解释代码IplImage* sized_logo_img = cvCreateImage(cvSize(sized_weighet,sized_height), logo_img->depth,logo_img->nChannels);

这段代码使用了OpenCV库中的cvCreateImage函数来创建一个IplImage类型的图像，并且指定了图像的大小、深度和通道数。

具体来说，cvSize函数用于创建一个大小为sized_weighet和sized_height的二维矩形，该矩形即为所要创建的图像的大小。logo_img->depth表示原始图像的深度，logo_img->nChannels表示原始图像的通道数，这些参数将被用于指定所创建图像的深度和通道数。最终，该函数返回一个指向新创建的图像的指针，即sized_logo_img。

这段代码的作用是创建一个指定大小、深度和通道数的IplImage类型的图像，以便在后续的图像处理中使用。

相关问题

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" /*--------------copyright-hanshanbuleng--------------------*/ // 将色调H的取值范围转换到0~180之间 int main() { float H,S,V,H1,S1,V1; IplImage *src = cvLoadImage("F:\\vs2010program\\RGB_HSV\\study_test\\2.jpg", 1); IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8 , 3); IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1); IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1); IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1); cvCvtColor(src, hsv_img, CV_BGR2HSV); cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL); for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){ for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++) { H1 = cvGetReal2D(h_img, y, x); S1 = cvGetReal2D(s_img, y, x); V1 = cvGetReal2D(v_img, y, x); //地址法 H = (uchar)h_img->imageData[y*h_img->widthStep + x*h_img->nChannels]; S = (uchar)s_img->imageData[y*s_img->widthStep + x*s_img->nChannels]; V = (uchar)v_img->imageData[y*v_img->widthStep + x*v_img->nChannels]; printf("H:%f S:%f V:%f \n",H,S,V); } } cvNamedWindow("hsv_img", 0); //HSV图 cvShowImage("hsv_img", hsv_img); cvNamedWindow("h_img", 0); //H通道 cvShowImage("h_img", h_img); cvNamedWindow("s_img", 0); //S通道 cvShowImage("s_img", s_img); cvNamedWindow("v_img", 0); //V通道 cvShowImage("v_img", v_img); cvWaitKey(0); cvReleaseImage(&hsv_img); cvReleaseImage(&h_img); cvReleaseImage(&s_img); cvReleaseImage(&v_img); cvDestroyWindow("hsv_img"); cvDestroyWindow("h_img"); cvDestroyWindow("s_img"); cvDestroyWindow("v_img"); return 0; }

这段代码是使用OpenCV库进行图像处理的示例代码。它的主要功能是将一张图片从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，并分离出H、S、V通道的图像。

代码首先加载一张图片，然后创建4个IplImage类型的图像变量，分别用于存储HSV图像、H通道图像、S通道图像和V通道图像。

接下来，使用cvCvtColor函数将RGB图像转换为HSV图像。然后，使用cvSplit函数将HSV图像分离为H、S、V三个单通道的图像。

之后，使用两种方式获取每个像素点的H、S、V值。一种方式是使用cvGetReal2D函数，通过指定坐标获取每个通道的值。另一种方式是使用地址法，通过访问图像数据的内存地址来获取值。

最后，代码使用printf函数打印出每个像素点的H、S、V值，并显示分离后的H、S、V通道图像。

需要注意的是，这段代码中使用的OpenCV版本是旧版本，新版本中已经将IplImage类型替换为Mat类型。

while (nn == 1) { cvNamedWindow("img", CV_WINDOW_NORMAL); cvSetMouseCallback("img", cvMouseCallback); bool shift_on = false; while (is_selecting) { IplImage* img_show = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, img->nChannels); cvCopy(img, img_show); cvRectangle(img_show, pt1, pt2, Scalar(0, 255, 0)); cvShowImage("img", img_show); char key = cvWaitKey(10); cvSetImageROI(img_show, cvRect(pt1.x, pt1.y, abs(pt2.x - pt1.x), abs(pt2.y - pt1.y))); /*IplImage* roi = cvCreateImage(cvSize(abs(pt2.x - pt1.x), abs(pt2.y - pt1.y)), IPL_DEPTH_8U, img->nChannels); cvCopy(img_show, roi); cvResetImageROI(img_show);*/ cv::imwrite("ROI.jpg", img_show); if (key == 27) break; }

这段代码是一个不断循环的程序，当nn等于1时，进入循环体。循环中创建了一个名为"img"的窗口，并通过cvSetMouseCallback()函数来设置鼠标回调函数cvMouseCallback()，以响应鼠标事件。

接下来，程序进入一个while循环，只要is_selecting为true，就会不断执行循环体。在循环中，程序首先创建一个IplImage对象img_show，将img中的数据复制到img_show中，并在img_show上绘制一个矩形框。

接着，程序调用cvShowImage()函数来显示img_show图像，并等待用户按下键盘。如果按下的键盘键是ESC，则跳出循环；否则，程序会将img_show图像中选中的部分截取出来，并保存为文件"ROI.jpg"。

需要注意的是，程序中注释掉的代码块是用来将选中的部分复制到另一个IplImage对象roi中的，但是这段代码并没有被使用。