IplImage
一、资源
In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra.
Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085【学习Opencv笔记】
二、IplImage
- Data structure
"modules/core/include/opencv2/core/types_c.h"
typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeof(IplImage) */ int ID; /* version (=0)*/ int nChannels; /* Most of OpenCV functions support 1,2,3 or 4 channels */ int alphaChannel; /* Ignored by OpenCV */ int depth; /* Pixel depth in bits: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F are supported. */ char colorModel[4]; /* Ignored by OpenCV */ char channelSeq[4]; /* ditto */ int dataOrder; /* 0 - interleaved color channels 隔行扫描, 1 - separate color channels . cvCreateImage can only create images */ int origin; /* 0 - top-left origin, 1 - bottom-left origin (Windows bitmaps style). */ int align; /* Alignment of image rows (4 or 8). OpenCV ignores it and uses widthStep instead. */ int width; /* Image width in pixels. */ int height; /* Image height in pixels. */ struct _IplROI *roi; /* Image ROI. If NULL, the whole image is selected. 函数的操作被限定在一小块区域*/ struct _IplImage *maskROI; /* Must be NULL. */ void *imageId; /* " " */ struct _IplTileInfo *tileInfo; /* " " */ int imageSize; /* Image data size in bytes (==image->height*image->widthStep in case of interleaved data)*/ char *imageData; /* Pointer to aligned image data. */ int widthStep; /* Size of aligned image row in bytes. */ int BorderMode[4]; /* Ignored by OpenCV. */ int BorderConst[4]; /* Ditto. */ char *imageDataOrigin; /* Pointer to very origin of image data (not necessarily aligned) - needed for correct deallocation */ } IplImage;
三、局部区域操作
- 单区域操作 - ROI
#include <highgui.h>
int main(void) { IplImage* src; cvNamedWindow("Example3_12_pre", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("Example3_12_post", CV_WINDOW_AUTOSIZE); if(((src=cvLoadImage("/home/unsw/lolo.jpg",1)) != 0 )) { int x = atoi("10"); int y = atoi("20"); int width = atoi("50"); int height = atoi("100"); int add = atoi("100"); cvShowImage( "Example3_12_pre", src);
cvSetImageROI(src, cvRect(x,y,width,height)); // 设置专注范围 cvAddS(src, cvScalar(add, 0, 0, 0), src, NULL); // 只在专注的范围执行函数 cvResetImageROI(src); // 如果注销，下一个函数（显示图像）则只会显示指定区域
cvShowImage( "Example3_12_post",src); cvWaitKey(5000); } cvReleaseImage( &src ); cvDestroyWindow("Example3_12_pre"); cvDestroyWindow("Example3_12_post"); return 0; }
- 多区域同时处理
但以下方式更加灵活，方便实现多区域同时处理。
int main(int argc, char** argv) { IplImage* interest_img; CvRect interest_rect; if( argc == 7 && ((interest_img=cvLoadImage(argv[1],1)) != 0 )) { interest_rect.x = atoi(argv[2]); interest_rect.y = atoi(argv[3]); interest_rect.width = atoi(argv[4]); interest_rect.height = atoi(argv[5]); int add = atoi(argv[6]); // Assuming IplImage *interest_img; and // CvRect interest_rect; // Use widthStep to get a region of interest // // (Alternate method) // IplImage *sub_img = cvCreateImageHeader( cvSize( interest_rect.width, interest_rect.height ), interest_img->depth, interest_img->nChannels ); sub_img->origin = interest_img->origin; sub_img->widthStep = interest_img->widthStep; sub_img->imageData = interest_img->imageData + interest_rect.y * interest_img->widthStep + interest_rect.x * interest_img->nChannels; cvAddS( sub_img, cvScalar(add), sub_img ); cvReleaseImageHeader(&sub_img); cvNamedWindow( "Roi_Add", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); cvShowImage( "Roi_Add", interest_img ); cvWaitKey(); } return 0; }
四、矩阵图像处理函数
全部API
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作； 5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存； 6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口； 7、cvCreateFileCapture：通过参数设置确定要读入的AVI文件； 8、cvQueryFrame：用来将下一帧视频文件载入内存； 9、cvReleaseCapture：释放CvCapture结构开辟的内存空间； 10、cvCreateTrackbar：创建一个滚动条； 11、cvSetCaptureProperty：设置CvCapture对象的各种属性； 12、cvGetCaptureProperty：查询CvCapture对象的各种属性； 13、cvGetSize：当前图像结构的大小； 14、cvSmooth：对图像进行平滑处理； 15、cvPyrDown：图像金字塔，降采样，图像缩小为原来四分之一； 16、cvCanny：Canny边缘检测； 17、cvCreateCameraCapture：从摄像设备中读入数据； 18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件； 19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件； 20、cvReleaseVideoWriter：释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间； 21、CV_MAT_ELEM：从矩阵中得到一个元素； 22、cvAbs：计算数组中所有元素的绝对值； 23、cvAbsDiff：计算两个数组差值的绝对值； 24、cvAbsDiffS：计算数组和标量差值的绝对值； 25、cvAdd：两个数组的元素级的加运算； 26、cvAddS：一个数组和一个标量的元素级的相加运算； 27、cvAddWeighted：两个数组的元素级的加权相加运算(alpha运算)； 28、cvAvg：计算数组中所有元素的平均值； 29、cvAvgSdv：计算数组中所有元素的绝对值和标准差； 30、cvCalcCovarMatrix：计算一组n维空间向量的协方差； 31、cvCmp：对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作； 32、cvCmpS：对数组和标量运用设置的比较操作； 33、cvConvertScale：用可选的缩放值转换数组元素类型； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)； 37、cvCvtColor：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间； 38、cvDet：计算方阵的行列式； 39、cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算； 40、cvDotProduct：计算两个向量的点积； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素； 45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素； 46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素； 47、cvGetDims：返回数组的维数； 48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小； 49、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值； 50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值； 51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回； 52、cvGetSubRect：从一个数组的子区域复制元素值； 53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert：求矩阵的逆； 56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离； 57、cvMax：在两个数组中进行元素级的取最大值操作； 58、cvMaxS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作； 59、cvMerge：把几个单通道图像合并为一个多通道图像； 60、cvMin：在两个数组中进行元素级的取最小值操作； 61、cvMinS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最小值操作； 62、cvMinMaxLoc：寻找数组中的最大最小值； 63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)； 64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反； 65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化； 66、cvOr：对两个数组进行按位或操作； 67、cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作； 68、cvReduce：通过给定的操作符将二维数组简为向量； 69、cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制； 70、cvSet：用给定值初始化数组； 71、cvSetZero：将数组中所有元素初始化为0； 72、cvSetIdentity：将数组中对角线上的元素设为1，其他置0； 73、cvSolve：求出线性方程组的解； 74、cvSplit：将多通道数组分割成多个单通道数组； 75、cvSub：两个数组元素级的相减； 76、cvSubS：元素级的从数组中减去标量； 77、cvSubRS：元素级的从标量中减去数组； 78、cvSum：对数组中的所有元素求和； 79、cvSVD：二维矩阵的奇异值分解； 80、cvSVBkSb：奇异值回代计算； 81、cvTrace：计算矩阵迹； 82、cvTranspose：矩阵的转置运算； 83、cvXor：对两个数组进行按位异或操作； 84、cvXorS：在数组和标量之间进行按位异或操作； 85、cvZero：将所有数组中的元素置为0； 86、cvConvertScaleAbs：计算可选的缩放值的绝对值之后再转换数组元素的类型； 87、cvNorm：计算数组的绝对范数， 绝对差分范数或者相对差分范数； 88、cvAnd：对两个数组进行按位与操作； 89、cvAndS：在数组和标量之间进行按位与操作； 90、cvScale：是cvConvertScale的一个宏，可以用来重新调整数组的内容，并且可以将参数从一种数据类型转换为另一种； 91、cvT：是函数cvTranspose的缩写； 92、cvLine：画直线； 93、cvRectangle：画矩形； 94、cvCircle：画圆； 95、cvEllipse：画椭圆； 96、cvEllipseBox：使用外接矩形描述椭圆； 97、cvFillPoly、cvFillConvexPoly、cvPolyLine：画多边形； 98、cvPutText：在图像上输出一些文本； 99、cvInitFont：采用一组参数配置一些用于屏幕输出的基本个特定字体； 100、cvSave：矩阵保存； 101、cvLoad：矩阵读取； 102、cvOpenFileStorage：为读/写打开存储文件； 103、cvReleaseFileStorage：释放存储的数据； 104、cvStartWriteStruct：开始写入新的数据结构； 105、cvEndWriteStruct：结束写入数据结构； 106、cvWriteInt：写入整数型； 107、cvWriteReal：写入浮点型； 108、cvWriteString：写入字符型； 109、cvWriteComment：写一个XML或YAML的注释字串； 110、cvWrite：写一个对象； 111、cvWriteRawData：写入多个数值； 112、cvWriteFileNode：将文件节点写入另一个文件存储器； 113、cvGetRootFileNode：获取存储器最顶层的节点； 114、cvGetFileNodeByName：在映图或存储器中找到相应节点； 115、cvGetHashedKey：为名称返回一个惟一的指针； 116、cvGetFileNode：在映图或文件存储器中找到节点； 117、cvGetFileNodeName：返回文件的节点名； 118、cvReadInt：读取一个无名称的整数型； 119、cvReadIntByName：读取一个有名称的整数型； 120、cvReadReal：读取一个无名称的浮点型； 121、cvReadRealByName：读取一个有名称的浮点型； 122、cvReadString：从文件节点中寻找字符串； 123、cvReadStringByName：找到一个有名称的文件节点并返回它； 124、cvRead：将对象解码并返回它的指针； 125、cvReadByName：找到对象并解码； 126、cvReadRawData：读取多个数值； 127、cvStartReadRawData：初始化文件节点序列的读取； 128、cvReadRawDataSlice：读取文件节点的内容； 129、cvGetModuleInfo：检查IPP库是否已经正常安装并且检验运行是否正常； 130、cvResizeWindow：用来调整窗口的大小； 131、cvSaveImage：保存图像； 132、cvMoveWindow：将窗口移动到其左上角为x,y的位置； 133、cvDestroyAllWindow：用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间； 134、cvGetTrackbarPos：读取滑动条的值； 135、cvSetTrackbarPos：设置滑动条的值； 136、cvGrabFrame：用于快速将视频帧读入内存； 137、cvRetrieveFrame：对读入帧做所有必须的处理； 138、cvConvertImage：用于在常用的不同图像格式之间转换； 139、cvErode：形态腐蚀； 140、cvDilate：形态学膨胀； 141、cvMorphologyEx：更通用的形态学函数； 142、cvFloodFill：漫水填充算法，用来进一步控制哪些区域将被填充颜色； 143、cvResize：放大或缩小图像； 144、cvPyrUp：图像金字塔，将现有的图像在每个维度上都放大两倍； 145、cvPyrSegmentation：利用金字塔实现图像分割； 146、cvThreshold：图像阈值化； 147、cvAcc：可以将8位整数类型图像累加为浮点图像； 148、cvAdaptiveThreshold：图像自适应阈值； 149、cvFilter2D：图像卷积； 150、cvCopyMakeBorder：将特定的图像轻微变大，然后以各种方式自动填充图像边界； 151、cvSobel：图像边缘检测，Sobel算子； 152、cvLaplace：拉普拉斯变换、图像边缘检测； 153、cvHoughLines2：霍夫直线变换； 154、cvHoughCircles：霍夫圆变换； 155、cvRemap：图像重映射，校正标定图像，图像插值； 156、cvWarpAffine：稠密仿射变换； 157、cvGetQuadrangleSubPix：仿射变换； 158、cvGetAffineTransform：仿射映射矩阵的计算； 159、cvCloneImage：将整个IplImage结构复制到新的IplImage中； 160、cv2DRotationMatrix：仿射映射矩阵的计算； 161、cvTransform：稀疏仿射变换； 162、cvWarpPerspective：密集透视变换(单应性)； 163、cvGetPerspectiveTransform：计算透视映射矩阵； 164、cvPerspectiveTransform：稀疏透视变换； 165、cvCartToPolar：将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射； 166、cvPolarToCart：将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射； 167、cvLogPolar：对数极坐标变换； 168、cvDFT：离散傅里叶变换； 169、cvMulSpectrums：频谱乘法； 170、cvDCT：离散余弦变换； 171、cvIntegral：计算积分图像； 172、cvDistTransform：图像的距离变换； 173、cvEqualizeHist：直方图均衡化； 174、cvCreateHist：创建一新直方图； 175、cvMakeHistHeaderForArray：根据已给出的数据创建直方图； 176、cvNormalizeHist：归一化直方图； 177、cvThreshHist：直方图阈值函数； 178、cvCalcHist：从图像中自动计算直方图； 179、cvCompareHist：用于对比两个直方图的相似度； 180、cvCalcEMD2：陆地移动距离(EMD)算法； 181、cvCalcBackProject：反向投影； 182、cvCalcBackProjectPatch：图块的方向投影； 183、cvMatchTemplate：模板匹配； 184、cvCreateMemStorage：用于创建一个内存存储器； 185、cvCreateSeq：创建序列； 186、cvSeqInvert：将序列进行逆序操作； 187、cvCvtSeqToArray：复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中； 188、cvFindContours：从二值图像中寻找轮廓； 189、cvDrawContours：绘制轮廓； 190、cvApproxPoly：使用多边形逼近一个轮廓； 191、cvContourPerimeter：轮廓长度； 192、cvContoursMoments：计算轮廓矩； 193、cvMoments：计算Hu不变矩； 194、cvMatchShapes：使用矩进行匹配； 195、cvInitLineIterator：对任意直线上的像素进行采样； 196、cvSampleLine：对直线采样； 197、cvAbsDiff：帧差； 198、cvWatershed：分水岭算法； 199、cvInpaint：修补图像； 200、cvGoodFeaturesToTrack：寻找角点； 201、cvFindCornerSubPix：用于发现亚像素精度的角点位置； 202、cvCalcOpticalFlowLK：实现非金字塔的Lucas-Kanade稠密光流算法； 203、cvMeanShift：mean-shift跟踪算法； 204、cvCamShift：camshift跟踪算法； 205、cvCreateKalman：创建Kalman滤波器； 206、cvCreateConDensation：创建condensation滤波器； 207、cvConvertPointsHomogenious：对齐次坐标进行转换； 208、cvFindChessboardCorners：定位棋盘角点； 209、cvFindHomography：计算单应性矩阵； 210、cvRodrigues2：罗德里格斯变换； 211、cvFitLine：直线拟合算法； 212、cvCalcCovarMatrix：计算协方差矩阵； 213、cvInvert：计算协方差矩阵的逆矩阵； 214、cvMahalanobis：计算Mahalanobis距离； 215、cvKMeans2：K均值； 216、cvCloneMat：根据一个已有的矩阵创建一个新矩阵； 217、cvPreCornerDetect：计算用于角点检测的特征图； 218、cvGetImage：CvMat图像数据格式转换成IplImage图像数据格式； 219、cvMatMul：两矩阵相乘；