前言
本篇文章带大家来学习一下opencv基础函数的使用。
一、Mat类
Mat类是OpenCV中最常用的数据结构之一，用于表示和操作图像和矩阵数据。它提供了一个多维数组，用于存储像素值、图像通道、图像尺寸和数据类型等信息。
下面是一些关于Mat类的重要概念和功能：
1.图像数据存储： Mat类用于存储图像数据，包括单通道和多通道图像。图像数据存储在内存中的连续或分块的数组中，可以通过索引访问和修改像素值。
2.数据类型和通道数： Mat类支持多种数据类型，如8位无符号整数（CV_8U）、32位浮点数（CV_32F）等。图像可以具有不同的通道数，如灰度图像具有一个通道，彩色图像通常具有三个通道（BGR顺序）。
3.图像尺寸和通道布局： Mat类存储图像的尺寸信息，包括行数、列数和通道数。可以通过成员函数如rows()和cols()获取图像的行数和列数。
4.数据访问： 可以使用不同的方法访问和修改Mat对象中的像素数据。例如，使用(row, col)索引访问像素值，使用.at(row, col)函数进行类型安全的像素访问。
5.图像操作： Mat类提供了一系列用于图像处理的函数，如剪裁、缩放、旋转、颜色转换等。这些函数可用于在图像上执行各种操作和算法。
6.内存管理： Mat类使用智能指针技术自动管理内存，当没有引用指向对象时，内存将自动释放。
如何创建和操作Mat对象：
#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { // 创建一个空白图像 Mat image(200, 300, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255)); // 获取图像尺寸和通道数 int rows = image.rows; int cols = image.cols; int channels = image.channels(); // 修改像素值 image.at<Vec3b>(100, 150) = Vec3b(255, 255, 255); // 访问像素值 Vec3b pixel = image.at<Vec3b>(100, 150); uchar blue = pixel[0]; uchar green = pixel[1]; uchar red = pixel[2]; // 显示图像 imshow("Image", image); waitKey(0); return 0; }
image.at<Vec3b>(100, 150)这个表达式的意思是访问图像 image 中坐标为 (100, 150) 的像素值，并以 Vec3b 类型返回该像素的颜色值。
运行效果：
二、Vec3b
Vec3b是OpenCV中的一个类，用于表示具有3个通道（B、G、R）的像素值。这个类专门用于表示彩色图像中的像素颜色。
在OpenCV中，图像的每个像素点通常由一个包含多个通道值的数据类型表示。对于彩色图像，每个像素通常由3个通道的值组成，分别代表蓝色（B）、绿色（G）和红色（R）通道。Vec3b类是一个长度为3的固定大小的数组，用于存储这三个通道的值。
每个通道的值是无符号的8位整数（uchar类型），取值范围为0到255。通过访问Vec3b对象的下标，可以获取或修改每个通道的值。例如，Vec3b对象的第一个元素代表蓝色通道的值，第二个元素代表绿色通道的值，第三个元素代表红色通道的值。
三、Scalar函数
Scalar函数是OpenCV中用于创建多通道像素值的函数之一。它可以用于创建包含不同通道值的像素，如灰度值、颜色值等。
Scalar函数的使用方式和参数取决于要创建的像素值类型。以下是Scalar函数的几种常见用法：
1.创建灰度像素值：
Scalar(gray_value)
这种用法使用一个参数来创建一个灰度像素值。gray_value是一个标量值，用于表示像素的灰度级别，通常为0到255之间的整数。
2.创建彩色像素值：
Scalar(blue_value, green_value, red_value)
这种用法使用三个参数来创建一个彩色像素值。blue_value、green_value和red_value分别表示像素的蓝色、绿色和红色通道的值。这些值通常为0到255之间的整数。
3.创建多通道像素值：
Scalar(value1, value2, value3, ...)
这种用法可用于创建多通道像素值，其中每个通道的值由参数列表中的值指定。参数的数量取决于要创建的像素类型的通道数。
示例代码：
#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { // 创建灰度像素值 Scalar gray_pixel(128); // 创建彩色像素值 Scalar color_pixel(0, 255, 0); // 创建多通道像素值 Scalar multichannel_pixel(10, 20, 30, 40); return 0; }
四、imread函数
imread函数是OpenCV中用于读取图像文件的函数。它可以加载多种图像格式（如JPEG、PNG、BMP等），将图像数据加载到内存中，并返回一个表示图像的 Mat 对象。
imread函数的基本语法如下：
Mat imread(const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR);
参数说明：
filename：一个字符串参数，表示要读取的图像文件的路径和文件名。
flags：一个可选的整数参数，用于指定读取图像的方式。默认值为 IMREAD_COLOR，表示以彩色方式读取图像。
flags参数可以取以下的值之一：
IMREAD_UNCHANGED：读取图像的原始数据，包括 alpha 通道（如果存在）。
IMREAD_GRAYSCALE：以灰度方式读取图像。
IMREAD_COLOR：以彩色方式读取图像，默认值。如果图像是彩色的，该选项将保持图像的原始 BGR 通道顺序。
IMREAD_ANYDEPTH：以原始图像深度读取图像，而不转换为 8 位深度。
IMREAD_ANYCOLOR：以任意颜色方式读取图像，不管它是否是索引图像。
五、imshow函数
imshow函数是OpenCV中用于显示图像的函数。它可以将图像数据从内存中的 Mat 对象显示在一个窗口中，并提供一些可选功能，如调整窗口大小、设置窗口标题等。
imshow函数的基本语法如下：
void imshow(const String& winname, InputArray mat);
参数说明：
winname：一个字符串参数，表示窗口的名称，用于标识不同的窗口。
mat：一个输入数组参数，表示要显示的图像数据，通常是一个 Mat 对象。
以下是一个示例代码，展示了如何使用imshow函数显示图像：
#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR); if (image.empty()) { // 图像读取失败 return -1; } namedWindow("Image", WINDOW_NORMAL); // 创建一个窗口，并设置为可调整大小 imshow("Image", image); // 在窗口中显示图像 waitKey(0); // 等待用户按下键盘任意键 return 0; }
六、imwrite函数
imwrite函数是OpenCV中用于将图像数据保存到图像文件的函数。它可以将图像数据从内存中的 Mat 对象写入到磁盘中的图像文件，并支持多种图像格式（如JPEG、PNG、BMP等）。
imwrite函数的基本语法如下：
bool imwrite(const String& filename, InputArray img, const std::vector<int>& params = std::vector<int>());
参数说明：
filename：一个字符串参数，表示要保存的图像文件的路径和文件名。
img：一个输入数组参数，表示要保存的图像数据，通常是一个 Mat 对象。
params：一个可选的整数向量参数，用于指定特定的文件保存选项。
下面是一个示例代码，演示了如何使用imwrite函数将图像数据保存为图像文件：
#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR); if (image.empty()) { // 图像读取失败 return -1; } bool success = imwrite("new_image.jpg", image); if (success) { printf("图像保存成功\n"); } else { printf("图像保存失败\n"); } return 0; }
在上述示例代码中，我们首先使用imread函数将名为 “image.jpg” 的图像文件加载为 Mat 对象。然后，我们使用imwrite函数将该图像保存为 “new_image.jpg” 的图像文件。imwrite函数返回一个布尔值，表示保存操作是否成功。我们可以根据返回值输出相应的结果。
注意：在使用imwrite函数保存图像时，需要确保指定的文件名和路径是有效的，并且具有适当的文件扩展名以匹配所需的图像格式。否则，保存操作可能无法成功。
总结一下，imwrite函数是OpenCV中用于将图像数据保存到图像文件的函数。通过传入图像数据和文件路径作为参数，可以将图像数据写入磁盘中的图像文件，并指定保存选项（可选）。函数将返回一个布尔值，表示保存操作是否成功。
总结
本篇文章主要讲解了一些opencv常用的函数，大家可以去使用这些函数来完成图片的显示和颜色的读取等功能。
