OpenCV座標體系的初步認識

前言

相信很多朋友在使用opencv的時候會遇到乙個小問題，且有時候對這樣的小問題沒有引起足夠的重視，或者通過表面想當然的去程式設計，所以除錯**時出現一些莫名其妙的問題，最後發現問題時時間已經過去了一大把。最近我在除錯乙個專案時就遇到過這種情況，即mat::at(x,y)和mat::at(point(x, y))的區別，我在專案中把這2種看成效果一樣的，結果這個問題除錯時糾結了2天（因為該工程有關opencv的**有上千行，且沒有懷疑這兩者的區別，因此有時候出現一些莫名其妙的結果，花了很多時間才找問題所在）。其實關於mat的at訪問時這2者的區別我以前也做過筆記，只是此時不小心忘記了。這次專門為這個寫篇小筆記，提醒下自己。

開發環境：opencv2.4.3+qtcreator2.5.1

實驗基礎

本次實驗通過乙個簡短的例子，主要來說明下面4個問題：

1. 座標體系中的零點座標為的左上角，x軸為影象矩形的上面那條水平線；y軸為影象矩形左邊的那條垂直線。該座標體系在諸如結構體mat,rect,point中都是適用的。（雖然網上有學著說opencv中有些資料結構的座標原點是在的左下角，但是我暫時還沒碰到過）。

2. 在使用image.at(x1, x2)來訪問影象中點的值的時候，x1並不是中對應點的x軸座標，而是中對應點的y座標。因此其訪問的結果其實是訪問image影象中的point(x2, x1)點，即與image.at(point(x2, x1))效果相同。

3. 如果所畫圖像是多通道的，比如說image影象的通道數時n，則使用mat::at(x, y)時，其x的範圍依舊是0到image的height，而y的取值範圍則是0到image的width乘以n，因為這個時候是有n個通道，所以每個畫素需要占有n列。但是如果在同樣的情況下，使用mat::at(point)來訪問的話，則這時候可以不用考慮通道的個數，因為你要賦值給獲取mat::at(point)的值時，都不是乙個數字，而是乙個對應的n維向量。

4. 多通道影象在使用minmaxloc()函式是不能給出其最大最小值座標的，因為每個畫素點其實有多個座標，所以是不會給出的。因此在程式設計時，這2個位置應該給null。

實驗**及注釋

main.cpp:

#include #include #include using
namespace std;
using
namespace cv;
int main()

實驗結果：單通道影象的輸出結果如下所示：

由上圖可以看出，黑色的影象中有2個白色的點(讀者可以仔細看下，由於只有1個畫素點，所以需要自己找下，呵呵)的位置是不同的，因此可以證明mat::at(x,y)和mat::at(point(x, y))是有區別的。

3通道影象的輸出結果如下所示：

由上圖可以看出，3通道的影象也是有2個點的，但是程式中在使用mat::at(x, y)其y的值為300和302，這已經超出了影象的寬度256。這同時證明了實驗基礎中的第3點。

後台輸出結果如下：

實驗總結：由此可見，平時一定要注意一些細節上的東西。

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