OpenCV 應用場景筆記

有道是：好記性不如爛筆頭。記下經驗，更重要的是記下踩過的坑

mat imread(const string& filename, int flags=1 )

這裡的flags預設是1，引數可能取值為

注意，讀取彩圖的時候，可以簡寫成mat img=imread(path)，但是讀取灰度圖的時候必須寫全mat img=imread(path, 0)。否則，不會報錯，但會自動改變資料型別

直接使用 mat 的建構函式

// create color background
mat colorbackground = mat(rows, cols, cv_8uc3, scalar(0,0,0));
// create gray background 
mat graybackground = mat(rows, cols, cv_8uc1, scalar(0));

注意背景顏色的取值。

在 opencv 中矩陣是行儲存的, size 是先定位 rows 後定位 cols 的，這與 matlab 列儲存是相反的。

讀取的時候，都是按照約定俗稱的，先 row 後 col 的。

比如建立乙個 3x3 的 homography

mat h = (mat_(3, 3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
cout << "h = " << h << endl;

注意括號不能丟

移步這裡

影象經常需要在bgr，hsv，gray，hls等色彩空間內相互轉換，opencv 提供統一的操作函式：

void cvtcolor( inputarray src, outputarray dst, int code, int dstcn = 0 )

常用的 code

兩點確定一條直線，y = kx + b, 引數對 (k,b) 正好也可以用乙個 point2f 表示。

point2f calckb(point2f & pta, point2f & ptb)
return param;
}

注意，在用直線分割區域的時候，對於任意點 (x,y)需要根據diff = (kx +b -y)的正負來判斷此點在直線的左邊還是右邊。因為影象的 xy 座標系與平面直角座標系相比，x 軸同向，y軸反向，所以判斷起來是相反的。

(void) src.copyto(dst(roi));

point2f center = point2f(x,y);
//draw line
line(image, pta, ptb, scalar(0, 0, 255));
//draw circle
circle(image,center,radius,scalar(0, 0, 255));
// put text
puttext(image, string, center, font_hershey_plain, 1, scalar(0, 255, 255));

more details about puttext

if(image.channels() == 3) // bgr color
if(image.channels() == 1) // grayscale

resize

resizes an image.

c++: void resize(inputarray src, outputarray dst, size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=inter_linear )¶

python: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst

parameters:

src – input image.

dst – output image; it has the size dsize (when it is non-zero) or the size computed from src.size(), fx, and fy; the type of dst is the same as of src.

千萬要注意，此處的 dst_size 是 (fx, fy), 尤其是和常用的 (rows, cols) 是相反的。不能搞混。

插值選項：

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