opencv size函数用法

OpenCV中的`size()`函数主要用于获取图像、视频帧或其他矩阵的数据尺寸信息。它通常用于`cv::Mat`对象上，该对象代表了OpenCV中的二维数组。这个函数不需要传入参数，其返回值是一个`Size`结构体，包含了宽度（width）和高度（height）两个元素。

以下是基本的用法：

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg"); // 读取图像
cv::Size imageSize = img.size(); // 获取图像大小
int width = imageSize.width; // 图像宽度
int height = imageSize.height; // 图像高度

cout << "Image Size: " << width << "x" << height << endl;

如果需要对视频流进行操作，也可以遍历每一帧并获取其大小：

for (auto &frame : videoCapture) {
    cv::Size frameSize = frame.size();
    // 处理每一帧...
}

相关问题

opencv adaptiveThreshold函数

adaptiveThreshold函数是OpenCV中用于自适应阈值化的函数。它根据图像的局部区域来确定阈值，因此可以针对不同区域进行不同的二值化处理。

函数原型为：

void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C);

参数说明：

- src：输入图像，必须为单通道灰度图像。
- dst：输出图像，二值化后的结果。
- maxValue：最大值，当adaptiveMethod为THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV时有效。
- adaptiveMethod：自适应阈值化方法，有两种可选：
- ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：使用相邻区域的平均值作为阈值。
- ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：使用相邻区域的加权平均值作为阈值，权值为高斯窗口的权值。
- thresholdType：阈值类型，有两种可选：
- THRESH_BINARY：将大于阈值的像素设为最大值，小于等于阈值的像素设为0。
- THRESH_BINARY_INV：将小于阈值的像素设为最大值，大于等于阈值的像素设为0。
- blockSize：邻域大小，必须是奇数。
- C：从平均值或加权平均值中减去的常数，通常为正数。

示例代码：

Mat src = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat dst;
adaptiveThreshold(src, dst, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 11, 4);
imshow("src", src);
imshow("dst", dst);
waitKey();

其中，使用LENA图像进行二值化处理。adaptiveMethod为ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，thresholdType为THRESH_BINARY，blockSize为11，C为4。运行结果如下图所示：


opencv remap函数

OpenCV中的remap函数可以实现图像的重映射操作。它可以用于实现各种图像处理操作，例如图像缩放、旋转、镜像等。具体来说，remap函数可以将输入图像中的每个像素映射到输出图像中的新位置。

remap函数的原型如下：

void cv::remap(InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, int borderMode, const Scalar& borderValue)

参数说明：

- src：输入图像。
- dst：输出图像。
- map1：第一个映射矩阵，可以是浮点型的二维数组或者单通道的浮点型图像。
- map2：第二个映射矩阵，可以是浮点型的二维数组或者单通道的浮点型图像。
- interpolation：插值方法，可以取以下值之一：INTER_NEAREST、INTER_LINEAR、INTER_CUBIC、INTER_AREA、INTER_LANCZOS4。
- borderMode：边界模式，可以取以下值之一：BORDER_CONSTANT、BORDER_REPLICATE、BORDER_REFLECT、BORDER_WRAP、BORDER_REFLECT_101。
- borderValue：边界值，当borderMode为BORDER_CONSTANT时，用于填充边界的像素值。

具体来说，remap函数将输入图像中的每个像素(x,y)通过map1(x,y)和map2(x,y)映射到输出图像中的位置(x',y')，然后使用指定的插值方法计算输出图像中位置(x',y')处的像素值。如果映射矩阵的尺寸与输入图像的尺寸不匹配，则只处理匹配部分。

下面是一个简单的例子，演示如何使用remap函数实现图像的水平镜像：

cv::Mat input_image = cv::imread("input_image.jpg");
cv::Mat map_x(input_image.size(), CV_32FC1);
cv::Mat map_y(input_image.size(), CV_32FC1);

for (int i = 0; i < input_image.rows; i++) {
    for (int j = 0; j < input_image.cols; j++) {
        map_x.at<float>(i, j) = input_image.cols - j - 1;
        map_y.at<float>(i, j) = i;
    }
}

cv::Mat output_image;
cv::remap(input_image, output_image, map_x, map_y, cv::INTER_LINEAR);

cv::imshow("Input Image", input_image);
cv::imshow("Output Image", output_image);
cv::waitKey(0);

上述代码中，我们首先创建两个映射矩阵map_x和map_y，用于实现水平镜像。然后，我们将输入图像和映射矩阵作为参数调用remap函数，得到输出图像output_image。最后，我们使用imshow函数显示输入图像和输出图像。