opencv中findNonZero函数的用法

`findNonZero` 是 OpenCV 中的一个函数，用于查找矩阵中非零元素的位置。

函数原型如下：

void findNonZero(InputArray src, OutputArray idx);

其中：

- `src`：输入矩阵，可以是任意维度的数组。
- `idx`：输出数组，用于存储非零元素的索引。它是一个 N×D 的二维矩阵，其中 N 是非零元素的个数，D 是 `src` 矩阵的维度。

例如，我们有一个二值图像 `img`，想要找到其中所有非零元素的位置，可以使用以下代码：

Mat img = imread("test.png", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat idx;
findNonZero(img, idx);

此时，`idx` 中存储的就是所有非零元素的坐标。如果想要获取第 i 个非零元素的坐标，可以使用 `idx.at<Point>(i)`，其中 `Point` 是 OpenCV 中表示二维坐标的类。

需要注意的是，`findNonZero` 函数只适用于单通道矩阵。如果需要在多通道矩阵中查找非零元素的位置，需要先将其转换为单通道矩阵。

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opencv findNonZero 用法

OpenCV的findNonZero函数用于在一个二值图像中查找非零元素的位置，其函数原型如下：

void findNonZero(InputArray src, OutputArray idx);

其中，src是输入图像，可以是任意维度的Mat对象；idx是输出矩阵，用于存储非零元素的位置，其类型和维度与输入图像相同。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用findNonZero函数在一个二值图像中查找非零元素的位置：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 创建一个二值图像
    cv::Mat binary = (cv::Mat_<uchar>(3, 3) << 0, 1, 0,
                                               1, 0, 1,
                                               0, 1, 0);
    // 查找非零元素的位置
    cv::Mat idx;
    cv::findNonZero(binary, idx);
    // 输出结果
    std::cout << idx << std::endl;
    return 0;
}

在这个示例中，我们创建了一个3x3的二值图像，并使用findNonZero函数查找了其中非零元素的位置。最后的输出结果应该是：

[1, 1;
 2, 0;
 2, 2]

表示二值图像中第(1,1)、(2,0)和(2,2)个位置是非零元素的位置。

C++OpenCV怎么找到拼接后图像的有效区域

在C++和OpenCV中，要找到拼接后图像的有效区域，可以使用以下方法：

1. 找到图像的非零区域：遍历图像的每个像素，检查像素的数值是否为0。通过使用cv::findNonZero函数，可以找到图像中所有非零像素的坐标集合。然后，计算这些坐标集合的边界框（Bounding Box），即有效区域的位置和大小。

cv::Mat stitchedImage; // 拼接后的图像

cv::Mat nonZeroCoordinates;
cv::findNonZero(stitchedImage, nonZeroCoordinates);

cv::Rect boundingBox = cv::boundingRect(nonZeroCoordinates);

// boundingBox 即为有效区域的边界框，可以使用boundingBox来裁剪或处理有效区域

2. 使用图像掩码（Mask）：在进行图像拼接时，可以创建一个与拼接后图像相同大小的掩码图像。将拼接后图像的非黑边部分（有效区域）设置为白色（255），黑边部分设置为黑色（0）。然后，通过查找掩码图像中白色像素的边界框，可以得到有效区域的位置和大小。

cv::Mat stitchedImage; // 拼接后的图像

cv::Mat mask(stitchedImage.size(), CV_8UC1, cv::Scalar(0)); // 创建与拼接后图像相同大小的掩码图像

cv::cvtColor(stitchedImage, mask, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 将拼接后图像转换为灰度图像

cv::threshold(mask, mask, 1, 255, cv::THRESH_BINARY); // 二值化掩码图像

cv::Rect boundingBox = cv::boundingRect(mask);

// boundingBox 即为有效区域的边界框，可以使用boundingBox来裁剪或处理有效区域

通过上述方法，您可以找到拼接后图像的有效区域，并使用得到的边界框进行后续的裁剪或处理操作。