程序能够正确地找到所需的文件。
以下是对 cv::samples::findFile() 的解释：
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std::string findFile(const std::string& filename, bool required = true, bool silentMode = true);
filename参数是要查找的文件名或文件路径。required参数指示是否将文件视为必需。如果为 true，则函数在找不到文件时会抛出一个异常；如果为 false，则函数会返回空字符串。silentMode参数指示是否在查找文件时静默模式。如果为 true，则函数在找不到文件时不会输出警告消息；如果为 false，则会输出警告消息。
函数返回一个字符串，代表找到的文件的路径。如果文件找不到并且 required 参数为 false，则返回一个空字符串。
cv::samples::findFile() 函数通常用于示例代码中，以确保示例文件或数据文件能够在不同的开发环境中正确地加载。例如，在图像处理示例中，可以使用 cv::samples::findFile() 函数来加载示例图像文件。
以下是一个示例用法：
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#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>
int main() {
std::string filename = cv::samples::findFile("lena.jpg");
if (filename.empty()) {
std::cerr << "Failed to find the file 'lena.jpg'" << std::endl;
return -1;
}
cv::Mat image = cv::imread(filename);
if (image.empty()) {
std::cerr << "Failed to load the image" << std::endl;
return -1;
}
cv::imshow("Image", image);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
这段代码首先使用 cv::samples::findFile() 函数查找名为 “lena.jpg” 的图像文件，然后加载并显示它。
OpenCV cv::merge() 函数 详解
cv::merge() 函数是 OpenCV 库中的一个函数，用于将多个单通道图像合并为一个多通道图像。例如，将三个单通道的图像（比如分别代表 RGB 三个通道的图像）合并成一个三通道的彩色图像。下面是对 cv::merge() 函数的详解：
函数原型
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void cv::merge(
InputArrayOfArrays mv,
OutputArray dst
)
参数说明
mv：包含多个单通道图像的数组。每个单通道图像都会被合并到输出的多通道图像中。dst：输出的多通道图像。
功能
cv::merge() 函数用于将多个单通道图像合并成一个多通道图像。例如，如果输入是三个单通道的图像，则函数将会生成一个三通道的彩色图像，其中每个通道分别对应输入数组中的一个单通道图像。
注意事项
- 输入数组
mv中的每个单通道图像的尺寸和数据类型必须相同。 - 输出的多通道图像
dst的通道数将与输入数组mv的长度相同。 - 输出的多通道图像
dst的尺寸与输入数组mv中的单通道图像的尺寸相同。
示例
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cv::Mat blueChannel = cv::imread("blue_channel.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat greenChannel = cv::imread("green_channel.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat redChannel = cv::imread("red_channel.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
std::vector<cv::Mat> channels = {blueChannel, greenChannel, redChannel};
cv::Mat mergedImage;
cv::merge(channels, mergedImage);
在这个示例中，blueChannel、greenChannel 和 redChannel 是三个单通道的图像，分别代表了蓝色通道、绿色通道和红色通道。通过 cv::merge() 函数将这三个单通道图像合并成一个三通道的彩色图像 mergedImage。
cv::merge() 函数是 OpenCV 中用于合并单通道图像的常用函数之一，它为图像处理提供了便利性和灵活性，可以方便地将单通道图像合并成多通道图像。
OpenCV cv::split() 函数 详解
cv::split() 函数是 OpenCV 库中的一个函数，用于将多通道图像分离为各个单通道图像。例如，将一个三通道的彩色图像分离成三个单通道的图像。下面是对 cv::split() 函数的详解：
函数原型
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void cv::split(
InputArray src,
OutputArrayOfArrays mv
)
参数说明
src：输入的多通道图像。mv：包含输出图像的数组。每个单通道图像都会被存储在这个数组中。
功能
cv::split() 函数用于将多通道图像分离成各个单通道图像。例如，如果输入是一个三通道的彩色图像，则函数将会生成三个单通道的图像，每个通道分别存储在输出数组中。
注意事项
- 输入图像可以是多通道的，例如 RGB 彩色图像或者 HSV 图像。
- 输出数组
mv中的每个单通道图像的尺寸与输入图像的尺寸相同。 - 输出数组
mv中的每个单通道图像的数据类型与输入图像的数据类型相同。 - 输出数组
mv中的每个单通道图像可以单独访问，进行后续的处理或显示。
示例
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cv::Mat src = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
std::vector<cv::Mat> channels;
cv::split(src, channels);
cv::Mat blueChannel = channels[0]; // 蓝色通道
cv::Mat greenChannel = channels[1]; // 绿色通道
cv::Mat redChannel = channels[2]; // 红色通道
在这个示例中，src 是一个输入的彩色图像，通过 cv::split() 函数将其分离为三个单通道图像，分别存储在 channels 中。然后，可以通过数组索引来访问各个通道，例如 channels[0] 表示蓝色通道。
cv::split() 函数是 OpenCV 中用于分离多通道图像的常用函数之一，它为图像处理提供了灵活性和便利性，可以方便地对各个通道进行单独处理。
OpenCV cvtColor() 函数 详解
cvtColor() 是 OpenCV 库中的一个函数，用于执行图像颜色空间转换。它可以将一种颜色空间的图像转换为另一种颜色空间，例如将 RGB 图像转换为灰度图像或将 BGR 图像转换为 HSV 图像。下面是对 cvtColor() 函数的详解：
函数原型
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void cv::cvtColor(
InputArray src,
OutputArray dst,
int code,
int dstCn = 0
)
参数说明
src：输入图像。dst：输出图像，转换后的结果将存储在这里。code：指定要执行的颜色空间转换类型的整数编码。例如，cv::COLOR_BGR2GRAY表示从 BGR 到灰度图像的转换，cv::COLOR_BGR2HSV表示从 BGR 到 HSV 的转换，以此类推。完整的转换类型列表可以在 OpenCV 文档中找到。dstCn：可选参数，指定输出图像的通道数，通常为0（默认值），表示与输入图像的通道数相同。
功能
cvtColor() 函数用于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。它可以执行各种标准的颜色空间转换，例如 RGB 到灰度、RGB 到 HSV、BGR 到 Lab 等等。
注意事项
- 在执行颜色空间转换时，像素值可能会超出目标图像类型的范围。因此，输出图像通常需要使用适当的数据类型来存储转换后的像素值。
cvtColor()函数对输入图像和输出图像的尺寸没有限制，但是输入图像和输出图像的通道数需要匹配转换的类型。
示例
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cv::Mat src = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
cv::Mat dst;
cv::cvtColor(src, dst, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 将BGR图像转换为灰度图像
在这个示例中，src 是一个输入的彩色图像，它会被转换为灰度图像，并将结果存储在 dst 中。
cvtColor() 函数是 OpenCV 中执行图像颜色空间转换的常用函数之一，它为图像处理提供了强大的功能，包括颜色分析、特征提取和目标识别等方面的应用。
OpenCV convertTo() 函数 详解
convertTo() 是 OpenCV 库中的一个函数，用于执行图像数据类型的转换。它可以将一种图像数据类型转换为另一种，例如从一个单精度浮点数类型转换为无符号8位整型类型。下面是对 convertTo() 函数的详解：
函数原型
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void cv::Mat::convertTo(
OutputArray m,
int rtype,
double alpha = 1,
double beta = 0
) const
参数说明
m：输出图像，转换后的结果将存储在这里。rtype：输出图像的数据类型，例如CV_8U、CV_32F等，可以通过CV_8U表示8位无符号整数，CV_32F表示32位单精度浮点数，以此类推。alpha：可选参数，是乘法因子，用于缩放转换后的像素值。beta：可选参数，是加法因子，用于平移转换后的像素值。
功能
convertTo() 函数用于将一个 Mat 对象中的像素值类型转换为指定的数据类型。该函数执行的操作可以表达为以下公式：
[ \text{dst}(x,y) = \text{saturate_cast} \left( \alpha \cdot \text{src}(x,y) + \beta \right) ]
其中，(\text{dst}(x,y)) 是输出图像中位置 ((x,y)) 处的像素值，(\text{src}(x,y)) 是输入图像中位置 ((x,y)) 处的像素值。(\alpha) 和 (\beta) 是函数的参数，用于缩放和平移像素值。saturate_cast 是一个函数，用于确保结果在特定数据类型的有效范围内。
注意事项
- 转换后的像素值可能会超出目标数据类型的有效范围，因此需要进行适当的饱和处理，
convertTo()函数会自动执行这个操作。 - 可以通过
alpha和beta参数来控制转换的线性缩放和平移操作，如果不需要，可以将它们设置为默认值。
示例
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cv::Mat src = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
cv::Mat dst;
src.convertTo(dst, CV_32F); // 转换为32位浮点型图像
在这个示例中，src 是一个输入的图像，它会被转换为32位浮点型图像，结果存储在 dst 中。
convertTo() 函数是 OpenCV 中用于数据类型转换的重要工具，可以方便地处理不同数据类型之间的图像操作。
OpenCV cv::putText() 函数 详解
cv::putText() 是 OpenCV 中用于在图像上绘制文本的函数。该函数可以在图像上添加指定的字符串，以及指定的字体、颜色、大小和其他样式。下面是该函数的详细说明：
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void cv::putText(
cv::InputOutputArray img, // 输入/输出图像
const String& text, // 要绘制的文本字符串
cv::Point org, // 文本起始位置的坐标（左下角）
int fontFace, // 字体类型，例如：cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX、cv::FONT_HERSHEY_PLAIN 等
double fontScale, // 字体大小的缩放系数
cv::Scalar color, // 文本颜色，如 cv::Scalar(255, 0, 0) 表示蓝色
int thickness = 1, // 文本的粗细，默认为 1
int lineType = LINE_8, // 文本的线条类型，默认为 8 连通线条
bool bottomLeftOrigin = false // 如果为 true，则表示坐标 org 是文本左下角的位置，否则是左上角的位置，默认为 false
);
参数说明：
img：输入/输出图像，通常是cv::Mat类型，表示要在其上绘制文本的图像。text：要绘制的文本字符串。org：文本起始位置的坐标，即文本左下角的位置。如果bottomLeftOrigin参数为 false，则表示文本左上角的位置。fontFace：字体类型，可以是预定义的字体类型，如cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX、cv::FONT_HERSHEY_PLAIN等。fontScale：字体大小的缩放系数。color：文本颜色，通常使用cv::Scalar类型表示，如cv::Scalar(255, 0, 0)表示蓝色。thickness：文本的线条粗细，默认为 1。lineType：文本的线条类型，默认为 8 连通线条。bottomLeftOrigin：如果为 true，则表示坐标org是文本左下角的位置，否则是左上角的位置，默认为 false。
注意：在使用 putText() 函数之前，确保图像类型支持文本绘制操作，即图像的深度必须为 CV_8U 或 CV_32F 类型，而通道数必须为 1 或 3。
OpenCV cv::imdecode() 函数 详解 中文
cv::imdecode() 是 OpenCV 库中的一个函数，用于将图像数据解码为 OpenCV 中的 cv::Mat 对象。该函数通常用于从内存中读取图像数据，而不是从文件中读取。
以下是 cv::imdecode() 函数的一些关键参数及其解释：
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参数1 (
buf)： 这是一个包含图像数据的缓冲区。通常情况下，这是一个uchar类型的数组，存储着图像的原始数据。 -
参数2 (
flags)： 这是一个整数参数，用于指定如何解码图像。常用的标志包括cv::IMREAD_COLOR（默认值，将图像以BGR颜色格式加载）、cv::IMREAD_GRAYSCALE（将图像以灰度格式加载）和cv::IMREAD_UNCHANGED（加载图像的所有通道，包括 Alpha 通道）。 -
返回值： 函数返回一个
cv::Mat对象，该对象包含解码后的图像数据。
cv::imdecode() 函数的调用示例：
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#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
// 读取图像数据到内存中
std::vector<uchar> data; // 图像数据的缓冲区
// 假设 data 被填充了图像数据
// 解码图像数据
cv::Mat image = cv::imdecode(data, cv::IMREAD_COLOR);
// 检查图像是否成功解码
if (!image.empty()) {
// 成功加载图像，进行进一步的处理
cv::imshow("Decoded Image", image);
cv::waitKey(0);
} else {
// 加载失败
std::cerr << "Failed to decode image." << std::endl;
}
return 0;
}
这个例子演示了如何使用 cv::imdecode() 函数将图像数据解码为 cv::Mat 对象，并在图像成功加载时显示它。
OpenCV cv::imencode() 详解
cv::imencode() 函数是 OpenCV 库中用于将图像编码为特定格式（如JPEG、PNG等）的函数。它可以将 cv::Mat 中存储的图像数据编码为指定格式的图像，并将编码后的图像数据存储到内存缓冲区中。
该函数的原型为：
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bool imencode(const String& ext, InputArray img, std::vector<uchar>& buf, const std::vector<int>& params = std::vector<int>());
其中参数含义如下：
ext：字符串参数，用于指定输出图像的格式，例如".jpg"、".png"等。img：cv::Mat对象，包含待编码的图像数据。buf：std::vector<uchar>类型的输出参数，用于存储编码后的图像数据。params（可选）：一个可选的参数向量，用于指定图像编码的参数，如 JPEG 质量、PNG 压缩级别等。具体参数因图像格式而异。
下面是一些示例代码，展示了如何使用 cv::imencode() 函数将图像编码为 JPEG 格式并存储到内存中的 std::vector<uchar> 中：
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#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
int main() {
cv::Mat image = cv::imread("path_to_your_image.jpg");
if (image.empty()) {
std::cout << "无法读取图像文件\n";
return -1;
}
std::vector<uchar> buffer;
std::vector<int> params;
params.push_back(cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY); // 设置 JPG 质量
params.push_back(95); // 设置 JPG 图像质量，可根据需要调整
// 将图像编码为 JPG 格式并保存到内存
bool success = cv::imencode(".jpg", image, buffer, params);
if (success) {
// buffer 中现在存储了编码后的 JPG 数据，可以进行保存或其他处理
// 例如，将内存中的 JPG 数据保存到文件
FILE *file = fopen("saved_image.jpg", "wb");
if (file != NULL) {
fwrite(buffer.data(), sizeof(uchar), buffer.size(), file);
fclose(file);
std::cout << "图像保存成功\n";
} else {
std::cout << "无法保存图像\n";
return -1;
}
} else {
std::cout << "图像编码失败\n";
return -1;
}
return 0;
}
在示例中，cv::imencode() 将 cv::Mat 中的图像数据编码为 JPG 格式，并将编码后的数据存储在 buffer 中。之后，将 buffer 中的数据写入文件 "saved_image.jpg"。
要注意，在使用 cv::imencode() 函数之前，需要确保已经正确读取了图像数据并存储在 cv::Mat 对象中。