第4章 OpenCV數據結構與基本繪圖

4.1 基礎圖像容器Mat

4.1.1 數字圖像存儲概述

??圖像在數碼設備中的表現形式：像素點矩陣

4.1.2 Mat結構的使用

1.OpenCV1.x時代：
??基于C語言接口而建的圖像存儲格式IplImage*
??缺點：退出時忘記relese掉的話，會造成內存泄漏，手動釋放內存耗費時間
2.C++出現后：
??自動的內存管理
??不足：許多嵌入式開發系統只支持C語言
3.OpenCV2.0時代：
??Mat類數據結構
??優點：不必手動開辟空間、不必再在不需要時立即釋放空間
4.Mat類數據部分組成：
（1）矩陣頭：矩陣尺寸、存儲方法、存儲地址等
（2）指向存儲所有像素值的矩陣的指針
5.計數機制：
??矩陣本身尺寸數量級很大，傳遞圖像時造成比較大的開銷，為解決此問題，引入計數機制。
??計數機制：讓每個Mat對象有自己的信息頭，但共享同一個矩陣。通過讓矩陣指針指向同一個地址而實現，拷貝構造函數則只復制信息頭和矩陣指針，而不復制矩陣。這時，通過任何一個對象所做的改變會影響其他圖像。
（1）創建信息頭：

Mat A,C; //僅創建信息頭
Mat D(A,Rect(10,10,100,100)); //使用矩形界定信息頭
Mat E=A(Range:all(),Range(1,3)); //用行和列界定信息頭

（2）矩陣清理：復制一個信息頭會增加矩陣的引用次數，反之，當一個頭被釋放后，計數會減一，當計數值為0，矩陣會被清理。
（3）復制矩陣本身函數：clone()或copyTo()，改變一個對象不會影響其他對象，例如：

Mat F=A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);

4.1.3 像素值的存儲方法

1.存儲像素值需要指定顏色空間和數據類型，顏色空間：
（1）灰度級空間：黑白組合
（2）其他顏色空間：
??1）RGB顏色空間最常用；
??2）HSV和HLS把顏色分解成色調、飽和度和亮度/明度，拋棄最后一個元素算法對輸入圖像的光照條件不敏感
??3）YCrCb在JPEG圖像格式中廣泛使用
??4）CIE L*a*b*是一種在感知上均勻的顏色空間，它適合用來度量兩個顏色之間的距離
2.每個組成元素都有自己的定義域，定義域取決于其數據類型：
（1）char：最小數據類型，1字節（8位），RGB顏色空間使用三個char，可表示1600萬種
（2）有符號型：0到255
（3）無符號型：-127到+127
（4）float或double：能給出更加精細的顏色分辨能力

4.1.4 顯式創建Mat對象的7種方法

??(Mat不但是圖像容器類，也是通用矩陣類，可以用來創建多維矩陣)

1.Mat()構造函數
??二維多通道圖像定義：行數，列數，存儲元素數據類型和矩陣點通道數（CV_[位數][帶符號與否][類型前綴]C[通道數]），定制化值初始化矩陣，如：

Mat M(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));//CV_8UC3：8位的unsigned char，每個像素由3個元素組成三通道
cout<<”M=”<<endl<<” “<<M<<endl<<endl;

2.C\C++中通過構造函數進行初始化

	int sz[3] = { 2,2,2 };Mat L(3, sz, CV_8UC3, Scalar::all(0));//創建超過2維的矩陣，指定維度，傳遞一個指向一個數組的指針，數組包含每個維度的尺寸

3.唯一存在的IplImage指針創建信息頭，轉換IplImage*->Mat

	//IplImage* img = cvLoadImage("1.jpg", 1);//Mat mtx(img); //報錯，"Mat沒有匹配IplImage*參數的構造函數"

4.利用Create()函數,此方法不能為矩陣設初值，只是在改變尺寸時重新為矩陣數據開辟內存

    M.create(4, 4, CV_8UC(2));cout << "M= " << endl << " " << M << endl << endl;

5.采用Matlab式的初始化方式

	Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);//單位矩陣cout << "E= " << endl << " " << E << endl << endl;Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F);//全1矩陣cout << "O= " << endl << " " << O << endl << endl;Mat Z = Mat::zeros(3, 3, CV_8UC1);//全0矩陣cout << "Z= " << endl << " " << Z << endl << endl;

6.對小矩陣使用逗號分隔式初始化函數

	Mat C = (Mat_<double>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);cout << "C= " << endl << " " << C << endl << endl;

7.為已存在的對象創建新信息頭

	Mat RowClone = C.row(1).clone();cout << "RowClone= " << endl << " " << RowClone << endl << endl;

4.1.5 OpenCV中格式化輸出方法

??r矩陣定義：通過randu()函數產生的隨機值來填充矩陣，需要給定一個上限和下限確保隨機值在期望的范圍內。

Mat r=Mat(10,3,CV_8UC3);
randu(r,Scalar::all(0),Scalar::all(255));
//1.OpenCV默認風格cout << "r (OpenCV默認風格)= " << r << ";" << endl << endl;
//2.Python風格cout << "r （Python風格)= " << format(r, Formatter::FMT_PYTHON) << ";" << endl << endl;
//3.逗號分隔風格cout << "r （逗號分隔風格)= " << format(r, Formatter::FMT_CSV) << ";" << endl << endl;
//4.Numpy風格cout << "r （Numpy風格)= " << format(r, Formatter::FMT_NUMPY) << ";" << endl << endl;
//5.C語言風格cout << "r （C語言風格)= " << format(r, Formatter::FMT_C) << ";" << endl << endl;

4.1.6 輸出其他常用數據結構

1.二維點

	Point2f p2f(6, 2);cout << "[二維點]p2f = " << p2f << ";\n" << endl;

2.三維點

	Point3f p3f(8, 2, 0);cout << "[二維點]p3f = " << p3f << ";\n" << endl;

3.基于Mat的std::vector

	vector<float>v;v.push_back(3);v.push_back(5);v.push_back(7);cout << "【基于Mat的vector】shortvec = " << Mat(v) << ";\n" << endl;

4.std::vector點，定義和輸出存放點的vector容器，以存放二維點Point2f為例

	vector<Point2f> points(20);for (size_t i = 0; i < points.size(); i++){points[i] = Point2f((float)(i * 5), (float)(i % 7));}cout << "[二維點向量]points = " << points << ";";

4.2 常用數據結構和函數

4.2.1 點的表示：Point類(OpenCV中Point_<int>、Point2i、Point等價，Point_<float>、Point2f等價)

	Point point;point.x = 10;point.y = 8;//Point point = Point(10, 8);

4.2.2 顏色的表示：Scalar類

??Scalar(a, b, c); 紅c，綠b，藍a

4.2.3 尺寸的表示：Size類（OpenCV中Size_、Size2i、Size等價）

	Size(5, 5);

4.2.4 矩形的表示：Rect類
(1)成員變量：x,y,width,height
(2)成員函數：Size(),area(),contains(Point),inside(Rect),tl()返回左上角點坐標，br()返回右下角點坐標
(3)求兩矩形交并集 Rect rect = rect1 & rect2; Rect rext = rext1 | rext2;
(4)矩形平移和縮放 Rect rextShift = rect + point; Rect rectScale = rect + size;

4.2.5 顏色空間轉換：cvtColor()函數
(1)函數原型：void cvtColor(InputArray src,OutputArray dst,int code,int dstCn=0)
(2)參數說明：輸入圖像，輸出圖像，顏色空間轉換標識符，目標圖像通道數
(3)示例： cvtColor(srcImage, dstImage, COLOR_GRAY2BGR);
????????
4.2.6 Core模塊中的常用函數
1.<math.h>中，計算向量角度fastAtan2、計算立方根cubeRoot、向上取整cvCeil、向下取整cvFloor、四舍五入cvRound、判斷自變量是否無窮大cvIsInf、判斷自變量是否不是一個數cvIsNaN
2.顯示文字相關：getTextSize、cvInitFont、putText
3.作圖相關：circle、clipLine、ellipse、ellipse2Poly、line、rectangle、polylines、LineIterator
4.填充相關：fillConvexPoly、fillPoly

4.3 基本圖形繪制

??涉及繪制函數：line:直線；ellipse：橢圓；rectangle：矩形；circle:圓形；fillPoly：填充的多邊形

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#define WINDOW_NAME1 "[繪制圖1]"
#define WINDOW_NAME2 "[繪制圖2]"
#define WINDOW_WIDTH 600      //定義窗口大小的宏
using namespace cv;
//4.3.1 DrawEllipse()函數
//自定義的繪制函數，實現繪制不同角度、相同尺寸的橢圓
void DrawEllipse(Mat img, double angle)
{int thickness = 2;//線寬int lineType = 8;//線形ellipse(img, Point(WINDOW_WIDTH / 2, WINDOW_WIDTH / 2), Size(WINDOW_WIDTH / 4, WINDOW_WIDTH / 16), angle, 0, 360, Scalar(255, 129, 0), thickness, lineType);
}//4.3.2 DrawFilledCircle()函數
//自定義的繪制函數，實現實心圓的繪制
void DrawFilledCircle(Mat img, Point center)
{int thickness = -1;int lineType = 8;circle(img, center, WINDOW_WIDTH / 32, Scalar(0, 0, 255), thickness, lineType);//圖像，圓心，半徑，顏色，線粗，線形
}
//4.3.3 DrawPolygon()函數
//自定義的繪制函數，實現凹多邊形的繪制
void DrawPolygon(Mat img)
{int lineType = 8;Point rookPoints[1][20];rookPoints[0][0] = Point(WINDOW_WIDTH / 4, 7 * WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][1] = Point(3 * WINDOW_WIDTH / 4, 7 * WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][2] = Point(3 * WINDOW_WIDTH / 4, 13 * WINDOW_WIDTH / 16);rookPoints[0][3] = Point(11 * WINDOW_WIDTH / 16, 13 * WINDOW_WIDTH / 16);rookPoints[0][4] = Point(19 * WINDOW_WIDTH / 32, 3 * WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][5] = Point(3 * WINDOW_WIDTH / 4, 3 * WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][6] = Point(3 * WINDOW_WIDTH / 4, WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][7] = Point(26 * WINDOW_WIDTH / 4, WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][8] = Point(26 * WINDOW_WIDTH / 4, WINDOW_WIDTH / 4);rookPoints[0][9] = Point(22 * WINDOW_WIDTH / 4, WINDOW_WIDTH / 4);rookPoints[0][10] = Point(22 * WINDOW_WIDTH / 4, WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][11] = Point(18 * WINDOW_WIDTH / 4, WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][12] = Point(18 * WINDOW_WIDTH / 4, WINDOW_WIDTH / 4);rookPoints[0][13] = Point(14 * WINDOW_WIDTH / 4, WINDOW_WIDTH / 4);rookPoints[0][14] = Point(14 * WINDOW_WIDTH / 4, WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][15] = Point(WINDOW_WIDTH / 4, WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][16] = Point(WINDOW_WIDTH / 4, 3 * WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][17] = Point(13 * WINDOW_WIDTH / 4, 3 * WINDOW_WIDTH / 8);rookPoints[0][18] = Point(5 * WINDOW_WIDTH / 4, 13 * WINDOW_WIDTH / 16);rookPoints[0][19] = Point(WINDOW_WIDTH / 4, 13 * WINDOW_WIDTH / 16);const Point* ppt[1] = { rookPoints[0] };//多邊形頂點集int npt[] = { 20 }; //多邊形頂點數目fillPoly(img, ppt, npt, 1, Scalar(255, 255, 255), lineType);//圖像，頂點集，頂點數目，要繪制的多邊形數量，顏色，線形
}
//4.3.4 DrawLine()函數
//自定義繪制函數，實現線的繪制
void DrawLine(Mat img, Point start, Point end)
{int thickness = 2;int lineType = 8;line(img, start, end, Scalar(0, 0, 0), thickness, lineType);
}
int main()
{//創建空白的Mat圖像Mat atomImage = Mat::zeros(WINDOW_WIDTH, WINDOW_WIDTH, CV_8UC3);Mat rookImage = Mat::zeros(WINDOW_WIDTH, WINDOW_WIDTH, CV_8UC3);//-------------------<1>繪制化學中的原子示例圖--------------------------//1.繪制橢圓DrawEllipse(atomImage, 90);DrawEllipse(atomImage, 0);DrawEllipse(atomImage, 45);DrawEllipse(atomImage, -45);//2.繪制圓心DrawFilledCircle(atomImage, Point(WINDOW_WIDTH / 2, WINDOW_WIDTH / 2));//-------------------------<2>繪制組合圖---------------------------//1.繪制橢圓DrawPolygon(rookImage);//2.繪制矩形rectangle(rookImage, Point(0, 7 * WINDOW_WIDTH / 8), Point(WINDOW_WIDTH, WINDOW_WIDTH), Scalar(0, 255, 255), -1, 8);//3.繪制一些線段DrawLine(rookImage, Point(0, 15 * WINDOW_WIDTH / 16), Point(WINDOW_WIDTH, 15 * WINDOW_WIDTH / 16));DrawLine(rookImage, Point(WINDOW_WIDTH/4, 7 * WINDOW_WIDTH / 8), Point(WINDOW_WIDTH/4, WINDOW_WIDTH));DrawLine(rookImage, Point(WINDOW_WIDTH / 2,7 * WINDOW_WIDTH/8), Point(WINDOW_WIDTH/2, WINDOW_WIDTH));DrawLine(rookImage, Point(3 * WINDOW_WIDTH/4, 7 * WINDOW_WIDTH / 8), Point(3 * WINDOW_WIDTH/4, WINDOW_WIDTH));//顯示繪制圖像imshow(WINDOW_NAME1, atomImage);cvMoveWindow(WINDOW_NAME1, 0, 200);imshow(WINDOW_NAME2, rookImage);cvMoveWindow(WINDOW_NAME2, WINDOW_WIDTH, 200);waitKey(0);return 0;
}

---

4.4 顏色空間拓展

??圖像彩色模型包括RGB模型、CMY模型、HSI模型、YIQ模型、YUV模型、YCbCr模型等

4.4.1 RGB彩色模型

??RGB彩色模型基于笛卡爾坐標系統，紅、綠、藍、青、深紅、黃、黑和白分別位于立方體各個頂點，灰度級沿黑和白兩點的連線分布。不同的顏色可以用從原點分布的向量來定義。歸一化彩色子空間立方體如圖所示：
????????????????

4.4.2 HSI彩色模型

??用色調、飽和度和強度描述彩色圖像。飽和度是純彩色被白光沖淡程度的度量，色調是用來描述純色的屬性，強度（灰度）是單色圖像的描述算子。該模型可從彩色信息中消除強度分量的影響,更符合人類的視覺特性,是一種理想的彩色圖像處理工具。

4.4.3 RGB與HSI彩色模型之間的轉換

（1）RGB轉換為HSI

??色調分量轉換公式：
??????????????????
??其中，
??????????????
??飽和度分量轉換公式:
??????????????????
??亮度分量轉換公式：
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（2）HSI轉換為RGB

??RG區（）：若H在這個區域內，RGB分量公式為：
???????????????????
??GB區（）：若H在這個區域內，RGB分量公式為：
???????????????????
??BR區（）：若H在這個區域內，RGB分量公式為：
???????????????????

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《OpenCV3编程入门》学习笔记4 OpenCV数据结构与基本绘图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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