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详细说明：上传自己学习opencv时寻找的opencv3的学习笔记，里面的内容很不错，与大家一起分享typedef vcc Vcc31 typedef vcc Vcc 4 typedef Vcc Voc2f Typedef vec Vec3f typedef Veckfloat, 4> Vec4r typedef Vec Vec6f typedef Vec Vec2d typedef Vec'double, 3> Vec3d typedef Vec Vec4d typedef Vec Vecbd 分区第一章-基本操作的第3页像素遍历 2017年3月25日13:06 1使用矩阵变量的at()方法来实现对一个像素点数据的读取和赋值 uchar value= grayly.at< uchar>(i,j);//读岀第i行第j列像素值 gray Im.at< uchar>(i,j)=128;/将第i行第j列像素值设置为128 2利用at()方法实现图片像素的遍历 finc lude iostream> #include"opencv2/opencv hpp using name space std using name space cv int main (int argc, char* argv[ Mat grayim( 600, 800, CV SUC1) Mat colorim(600, 800, CV 8UC3) //遍历所有像素,并设置像素值 for( in grayim, rows for( int j=0; j< grayim cols; ++j) grayim. at(uchar>(i, j)=(1+j)%255 //遍历所有像素,并设置像素值 for( int i=0: i< colorim rows;++i for( int j=0;j< colorim cols; ++j) 3b pixel pixel[o]=1%255;//Blue pixel[l]=j%255;//Green pixel[2]=0;//Red colorim.at(Vec3b>(i, j)=pixel //显示结果 Imshow( grayim, gray lm imshow( colorim", colorim waitRo(o) rcturn o 3一个简单的二值化处理代码 Mat P= imread( dog. jpg imshow( 2, p) (int i=0:i(P for (int j=0;j< p cols: ++j) Vec3b value=P at(Vec3 b>(i, j) for (int h=0;h< 3: h++) 分区第一章-基本操作的第4页 f (valuckh>128) value h=255 else value[h= 0 P at(Vec3b>(i, j)=value imshow(1,p) waitKey(20170322) 4使用迭代器遍历矩阵 finc lude iostream> #include opencv2/opencv hpp using name space std using namespace cv int. ma ain (int argc, char* argv [l Mat gravim(600, 800, CV 8UC1) Mat colorim(600, 800, CV 8UC3) /遍历所有像素,并设置像素值 MatIterator grayit, grayed for( gravit= grayim begino, grayed grayim endO: grayit grayed; ++grayit) * gravit= rando‰255 //遍历所有像素,并设置像素值 MatIterator colorit. colorend for( colorit= colorim beginO, colored colorim endO: colorit ! colored; ++colorit) (colorit)[o]= rand(%255;//Blue (colorit)[l= rand(%255://Green (colorit)[2= rand(2%255;//Red //显示结果 imshow(grayim", gray im imshow( colorim witkEy(o) rcturn o 5使用指针来遍历 tinc lude iostream #inc" opencv2/opencv hpp using namespace std 分区第一章-基本操作的第5页 using namc spacc Cv int main (int argc, char* argy L]) Mat grayim(600, 800, CV 8UC1) Mat colorim(600, 800, CV 8UC3 //遍历所有像素,并设置像素值 for( int i=0; i< gray im rows: ++i) //取第i行首像素指针 uchar k p= grayim ptr(i) //对第i行的每个像素(byte)操作 for( int j=0; j< grayim cols; ++j) p[Jj]=(i+j)%255 /遍历所有像素,并设置像素值 for( int i=0; i< colorim rows: ++1) //获取第i行首像素指针 3b* p- colorim ptr(i) for( int j=0; j< colorim cols:++j) p[i][0]=i%255;//Blue p[j[1]=1%255;/ Green p[j[2]=0;/Red //显示结果 imshow(colorim- &7 1mshow( grayim ay lm colorim) witkEy(o) return o 分区第一章-基本操作的第6页选中图像局部区域 2017年3月25日19:27 1选中图像局部区城注意,Mat类提供了很多选择局部区域的方法,但是它们都是指向同一片数据区的,因此就算把局部区域赋值给新的Mat对象,其实还是指向同一个数据区。 2单行、单列、对角线选中提取矩阵的一·行或者一·列可以使用函数row()或col。函数的声明如 Mat Mat:: row (int i) const Mat Mat:: col(int j)const 参数ⅰ和j分别是行标和列标。例如取出A矩阵的第i行可以使用如下代码: Mat line=A row(i) 例如取出A矩阵的第i行,将这一行的所有元素都乘以2,然后赋值给第j,可以这样写: A row(i=A row(i)*2 取对角线则 MatMat: diag (int d)const 参数d=0时,表示取主对角线;当参数d>0是,表示取主对角线下方的次对角线, 如d1时,表示取主对角线下方,且紧贴主多角线的元素;当参数d0时,表示取主对角线上方的次对角线。 A diag(d) 3多行、多列选中用 range( start;end)方法,注意包含star但不包含end //创建一个单位阵 Mat A= Mat:: eye(10, 10, CV 32S) //提取第1到3列(不包括3) Mat B= A(Range:: all(, Range(1, 3)) //提取B的第5至9行(不包括9) //其实等价于C=A( Range(5,9), Range(l,3) Mat C=B(Range(5, 9), Range:: all() a()表示所有行或者列分区第一章-基本操作的第7页 4提取已知对象的感兴趣的区域 (1)可以利用上面多行多列选中的方式 Mat roi= img(Range(10, 100), Range(10, 100)) //使用构造函数 (2)也可以使用roi方法 //创建宽度为320,高度为240的3通道图像 Mat img(Size(320, 240), CV 8LC3) //roi是表示img中Rect(10,10,100,100)区域的对象 Mat roi (img, Rect(10, 10, 100, 100)) Mat roi(img, Range(10, 100), Range(10, 100)) (3)使用括号运算符 Mat roi2- img(Rcct(10, 10, 100, 100)) 分区第一章-基本操作的第8页 Mat表达式 2017年4月11日 1:59 1什么是MAT表达式其实MAT就是定义了一个矩阵类型的对象那么当然可以进行矩阵相关的各类运算下面给出Mat表达式所支持的运算。下面的列表中使用A和B表示Mat类型的对象,使用s表示 Scalar对象, alpha表示 double值 ●加法,减法,取负:A+B,A-B,A+s,A-s,s+A,s-A,-A ●缩放取值范围:A* alpha ●矩阵对应元素的乘法和除法:A.mul(B),A/B, alpha/A ●矩阵乘法:A*B(注意此处是矩阵乘法,而不是矩阵对应元素相乘) 矩阵转置:A.tO ●矩阵求逆和求伪逆:A.inⅴ( 矩阵比较运算: A cmpp B, A cmpp alpha, alpha cmpp a。此处 cpop可以是>,>=,三,!=,<=,<。如果条件成立,则结果矩阼(8U类型矩阼)的对应元素被置为255;否则置0 ●矩阵位逻辑运算: a logico b, a logico s, s logico a,A,此处 logico可以是&,|和^。 ●矩阵对应元素的最大值和最小值:min(A,B),min(A, alpha),max(A,B) max(A, alpha)。 ●矩阵中元素的绝对值:abs(A) ●叉积和点积:A. cross(B),A.dot(B) 2例程 #include iostream> #inc lude"opencv 2/opencv hpp using namespace std using name space Cv int main(int argc, char* argv[l Mat A= Mat:: eye(4, 4, CV 32SC1) Mat b=a sk 3+l Mat C=B diag(0)+B col(1) cout <(来访问矩阵元素了直接使用M(j)来访问元素 MatM(600,800,CV8UC1); for( int i=0: i< M rows: ++1) //获取指针时需要指定类型 uchar p=M ptr(i) for( int j=0; j< M cols: ++j) double dl=(double)((i+j)%255) //用atO读写像素时,需要指定类型 M at() //但编译时不会提醒错误 //运行结果不正确,d2不等于d1 double d2=M at(i, j) 对比如下 //在变量声明时指定矩阵元素类型 Mat &) M for( int i =0; i< MI rows; ++i) //不需指定元素类型,语句简洁 uchar p=MI ptr(i) for( int j=0; j< M1 cols; ++j double d1=(double)((i+j)%255) /直接使用 Matlab风格的矩阵元素读写,简沾 M1(i,j)=d1; doublc d2=M1 (i, j) 分区第一章-基本操作的第10页