OpenCV图像、矩阵、数组
一、结构
IplImage |-- int nChannels; // Number of color channels (1,2,3,4) |-- int depth; // Pixel depth in bits: | // IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, | // IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S, | // IPL_DEPTH_32S,IPL_DEPTH_32F, | // IPL_DEPTH_64F |-- int width; // image width in pixels |-- int height; // image height in pixels |-- char* imageData; // pointer to aligned image data | // Note that color images are stored in BGR order 这就是传说中的数据矩阵 |-- int dataOrder; // 0 - interleaved color channels, | // 1 - separate color channels | // cvCreateImage can only create interleaved images |-- int origin; // 0 - top-left origin, | // 1 - bottom-left origin (Windows bitmaps style) |-- int widthStep; // size of aligned image row in bytes |-- int imageSize; // image data size in bytes = height*widthStep |-- struct _IplROI *roi;// image ROI. when not NULL specifies image | // region to be processed. |-- char *imageDataOrigin; // pointer to the unaligned origin of image data | // (needed for correct image deallocation) | |-- int align; // Alignment of image rows: 4 or 8 byte alignment | // OpenCV ignores this and uses widthStep instead |-- char colorModel[4]; // Color model - ignored by OpenCV
矩阵:
CvMat // 2维矩阵 |-- int type; // 元素类型(uchar,short,int,float,double) |-- int step; // 一行所占字节长度 |-- int rows, cols; // 尺寸大小 |-- int height, width; // 备用尺寸参照 |-- union data; |-- uchar* ptr; // 针对unsigned char矩阵的数据指针 |-- short* s; // 针对short矩阵的数据指针 |-- int* i; // 针对integer矩阵的数据指针 |-- float* fl; // 针对float矩阵的数据指针 |-- double* db; // 针对double矩阵的数据指针 CvMatND // N-维矩阵 |-- int type; // 元素类型(uchar,short,int,float,double) |-- int dims; // 数组维数 |-- union data; | |-- uchar* ptr; // 针对unsigned char矩阵的数据指针 | |-- short* s; // 针对short矩阵的数据指针 | |-- int* i; // 针对integer矩阵的数据指针 | |-- float* fl; // 针对float矩阵的数据指针 | |-- double* db; // 针对double矩阵的数据指针 | |-- struct dim[]; // 每个维的信息 |-- size; // 该维内元素个数 |-- step; // 该维内元素之间偏移量
通用数组:
CvArr* // 仅作为函数参数,说明函数接受多种类型的数组,例如: // IplImage*, CvMat* 或者 CvSeq*. // 只需通过分析数组头部的前4字节便可确定数组类型二、修改单个像素:
1.3通道时:
CV_IMAGE_ELEM(image, unsigned char, i, j*3+k) = gray_val; //0<=k<32.单通道时:
CV_IMAGE_ELEM(image, unsigned char, i, j) = gray_val;3.通用方法:
CvScalar s; s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value s.val[0]=111; //单通道就只有这个有效 s.val[1]=111; s.val[2]=111; cvSet2D(img,i,j,s);//set the (i,j) pixel value三、图像到矩阵 方式一、cvGetMat方式:
CvMat mathdr, *mat = cvGetMat( img, &mathdr );mathdr只是根据img生成一个矩阵头,而其数据指向img的数据。 但只是把原来图像img头变成了CvMat头,数据体部分并没有复制,所以如果此时Release了img,则再访问mat就会出现错误。 方式二、cvConvert方式:
CvMat *mat = cvCreateMat( img->height, img->width, CV_64FC3 ); cvConvert( img, mat ); // #define cvConvert( src, dst ) cvConvertScale( (src), (dst), 1, 0 )四、从一幅图像中截出一小块,把它转成一维向量
cvSetImageROI(srcImg,blockRect);//blockRect为CvRect类型 cvCopy(srcImg,block);//srcImg为IplImage类型,block为CvMat类型 cvResetImageROI(srcImg); CvMat vecHead,*vec; vec=cvReshape( block, &vecHead, 0, 1 );//vec是得到的一维向量说明: 1 同样大小的IplImage和CvMat,IplImage->widthStep不等于CvMat->step; 2 cvGetMat和cvReshape都只生成一个新的矩阵头,而数据都指向原来的地址,所以是两个矩阵共有一组数据,这一点在使用中要注意,原来的数据撤消是否会影响后生成的矩阵的使用。 3 cvGetMat得到的矩阵的step,等于原来IplImage的widthStep,再调用cvReshape时会出错。 4 cvReshape是按行形成向量,如果想按列形成向量,就先调用cvTranspose对矩阵进行转置,再调用cvReshape. 5 用cvCopy可以在IplImage和CvMat之间转换,比cvGetMat好,但其数据必须是同样的type和size. 6 如果是不同的type之间转换,可以用cvScale. 五、矩阵元素操作 一般的,对于1通道的数组:
CvMat* M = cvCreateMat( 4, 4, CV_64FC1 ); CV_MAT_ELEM( *M, double, row, col ) = 3.0;注意double要根据数组的数据类型来传入。 对于两通道和四通道而言:
CvMat* vector = cvCreateMat( 1, 3, CV_32SC2 ); CV_MAT_ELEM( *vector, CvPoint, 0, 0 ) = cvPoint(100,100); CvMat* vector = cvCreateMat( 1, 3, CV_64FC4 ); CV_MAT_ELEM( *vector, CvScalar, 0, 0 ) = cvScalar(0,0,0,0);六、数组到矩阵
// 3 channels CvMat mathdr, *mat; double data[] = { 111, 112, 113, 121, 122, 123, 211, 212, 213, 221, 222, 223 }; CvMat* orig = &cvMat( 2, 2, CV_64FC3, data ); //(111,112,113) (121,122,123) //(211,212,213) (221,222,223)
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