2010年OpenCV中文版教程：图像处理与编程指南

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OpenCV中文版2010是一份详尽的参考手册，涵盖了在Microsoft Visual C++（VC++）环境中使用OpenCV进行图像处理的技术文档。这份资料由Y.Q.Zhang、J.H.Tan、X.C.Qin、M.Liu和Z.T.Fan等多位译者合作完成，并在OpenCV中文站www.opencv.org.cn发布。它提供了一个全面的学习路径，包括OpenCV的基础结构、数组操作、动态数据结构、绘图函数、数据存储和类型信息处理、错误处理以及高级功能如机器学习、高级图形用户界面（HighGUI）和三维重建。 "OpenCV编程简介"部分介绍了矩阵、图像和视频的基本读写操作，是初学者入门的必备指南。手册深入探讨了OpenCV的核心概念，如图像处理技术，如滤波、变换和特征提取；结构分析，用于理解图像中的对象和关系；运动分析与对象跟踪，涉及如何跟踪物体在视频序列中的运动；模式识别，通过算法识别特定的视觉模式；以及相机标定和三维重建，对于计算机视觉应用至关重要。 Cv类，如CvImage和CvAux，提供了核心图像处理和辅助工具的详细描述，包括可能遇到的问题和陷阱。此外，还有机器学习模块的参考，这对于开发基于视觉的智能应用是不可或缺的。HighGUI部分讲解了如何创建简单图形用户界面，以及读取、保存图像和视频的功能。 "OpenCV编码样式指南"强调了阅读OpenCV源代码时的编码规范，确保代码的可读性和一致性。同时，手册还提到了OpenCV的Python接口，使得用户能够利用Python语言更便捷地与OpenCV交互。最后，手册引用了Gady Agam教授的在线教程，以及Chen Yusiyuan的翻译，这些资源为学习者提供了不同角度的OpenCV编程入门和实践指导。整个文档不仅包含了丰富的理论知识，也注重实践应用，适合想要深入理解和使用OpenCV进行计算机视觉项目的开发者和研究者。

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将读入的图像强制转换为一幅单通道灰度图像

<0 读入的图像通道数与所读入的文件相同.

（2）保存图像:

if(!cvSaveImage(outFileName,img)) printf("Could not save: %s\n", outFileName);

保存的图像格式由 outFileName 中的扩展名确定.

3、访问图像像素

（1）假设你要访问第k通道、第i行、第j列的像素。

（2）间接访问: (通用，但效率低，可访问任意格式的图像)

对于单通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);

CvScalar s;

s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value

printf

("intensity=%f\n",s.val[0]);

s.val[0]=111;

cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value

对于多通道字节型/浮点型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);

CvScalar s;

s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value

printf

("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]);

s.val[0]=111;

s.val[1]=111;

s.val[2]=111;

cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value

（3）直接访问: (效率高，但容易出错)

对于单通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);

((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;

对于多通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);

((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B

((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G

((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R

对于多通道浮点型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);

((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B

((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G

((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R

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（

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绘制线段

// 在 (100,100) 和 (200,200) 之间、线宽为 1 的绿色线段

cvLine(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(0,255,0), 1);

（4）绘制一组线段:

CvPoint curve1[]={10,10, 10,100, 100,100, 100,10};

CvPoint curve2[]={30,30, 30,130, 130,130, 130,30, 150,10};

CvPoint* curveArr[2]={curve1, curve2};

int nCurvePts[2]={4,5};

int nCurves=2;

int isCurveClosed=1;

int lineWidth=1;

cvPolyLine(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,isCurveClosed,cvScalar(0,255,255),lineWidth);

void cvPolyLine( CvArr* img, CvPoint** pts, int* npts, int contours, int is_closed,

CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 );

img 图像。

pts 折线的顶点指针数组。

npts 折线的定点个数数组。也可以认为是pts指针数组的大小

contours 折线的线段数量。

is_closed 指出多边形是否封闭。如果封闭，函数将起始点和结束点连线。

color 折线的颜色。

thickness 线条的粗细程度。

line_type 线段的类型。参见cvLine。

shift 顶点的小数点位数

（5）绘制一组填充颜色的多边形:

cvFillPoly(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,cvScalar(0,255,255));

cvFillPoly用于一个单独被多边形轮廓所限定的区域内进行填充。函数可以填充复杂的区域,例如，有漏洞的区域和有交叉点的区域

等等。

void cvFillPoly( CvArr* img, CvPoint** pts, int* npts, int contours,CvScalar color, int

line_type=8, int shift=0 );

img 图像。

pts 指向多边形的数组指针。

npts 多边形的顶点个数的数组。

contours 组成填充区域的线段的数量。

color 多边形的颜色。

line_type 组成多边形的线条的类型。

shift 顶点坐标的小数点位数。

（6）文本标注:

CvFont font;

double hScale=1.0;

double vScale=1.0;

int lineWidth=1;

cvInitFont(&font,CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX|CV_FONT_ITALIC, hScale,vScale,0,lineWidth);

cvPutText (img,"My comment",cvPoint(200,400), &font, cvScalar(255,255,0)

);

其它可用的字体类型有: CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN,

CV_FONT_HERSHEY_DUPLEX, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_TRIPLEX,

CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,

CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX,

五、矩阵处理

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