解释代码IplImage* sized_logo_img = cvCreateImage(cvSize(sized_weighet,sized_height), logo_img->depth,logo_img->nChannels);
时间: 2024-06-06 12:09:12 浏览: 12
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。
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#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。
改写 IplImage* img = cvLoadImage("IMG_1205.JPG");
改写后的代码使用了C++风格的API,使用cv::Mat类来代替IplImage*类型。可以使用以下代码来实现相同的功能:
```c++
cv::Mat img = cv::imread("IMG_1205.JPG");
```
请注意,使用cv::imread函数需要确保您已经正确包含了OpenCV的头文件,并且将OpenCV的库文件链接到您的项目中。同时,这里假设您使用的是最新版本的OpenCV。如果您使用的是较旧版本的OpenCV,可能需要使用cvLoadImage函数来代替cv::imread函数。
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