當前位置：首頁 > 编程资源 > 编程问答 >内容正文

编程问答

OpenCV 1.x 2.x 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）

發(fā)布時間：2025/7/25 编程问答 16 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 OpenCV 1.x 2.x 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

OpenCV 編程簡介（矩陣/圖像/視頻的基本讀寫操作）

Introduction to programming with OpenCV

OpenCV編程簡介

作者： Gady Agam

Department of Computer Science
January 27, 2006
Illinois Institute of Technology

URL: http://www.cs.iit.edu/~agam/cs512/lect-notes/opencv-intro/opencv-intro.html#SECTION00040000000000000000

翻譯： chenyusiyuan

January 26, 2010
http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2010/01/26/5259060.aspx

摘要：本文旨在幫助讀者快速入門OpenCV，而無需閱讀冗長的參考手冊。掌握了OpenCV的以下基礎知識后，有需要的話再查閱相關的參考手冊。

1一、簡介
- 1.11、OpenCV的特點
  - 1.1.1（1）總體描述
  - 1.1.2（2）功能
  - 1.1.3（3） OpenCV模塊
- 1.22、有用的學習資源
  - 1.2.1（1）參考手冊：
  - 1.2.2（2）網絡資源：
  - 1.2.3（3）書籍：
  - 1.2.4（4）視頻處理例程(在 <opencv-root>/samples/c/):
  - 1.2.5（5）圖像處理例程 (在 <opencv-root>/samples/c/):
- 1.33、OpenCV 命名規(guī)則
  - 1.3.1（1）函數名:
  - 1.3.2（2）矩陣數據類型:
  - 1.3.3（3）圖像數據類型:
  - 1.3.4（4）頭文件:
- 1.44、編譯建議
  - 1.4.1（1） Linux:
  - 1.4.2（2） Windows:
- 1.55、C++例程
2二、GUI 指令
- 2.11、窗口管理
  - 2.1.1（1）創(chuàng)建和定位一個新窗口:
  - 2.1.2（2）載入圖像:
  - 2.1.3（3）顯示圖像:
  - 2.1.4（4）關閉窗口:
  - 2.1.5（5）改變窗口大小:
- 2.22、輸入處理
  - 2.2.1（1）處理鼠標事件:
  - 2.2.2（2）處理鍵盤事件:
  - 2.2.3（3）處理滑動條事件:
3三、OpenCV的基本數據結構
- 3.11、圖像數據結構
  - 3.1.1（1） IPL 圖像:
- 3.22、矩陣與向量
  - 3.2.1（1）矩陣:
  - 3.2.2（2）一般矩陣:
  - 3.2.3（3）標量:
- 3.33、其它結構類型
  - 3.3.1（1）點:
  - 3.3.2（2）矩形框大小（以像素為精度）:
  - 3.3.3（3）矩形框的偏置和大小:
4四、圖像處理
- 4.11、圖像的內存分配與釋放
  - 4.1.1（1）分配內存給一幅新圖像:
  - 4.1.2（2）釋放圖像:
  - 4.1.3（3）復制圖像:
  - 4.1.4（4）設置/獲取感興趣區(qū)域ROI:
  - 4.1.5（5）設置/獲取感興趣通道COI:
- 4.22、圖像讀寫
  - 4.2.1（1）從文件中讀入圖像:
  - 4.2.2（2）保存圖像:
- 4.33、訪問圖像像素
  - 4.3.1（1）假設你要訪問第k通道、第i行、第j列的像素。
  - 4.3.2（2）間接訪問: (通用，但效率低，可訪問任意格式的圖像)
  - 4.3.3（3）直接訪問: (效率高，但容易出錯)
  - 4.3.4（4）基于指針的直接訪問: (簡單高效)
  - 4.3.5（5）基于 c++ wrapper 的直接訪問: （更簡單高效）
- 4.44、圖像轉換
  - 4.4.1（1）字節(jié)型圖像的灰度-彩色轉換:
  - 4.4.2（2）彩色圖像->灰度圖像:
  - 4.4.3（3）不同彩色空間之間的轉換:
- 4.55、繪圖指令
  - 4.5.1（1）繪制矩形:
  - 4.5.2（2）繪制圓形:
  - 4.5.3（3）繪制線段:
  - 4.5.4（4）繪制一組線段:
  - 4.5.5（5）繪制一組填充顏色的多邊形:
  - 4.5.6（6）文本標注:
5五、矩陣處理
- 5.11、矩陣的內存分配與釋放
  - 5.1.1（1）總體上:
  - 5.1.2（2）為新矩陣分配內存:
  - 5.1.3（3）釋放矩陣內存:
  - 5.1.4（4）復制矩陣:
  - 5.1.5（5）初始化矩陣:
  - 5.1.6（6）初始化矩陣為單位矩陣:
- 5.22、訪問矩陣元素
  - 5.2.1（1）假設需要訪問一個2D浮點型矩陣的第（i, j）個單元.
  - 5.2.2（2）間接訪問:
  - 5.2.3（3）直接訪問（假設矩陣數據按4字節(jié)行對齊）:
  - 5.2.4（4）直接訪問（當數據的行對齊可能存在間隙時 possible alignment gaps）:
  - 5.2.5（5）對于初始化后的矩陣進行直接訪問:
- 5.33、矩陣/向量運算
  - 5.3.1（1）矩陣之間的運算:
  - 5.3.2（2）矩陣之間的元素級運算:
  - 5.3.3（3）向量乘積:
  - 5.3.4（4）單一矩陣的運算:
  - 5.3.5（5）非齊次線性方程求解:
  - 5.3.6（6）特征值與特征向量 (矩陣為方陣):
6六、視頻處理
- 6.11、從視頻流中捕捉一幀畫面
  - 6.1.1（1） OpenCV 支持從攝像頭或視頻文件（AVI格式）中捕捉幀畫面.
  - 6.1.2（2）初始化一個攝像頭捕捉器:
  - 6.1.3（3）初始化一個視頻文件捕捉器:
  - 6.1.4（4）捕捉一幀畫面:
  - 6.1.5（5）釋放視頻流捕捉器:
- 6.22、獲取/設置視頻流信息
  - 6.2.1（1）獲取視頻流設備信息:
  - 6.2.2（2）獲取幀圖信息:
  - 6.2.3（3）設置從視頻文件抓取的第一幀畫面的位置:
- 6.33、保存視頻文件
  - 6.3.1（1）初始化視頻編寫器:
  - 6.3.2（2）保存視頻文件:
  - 6.3.3（3）釋放視頻編寫器:

一、簡介

1、OpenCV的特點

（1）總體描述

OpenCV是一個基于C/C++語言的開源圖像處理函數庫
其代碼都經過優(yōu)化，可用于實時處理圖像
具有良好的可移植性
可以進行圖像/視頻載入、保存和采集的常規(guī)操作
具有低級和高級的應用程序接口（API）
提供了面向Intel IPP高效多媒體函數庫的接口，可針對你使用的Intel CPU優(yōu)化代碼，提高程序性能（譯注：OpenCV 2.0版的代碼已顯著優(yōu)化，無需IPP來提升性能，故2.0版不再提供IPP接口）

（2）功能

圖像數據操作（內存分配與釋放，圖像復制、設定和轉換）

Image data manipulation (allocation, release, copying, setting, conversion).

圖像/視頻的輸入輸出（支持文件或攝像頭的輸入，圖像/視頻文件的輸出）

Image and video I/O (file and camera based input, image/video file output).

矩陣/向量數據操作及線性代數運算（矩陣乘積、矩陣方程求解、特征值、奇異值分解）

Matrix and vector manipulation and linear algebra routines (products, solvers, eigenvalues, SVD).

支持多種動態(tài)數據結構（鏈表、隊列、數據集、樹、圖）

Various dynamic data structures (lists, queues, sets, trees, graphs).

基本圖像處理（去噪、邊緣檢測、角點檢測、采樣與插值、色彩變換、形態(tài)學處理、直方圖、圖像金字塔結構）

Basic image processing (filtering, edge detection, corner detection, sampling and interpolation, color conversion, morphological operations, histograms, image pyramids).

結構分析（連通域/分支、輪廓處理、距離轉換、圖像矩、模板匹配、霍夫變換、多項式逼近、曲線擬合、橢圓擬合、狄勞尼三角化）

Structural analysis (connected components, contour processing, distance transform, various moments, template matching, Hough transform, polygonal approximation, line fitting, ellipse fitting, Delaunay triangulation).

攝像頭定標（尋找和跟蹤定標模式、參數定標、基本矩陣估計、單應矩陣估計、立體視覺匹配）

Camera calibration (finding and tracking calibration patterns, calibration, fundamental matrix estimation, homography estimation, stereo correspondence).

運動分析（光流、動作分割、目標跟蹤）

Motion analysis (optical flow, motion segmentation, tracking).

目標識別（特征方法、HMM模型）

Object recognition (eigen-methods, HMM).

基本的GUI（顯示圖像/視頻、鍵盤/鼠標操作、滑動條）

Basic GUI (display image/video, keyboard and mouse handling, scroll-bars).

圖像標注（直線、曲線、多邊形、文本標注）

Image labeling (line, conic, polygon, text drawing)

（3） OpenCV模塊

cv – 核心函數庫
cvaux – 輔助函數庫
cxcore – 數據結構與線性代數庫
highgui – GUI函數庫 graphical user interface
ml – 機器學習函數庫 machine learing

2、有用的學習資源

（1）參考手冊：

<opencv-root>/docs/index.htm （譯注：在你的OpenCV安裝目錄<opencv-root>內）

（2）網絡資源：

官方網站: http://www.intel.com/technology/computing/opencv/
軟件下載: http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/

（3）書籍：

Open Source Computer Vision Library

by Gary R. Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006). chenyusiyuan: 補充以下書籍

Learning OpenCV - Computer Vision with the OpenCV Library

by Gary Bradski & Adrian Kaehler, O'Reilly Media, 1 st ed. (September, 2008).

OpenCV教程——基礎篇

作者：劉瑞禎于仕琪，北京航空航天大學出版社，出版日期：200706

（4）視頻處理例程(在 <opencv-root>/samples/c/):

顏色跟蹤: camshiftdemo
點跟蹤: lkdemo
動作分割: motempl
邊緣檢測: laplace

（5）圖像處理例程 (在 <opencv-root>/samples/c/):

邊緣檢測: edge
圖像分割: pyramid_segmentation
形態(tài)學: morphology
直方圖: demhist
距離變換: distrans
橢圓擬合: fitellipse

3、OpenCV 命名規(guī)則

（1）函數名:
??? cvActionTargetMod(...)

??? Action = 核心功能（core functionality） (e.g. set, create)
??? Target = 目標圖像區(qū)域（target image area） (e.g. contour, polygon)
??? Mod??? = （可選的）調整語（optional modifiers） (e.g. argument type)

（2）矩陣數據類型:

??? CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>

??? S = 符號整型
??? U = 無符號整型
??? F = 浮點型

??? E.g.: CV_8UC1 是指一個8位無符號整型單通道矩陣,
??????????? CV_32FC2是指一個32位浮點型雙通道矩陣.

（3）圖像數據類型:
??? IPL_DEPTH_<bit_depth>(S|U|F)

??? E.g.: IPL_DEPTH_8U 圖像像素數據是8位無符號整型.
???????? IPL_DEPTH_32F圖像像素數據是32位浮點型.

（4）頭文件:
??? #include <cv.h>
??? #include <cvaux.h>
??? #include <highgui.h> ?
??? #include <ml.h>
??? #include <cxcore.h>?? // 一般不需要，cv.h 內已包含該頭文件

4、編譯建議

（1） Linux:
??? g++ hello-world.cpp -o hello-world \
??? -I /usr/local/include/opencv -L /usr/local/lib? \
??? -lm -lcv -lhighgui -lcvaux

??? 其中

??? /usr/local/include/opencv 為opencv頭文件目錄.
??? /usr/local/lib為庫文件目錄
??? -lcv -lhighgui -lcvaux為鏈接庫文件參數.

??? 不同linxu發(fā)行版庫文件路徑可能會有所不同,x86_64版本與i386版本路徑也可能有所區(qū)別
??? 例如fedora 17 x86_64下該命令為:

??? g++? hello-world.cpp -o hello-world? \
??? -I /usr/include/opencv \
??? -L /usr/lib64? \
??? -lm -lopencv_core -lopencv_highgui

（2） Windows:

??? 在Visual Studio的‘選項’和‘項目’中設置好OpenCV相關文件的路徑。

5、C++例程

???
??? //
??? // hello-world.cpp
??? //
??? // 該程序從文件中讀入一幅圖像，將之反色，然后顯示出來.
??? //
???
??? #include <stdlib.h>
??? #include <stdio.h>
??? #include <math.h>
??? #include <cv.h>
??? #include <highgui.h>

??? int main(int argc, char *argv[])
??? {
??????? IplImage* img = 0;
??????? int height,width,step,channels;
??????? uchar *data;
??????? int i,j,k;

??????? if(argc<2){
??????????? printf("Usage: main <image-file-name>\n\7");
??????????? exit(0);
??????? }

??????? // load an image ?
??????? img=cvLoadImage(argv[1]);
??????? if(!img){
??????????? printf("Could not load image file: %s\n",argv[1]);
??????????? exit(0);
??????? }

??????? // get the image data
??????? height??? = img->height;
??????? width???? = img->width;
??????? step????? = img->widthStep;
??????? channels? = img->nChannels;
??????? data????? = (uchar *)img->imageData;
??????? printf("Processing a %dx%d image with %d channels\n",height,width,channels);

??????? // create a window
??????? cvNamedWindow("mainWin", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
??????? cvMoveWindow("mainWin", 100, 100);

??????? // invert the image
??????? // 相當于 cvNot(img);
??????? // IplImage *pDstImg = cvCreateImage(cvGetSize(img),img->depth,img->nChannels);
??????? // cvNot(img, pDstImg);
??????? for(i=0;i<height;i++) for(j=0;j<width;j++) for(k=0;k<channels;k++)
??????????? data[i*step+j*channels+k]=255-data[i*step+j*channels+k];

??????? // show the image
??????? cvShowImage("mainWin", img );

??????? // wait for a key
??????? cvWaitKey(0);

??????? // release the image
??????? cvReleaseImage(&img );
??????? return 0;
??? }

二、GUI 指令
1、窗口管理
（1）創(chuàng)建和定位一個新窗口:
??? cvNamedWindow("win1", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
??? cvMoveWindow("win1", 100, 100); // offset from the UL corner of the screen

（2）載入圖像:
??? IplImage* img=0;
??? img=cvLoadImage(fileName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
??? if(!img) printf("Could not load image file: %s\n",fileName);

（3）顯示圖像:
??? cvShowImage("win1",img);
??? 該函數可以在上面建立的窗口（win1）中顯示彩色或灰度的字節(jié)型/浮點型圖像。字節(jié)型圖像像素值范圍為[0-255]；浮點型圖像像素值范圍為[0-1]。彩色圖像的三色元素按BGR（藍-綠-紅）順序存儲。

（4）關閉窗口:
??? cvDestroyWindow("win1");

（5）改變窗口大小:
??? cvResizeWindow("win1",100,100); // new width/heigh in pixels

2、輸入處理
（1）處理鼠標事件:
??? 定義一個鼠標處理程序:
??? void mouseHandler(int event, int x, int y, int flags, void* param)
??? {
??????? switch(event){
??????? case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
??????????? if(flags & CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY)
?????????????? printf("Left button down with CTRL pressed\n");
??????????? break;
??????? case CV_EVENT_LBUTTONUP:
??????????? printf("Left button up\n");
??????????? break;
??????? }
??? }

??? x,y:?? 相對于左上角的像素坐標

??? event: CV_EVENT_LBUTTONDOWN,?? CV_EVENT_RBUTTONDOWN,?? CV_EVENT_MBUTTONDOWN,
??????? CV_EVENT_LBUTTONUP,???? CV_EVENT_RBUTTONUP,???? CV_EVENT_MBUTTONUP,
??????? CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK, CV_EVENT_RBUTTONDBLCLK, CV_EVENT_MBUTTONDBLCLK,
??????? CV_EVENT_MOUSEMOVE:

??? flags: CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY, CV_EVENT_FLAG_SHIFTKEY, CV_EVENT_FLAG_ALTKEY,
??????? CV_EVENT_FLAG_LBUTTON, CV_EVENT_FLAG_RBUTTON,? CV_EVENT_FLAG_MBUTTON

??? 注冊該事件處理程序:
??????? mouseParam=5;
??????? cvSetMouseCallback("win1",mouseHandler,&mouseParam);? //第三個參數可以設置為NULL

（2）處理鍵盤事件:
??? 實際上對于鍵盤輸入并沒有專門的事件處理程序.
??? 按一定間隔檢測鍵盤輸入（適用于循環(huán)體中）:
??? int key;
??? key=cvWaitKey(10); // wait 10ms for input

??? 中止程序等待鍵盤輸入:
??? int key;
??? key=cvWaitKey(0); // wait indefinitely for input

??? 鍵盤輸入的循環(huán)處理程序:
??? while(1){
??????? key=cvWaitKey(10);
??????? if(key==27) break;

??????? switch(key){
????????? case 'h':
??????????? ...
??????????? break;
????????? case 'i':
??????????? ...
??????????? break;
?????? }
??? }

（3）處理滑動條事件:

??? 定義一個滑動條處理程序:
??? void trackbarHandler(int pos)
??? {
??????? printf("Trackbar position: %d\n",pos);
??? }

??? 注冊該事件處理程序:
??? int trackbarVal=25;
??? int maxVal=100;
??? cvCreateTrackbar("bar1", "win1", &trackbarVal ,maxVal , trackbarHandler);

??? 獲取當前的滑動條位置:
??? int pos = cvGetTrackbarPos("bar1","win1");

??? 設置滑動條位置:
??? cvSetTrackbarPos("bar1", "win1", 25);

三、OpenCV的基本數據結構
（譯注：OpenCV 1.1、1.2或2.0版本中各數據結構的結構體元素有所調整，以下僅作參考）
1、圖像數據結構
（1） IPL 圖像:
??? IplImage
??? |-- int? nChannels;???? // 顏色通道數目 (1,2,3,4)
??? |-- int? depth;???????? // 像素的位深:
??? |?????????????????????? //?? IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S,
??? |?????????????????????? //?? IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S,
??? |?????????????????????? //?? IPL_DEPTH_32S,IPL_DEPTH_32F,
??? |?????????????????????? //?? IPL_DEPTH_64F
??? |-- int? width;???????? // 圖像寬度（像素為單位）
??? |-- int? height;??????? // 圖像高度
??? |-- char* imageData;??? // 圖像數據指針
??? |?????????????????????? // 注意彩色圖像按BGR順序存儲數據
??? |-- int? dataOrder;???? // 0 - 將像素點不同通道的值交錯排在一起，形成單一像素平面
??? |?????????????????????? // 1 - 把所有像素同通道值排在一起，形成若干個通道平面，再把平面排列起來
??? |?????????????????????? // cvCreateImage 只能創(chuàng)建像素交錯排列式的圖像
??? |-- int? origin;??????? // 0 – 像素原點為左上角,
??? |?????????????????????? // 1 – 像素原點為左下角 (Windows bitmaps style)
??? |-- int? widthStep;???? // 相鄰行的同列點之間的字節(jié)數??? width * nChannels * depth / 8
??? |-- int? imageSize;???? // 圖像的大小（字節(jié)為單位） = height*widthStep
??? |-- struct _IplROI *roi;// 圖像的感興趣區(qū)域（ROI）. ROI非空時對圖像的
??? |?????????????????????? // 處理僅限于ROI區(qū)域.
??? |-- char *imageDataOrigin; // 圖像數據未對齊時的數據原點指針
??? |????????????????????????? // (需要正確地重新分配圖像內存 )
??? |????????????????????????? // （needed for correct image deallocation）
??? |-- int? align;???????? // 圖像數據的行對齊: 4 or 8 byte alignment
??? |?????????????????????? // OpenCV 中無此項，采用widthStep代替
??? |-- char colorModel[4]; // 顏色模型 – OpenCV中忽略此項

2、矩陣與向量

（1）矩陣:
??? CvMat????????????????????? // 2D 矩陣
??? |-- int?? type;????????? // 元素類型 (uchar,short,int,float,double) 與標志
??? |-- int?? step;????????? // 整行長度字節(jié)數
??? |-- int?? rows, cols;??? // 行、列數
??? |-- int?? height, width; // 矩陣高度、寬度，與rows、cols對應
??? |-- union data;
????? |-- uchar*? ptr;???? // data pointer for an unsigned char matrix
????? |-- short*? s;?????? // data pointer for a short matrix
????? |-- int*??? i;?????? // data pointer for an integer matrix
????? |-- float*? fl;????? // data pointer for a float matrix
????? |-- double* db;????? // data pointer for a double matrix

??? CvMatND??????????????????? // N-維矩陣
??? |-- int?? type;????????? // 元素類型 (uchar,short,int,float,double) 與標志
??? |-- int?? dims;????????? // 矩陣維數
??? |-- union data;
??? |?? |-- uchar*? ptr;???? // data pointer for an unsigned char 矩陣
??? |?? |-- short*? s;?????? // data pointer for a short matrix
??? |?? |-- int*??? i;?????? // data pointer for an integer matrix
??? |?? |-- float*? fl;????? // data pointer for a float matrix
??? |?? |-- double* db;????? // data pointer for a double matrix
??? |
??? |-- struct dim[];??????? // 各維信息
????? |-- size;??????????? // 元素數目
????? |-- step;??????????? // 元素間距（字節(jié)為單位）

??? CvSparseMat // N-維稀疏矩陣

（2）一般矩陣:
??? CvArr*???? // 僅作為函數定義的參數使用，
?????????? // 表明函數可以接受不同類型的矩陣作為參數，
?????????? // 例如：IplImage*, CvMat* 甚至是 CvSeq*.
?????????? // 矩陣的類型通過矩陣頭的前4個字節(jié)信息來確定

（3）標量:
??? CvScalar
??? |-- double val[4]; //4D 向量

??? 初始化函數:
??? CvScalar s = cvScalar(double val0, double val1=0, double val2=0, double val3=0);
??? // Example:
??? CvScalar s = cvScalar(20.0);
??? s.val[0]=20.0;

??? 注意該初始化函數的函數名與對應的結構體名稱幾乎同名，差別僅在于函數名第一個字母是小寫的，而結構體名第一個字母是大寫的。它并不是一個 C++ 構造函數。（譯注：類似的還有 cvMat 與 CvMat、cvPoint 與 CvPoint 等等）

3、其它結構類型
（1）點:
??? CvPoint????? p = cvPoint(int x, int y);
??? CvPoint2D32f p = cvPoint2D32f(float x, float y);
??? CvPoint3D32f p = cvPoint3D32f(float x, float y, float z);
??? //E.g.:
??? p.x=5.0;
??? p.y=5.0;

（2）矩形框大小（以像素為精度）:
??? CvSize?????? r = cvSize(int width, int height);
??? CvSize2D32f? r = cvSize2D32f(float width, float height);

（3）矩形框的偏置和大小:
??? CvRect?????? r = cvRect(int x, int y, int width, int height);

四、圖像處理
1、圖像的內存分配與釋放
（1）分配內存給一幅新圖像:
??? IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);
??? size: cvSize(width,height);

??? depth: 像素深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
??? IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F, IPL_DEPTH_64F

??? channels: 像素通道數. Can be 1, 2, 3 or 4.
????? 各通道是交錯排列的. 一幅彩色圖像的數據排列格式如下：
??????? b0 g0 r0 b1 g1 r1 ...

??? 示例:
??? // Allocate a 1-channel byte image
??? IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);

??? // Allocate a 3-channel float image
??? IplImage* img2=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);

（2）釋放圖像:
??? IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
??? cvReleaseImage(&img);

（3）復制圖像:
??? IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
??? IplImage* img2;
??? img2=cvCloneImage(img1);? // 注意通過cvCloneImage得到的圖像
????????????????????? // 也要用 cvReleaseImage 釋放，否則容易產生內存泄漏

（4）設置/獲取感興趣區(qū)域ROI:
??? void? cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect);
??? void? cvResetImageROI(IplImage* image);
??? CvRect cvGetImageROI(const IplImage* image);

??? 大多數OpenCV函數都支持 ROI, region of interests，設置了ROI之后，函數對圖片的處理只會應用到ROI區(qū)域上.

（5）設置/獲取感興趣通道COI:
??? void cvSetImageCOI(IplImage* image, int coi); // 0=all
??? int cvGetImageCOI(const IplImage* image);

??? 大多數OpenCV函數不支持 COI.

2、圖像讀寫

（1）從文件中讀入圖像:
??? IplImage* img=0;
??? img=cvLoadImage(fileName);
??? if(!img) printf("Could not load image file: %s\n",fileName);

??? 支持的圖像格式: BMP, DIB, JPEG, JPG, JPE, PNG, PBM, PGM, PPM,
????????????????????????? SR, RAS, TIFF, TIF

??? OpenCV默認將讀入的圖像強制轉換為一幅三通道彩色圖像. 不過可以按以下方法修改讀入方式:
??? img=cvLoadImage(fileName,flag);

??? flag: >0 將讀入的圖像強制轉換為一幅三通道彩色圖像
?????? =0 將讀入的圖像強制轉換為一幅單通道灰度圖像
?????? <0 讀入的圖像通道數與所讀入的文件相同.

（2）保存圖像:

??? if(!cvSaveImage(outFileName,img)) printf("Could not save: %s\n", outFileName);
??? 保存的圖像格式由 outFileName 中的擴展名確定.

3、訪問圖像像素
（1）假設你要訪問第k通道、第i行、第j列的像素。
（2）間接訪問: (通用，但效率低，可訪問任意格式的圖像)

??? 對于單通道字節(jié)型圖像:
??? IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
??? CvScalar s;
??? s=cvGet2D(img,i,j); // get the (j,i) pixel value, 注意cvGet2D與cvSet2D中坐標參數的順序與其它opencv函數坐標參數順序恰好相反.本函數中i代表y軸，即height;j代表x軸，即width.
??? printf("intensity=%f\n",s.val[0]);
??? s.val[0]=111;
??? cvSet2D(img,i,j,s); // set the (j,i) pixel value

??? 對于多通道字節(jié)型/浮點型圖像:
??? IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
??? CvScalar s;
??? s=cvGet2D(img,i,j); // get the (j,i) 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 (j,i) pixel value

（3）直接訪問: (效率高，但容易出錯)
??? 對于單通道字節(jié)型圖像:
??? IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
??? ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;

??? 對于多通道字節(jié)型圖像:
??? 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

??? 對于多通道浮點型圖像:
??? 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

（4）基于指針的直接訪問: (簡單高效)

??? 對于單通道字節(jié)型圖像:
??? IplImage* img? = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
??? int height???? = img->height;
??? int width????? = img->width;
??? int step?????? = img->widthStep;
??? uchar* data??? = (uchar *)img->imageData;
??? data[i*step+j] = 111;

??? 對于多通道字節(jié)型圖像:
??? IplImage* img? = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
??? int height???? = img->height;
??? int width????? = img->width;
??? int step?????? = img->widthStep;
??? int channels?? = img->nChannels;
??? uchar* data??? = (uchar *)img->imageData;
??? data[i*step+j*channels+k] = 111;

??? 對于多通道浮點型圖像（假設圖像數據采用4字節(jié)（32位）行對齊方式）:
??? IplImage* img? = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
??? int height???? = img->height;
??? int width????? = img->width;
??? int step?????? = img->widthStep;
??? int channels?? = img->nChannels;
??? float * data??? = (float *)img->imageData;
??? data[i*step+j*channels+k] = 111;

（5）基于 c++ wrapper 的直接訪問: （更簡單高效）

??? 首先定義一個 c++ wrapper ‘Image’，然后基于Image定義不同類型的圖像:

??? template<class T> class Image
??? {
??????? private:
??????????? IplImage* imgp;
?????????? ?
??????? public:
??????????? Image(IplImage* img=0) {imgp=img;}
??????????? ~Image(){imgp=0;}
??????????? void operator=(IplImage* img) {imgp=img;}
??????????? inline T* operator[](const int rowIndx)
??????????? {
??????????????? return ((T *)(imgp->imageData + rowIndx*imgp->widthStep));
??????????? }
??? };

??? typedef struct{
??????? unsigned char b,g,r;
??? } RgbPixel;

??? typedef struct{
??????? float b,g,r;
??? } RgbPixelFloat;

??? typedef Image<RgbPixel>?????? RgbImage;
??? typedef Image<RgbPixelFloat>? RgbImageFloat;
??? typedef Image<unsigned char>? BwImage;
??? typedef Image<float>????????? BwImageFloat;

??? 對于單通道字節(jié)型圖像:
??? IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
??? BwImage imgA(img);
??? imgA[i][j] = 111;

??? 對于多通道字節(jié)型圖像:
??? IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
??? RgbImage? imgA(img);
??? imgA[i][j].b = 111;
??? imgA[i][j].g = 111;
??? imgA[i][j].r = 111;

??? 對于多通道浮點型圖像:
??? IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
??? RgbImageFloat imgA(img);
??? imgA[i][j].b = 111;
??? imgA[i][j].g = 111;
??? imgA[i][j].r = 111;

4、圖像轉換
（1）字節(jié)型圖像的灰度-彩色轉換:
??? cvConvertImage(src, dst, flags=0);
??? src = float/byte grayscale/color image
??? dst = byte grayscale/color image
??? flags = CV_CVTIMG_FLIP???? (垂直翻轉圖像)
???????? CV_CVTIMG_SWAP_RB? (置換 R 和 B 通道)

（2）彩色圖像->灰度圖像:
??? // Using the OpenCV conversion:
??? cvCvtColor(cimg,gimg,CV_BGR2GRAY); // cimg -> gimg

??? // Using a direct conversion:
??? for(i=0;i<cimg->height;i++) for(j=0;j<cimg->width;j++)
??? gimgA[i][j]= (uchar)(cimgA[i][j].b*0.114 +
?????????????????????? cimgA[i][j].g*0.587 +
?????????????????????? cimgA[i][j].r*0.299);

（3）不同彩色空間之間的轉換:
??? cvCvtColor(src,dst,code); // src -> dst

??? code??? = CV_<X>2<Y>
??? <X>/<Y> = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS

??? e.g.: CV_BGR2GRAY, CV_BGR2HSV, CV_BGR2Lab

5、繪圖指令
（1）繪制矩形:
??? // 在點 (100,100) 和 (200,200) 之間繪制一矩形，邊線用紅色、寬度為 1
??? cvRectangle(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(0,0,255), 1);

（2）繪制圓形:
??? // 圓心為(100,100)、半徑為20. 圓周綠色、寬度為1
??? cvCircle(img, cvPoint(100,100), 20, cvScalar(0,255,0), 1);

（3）繪制線段:
??? // 在 (100,100) 和 (200,200) 之間、線寬為 1 的綠色線段
??? cvLine(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(0,255,0), 1);

（4）繪制一組線段:
??? 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?????? 圖像。
??? pts?????? 折線的頂點指針數組。
??? npts???? 折線的定點個數數組。也可以認為是pts指針數組的大小
??? contours?? 折線的線段數量。
??? is_closed? 指出多邊形是否封閉。如果封閉，函數將起始點和結束點連線。
??? color???????? 折線的顏色。
??? thickness? 線條的粗細程度。
??? line_type? 線段的類型。參見cvLine。
??? shift????????? 頂點的小數點位數

（5）繪制一組填充顏色的多邊形:
??? cvFillPoly(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,cvScalar(0,255,255));

??? cvFillPoly用于一個單獨被多邊形輪廓所限定的區(qū)域內進行填充。函數可以填充復雜的區(qū)域,例如，有漏洞的區(qū)域和有交叉點的區(qū)域等等。
??? void cvFillPoly( CvArr* img, CvPoint** pts, int* npts, int contours,CvScalar color, int line_type=8, int shift=0 );
??? img?????????? 圖像。
??? pts?????????? 指向多邊形的數組指針。
??? npts???????? 多邊形的頂點個數的數組。
??? contours?? 組成填充區(qū)域的線段的數量。
??? color???????? 多邊形的顏色。
??? line_type? 組成多邊形的線條的類型。
??? shift????????? 頂點坐標的小數點位數。

（6）文本標注:
??? 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));

??? 其它可用的字體類型有: 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、矩陣處理

1、矩陣的內存分配與釋放

（1）總體上:
??? OpenCV 使用C語言來進行矩陣操作。不過實際上有很多C++語言的替代方案可以更高效地完成。
??? 在OpenCV中向量被當做是有一個維數為1的N維矩陣.
??? 矩陣按行-行方式存儲，每行以4字節(jié)（32位）對齊.

（2）為新矩陣分配內存:
??? CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type);

??? type: 矩陣元素類型.
??? 按CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> 方式指定.? 例如: CV_8UC1 、CV_32SC2.
??? 示例:

??? CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);

（3）釋放矩陣內存:
??? CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
??? cvReleaseMat(&M);

（4）復制矩陣:
??? CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
??? CvMat* M2;
??? M2=cvCloneMat(M1);

（5）初始化矩陣:
??? double a[] = { 1,? 2,? 3,? 4,
?????????????? 5,? 6,? 7,? 8,
?????????????? 9, 10, 11, 12 };
??? CvMat Ma=cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);

??? //等價于:
??? CvMat Ma;
??? cvInitMatHeader(&Ma, 3, 4, CV_64FC1, a);

（6）初始化矩陣為單位矩陣:
??? CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
??? cvSetIdentity(M); // does not seem to be working properly

2、訪問矩陣元素
（1）假設需要訪問一個2D浮點型矩陣的第（i, j）個單元.
（2）間接訪問:
??? cvmSet(M,i,j,2.0); // Set M(i,j)
??? t = cvmGet(M,i,j); // Get M(i,j)

（3）直接訪問（假設矩陣數據按4字節(jié)行對齊）:
??? CvMat* M??? = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
??? int n?????? = M->cols;
??? float *data = M->data.fl;
??? data[i*n+j] = 3.0;

（4）直接訪問（當數據的行對齊可能存在間隙時 possible alignment gaps）:
??? CvMat* M??? = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
??? int?? step? = M->step/sizeof(float);
??? float *data = M->data.fl;
??? (data+i*step)[j] = 3.0;

（5）對于初始化后的矩陣進行直接訪問:
??? double a[16];
??? CvMat Ma = cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);
??? a[i*4+j] = 2.0; // Ma(i,j)=2.0;

3、矩陣/向量運算
（1）矩陣之間的運算:
??? CvMat *Ma, *Mb, *Mc;
??? cvAdd(Ma, Mb, Mc);????? // Ma+Mb?? -> Mc
??? cvSub(Ma, Mb, Mc);????? // Ma-Mb?? -> Mc
??? cvMatMul(Ma, Mb, Mc);?? // Ma*Mb?? -> Mc

（2）矩陣之間的元素級運算:
??? CvMat *Ma, *Mb, *Mc;
??? cvMul(Ma, Mb, Mc);????? // Ma.*Mb? -> Mc
??? cvDiv(Ma, Mb, Mc);????? // Ma./Mb? -> Mc
??? cvAddS(Ma, cvScalar(-10.0), Mc); // Ma.-10 -> Mc

（3）向量乘積:
??? double va[] = {1, 2, 3};
??? double vb[] = {0, 0, 1};
??? double vc[3];

??? CvMat Va=cvMat(3, 1, CV_64FC1, va);
??? CvMat Vb=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vb);
??? CvMat Vc=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vc);

??? double res=cvDotProduct(&Va,&Vb); // 向量點乘:?? Va . Vb -> res
??? cvCrossProduct(&Va, &Vb, &Vc);??? // 向量叉乘:?? Va x Vb -> Vc

??? 注意在進行叉乘運算時，Va, Vb, Vc 必須是僅有3個元素的向量.

（4）單一矩陣的運算:
??? CvMat *Ma, *Mb;
??? cvTranspose(Ma, Mb);????? // 轉置：transpose(Ma) -> Mb (注意轉置陣不能返回給Ma本身)
??? CvScalar t = cvTrace(Ma); // 跡：trace(Ma) -> t.val[0]
??? double d = cvDet(Ma);???? // 行列式：det(Ma) -> d
??? cvInvert(Ma, Mb);???????? // 逆矩陣：inv(Ma) -> Mb

（5）非齊次線性方程求解:
??? CvMat* A? = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
??? CvMat* x? = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
??? CvMat* b? = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
??? cvSolve(&A, &b, &x);??? // solve (Ax=b) for x

（6）特征值與特征向量 (矩陣為方陣):
??? CvMat* A? = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
??? CvMat* E? = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
??? CvMat* l? = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
??? cvEigenVV(A, E, l);? // l = A 的特征值(遞減順序)
??????????????????????? // E = 對應的特征向量 (行向量)

（7）奇異值分解（SVD）:====
??? CvMat* A? = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
??? CvMat* U? = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
??? CvMat* D? = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
??? CvMat* V? = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
??? cvSVD(A, D, U, V, CV_SVD_U_T|CV_SVD_V_T); // A = U D V^T

??? 標志位使矩陣U或V按轉置形式返回 (若不轉置可能運算出錯).

六、視頻處理
1、從視頻流中捕捉一幀畫面
（1） OpenCV 支持從攝像頭或視頻文件（AVI格式）中捕捉幀畫面.
（2）初始化一個攝像頭捕捉器:
??? CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // capture from video device #0

（3）初始化一個視頻文件捕捉器:
??? CvCapture* capture = cvCaptureFromAVI("infile.avi");

（4）捕捉一幀畫面:
??? IplImage* img = 0;
??? if(!cvGrabFrame(capture)){????????????? // capture a frame
??????? printf("Could not grab a frame\n\7");
??????? exit(0);
??? }
??? img=cvRetrieveFrame(capture);?????????? // retrieve the captured frame

??? 若要從多個攝像頭中同步捕捉畫面，則須首先從每個攝像頭中抓取一幀，緊接著要將被捕捉的幀畫面恢復到一個IplImage*型圖像中。（譯注：這一過程其實可以用 cvQueryFrame() 函數一步完成）

（5）釋放視頻流捕捉器:
??? cvReleaseCapture(&capture);

??? 注意由視頻流捕捉器得到的圖像是由捕捉器分配和釋放內存的，不需要單獨對圖像進行釋放內存的操作。

2、獲取/設置視頻流信息
（1）獲取視頻流設備信息:
??? cvQueryFrame(capture); // 在讀取視頻流信息前，要先執(zhí)行此操作
??? int frameH??? = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
??? int frameW??? = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
??? int fps?????? = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FPS);
??? int numFrames = (int) cvGetCaptureProperty(capture,? CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);

??? 統(tǒng)計總幀數僅對視頻文件有效，但似乎不太準確（譯注：也許OpenCV2.0中此問題已解決）

（2）獲取幀圖信息:
??? float posMsec?? =?????? cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_MSEC);
??? int posFrames?? = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES);
??? float posRatio? =?????? cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO);

??? 所抓取的幀的位置有三種表達方式：距離第一幀畫面的時間間隔（毫秒為單位）, 或者距離第一幀畫面（序列號為0）的序列數. 第三種方式是按相對比率，第一幀的相對比率為0，最后一幀的相對比率為1. 此方式僅對讀取視頻文件時有效.

（3）設置從視頻文件抓取的第一幀畫面的位置:
??? // start capturing from a relative position of 0.9 of a video file
??? cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, (double)0.9);

??? 注意此方法定位并不準確。

3、保存視頻文件
（1）初始化視頻編寫器:
??? CvVideoWriter *writer = 0;
??? int isColor = 1;
??? int fps???? = 25;? // or 30
??? int frameW? = 640; // 744 for firewire cameras
??? int frameH? = 480; // 480 for firewire cameras
??? writer=cvCreateVideoWriter("out.avi",CV_FOURCC('P','I','M','1'),
?????????????????????????? fps,cvSize(frameW,frameH),isColor);

??? 其它的編碼器代號包括: CV_FOURCC('P','I','M','1') = MPEG-1 codec CV_FOURCC('M','J','P','G') = motion-jpeg codec (does not work well) CV_FOURCC('M', 'P', '4', '2') = MPEG-4.2 codec CV_FOURCC('D', 'I', 'V', '3') = MPEG-4.3 codec CV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X') = MPEG-4 codec CV_FOURCC('U', '2', '6', '3') = H263 codec CV_FOURCC('I', '2', '6', '3') = H263I codec CV_FOURCC('F', 'L', 'V', '1') = FLV1 codec 若編碼器代號為 -1，則運行時會彈出一個編碼器選擇框.

（2）保存視頻文件:
??? IplImage* img = 0;
??? int nFrames = 50;
??? for(i=0;i<nFrames;i++){
??????? cvGrabFrame(capture);????????? // capture a frame
??????? img=cvRetrieveFrame(capture);? // retrieve the captured frame
??????? // img = cvQueryFrame(capture);
??????? cvWriteFrame(writer,img);????? // add the frame to the file
??? }

??? 要查看所抓取到的幀畫面，可以在循環(huán)中加入以下語句:

??? cvShowImage("mainWin", img);
??? key=cvWaitKey(20);?????????? // wait 20 ms

??? 注意 cvWaitKey 參數應該不小于 20 ms，否則畫面的顯示可能出錯.

（3）釋放視頻編寫器:
??? cvReleaseVideoWriter(&writer);

By Gady Agam 2006-03-31 翻譯：chenyusiyuan 2010-1-26

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV 1.x 2.x 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。

上一篇： OpenCV 3.0又一个革命性版本，它
下一篇： DeepID 专题

编程问答

OpenCV 1.x 2.x 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）

OpenCV 編程簡介（矩陣/圖像/視頻的基本讀寫操作）

目錄

一、簡介

1、OpenCV的特點

（1） 總體描述

（2） 功能

（3） OpenCV模塊

2、有用的學習資源

（1） 參考手冊：

（2） 網絡資源：

（3） 書籍：

（4） 視頻處理例程(在 <opencv-root>/samples/c/):

（5） 圖像處理例程 (在 <opencv-root>/samples/c/):