#include #include #include #define window_autosize 1
//cv_window_autosize 這個巨集是存在的
using namespace cv;
//read
mat image;
image =imread("1.png",1);
if (image.data==0) //讀資料失敗
//顏色轉換函式 ：從源image,到目gray_image, 巨集cv_bgr2gray規定了顏色變換方法
cvtcolor( image, gray_image, cv_bgr2gray );
//reference
mat a, c; // creates just the header parts
a = imread(ar**[1], cv_load_image_color); // here we'll know the method used (allocate matrix)
mat b(a); // use the copy constructor
c = a; // assignment operator
//如上a,b,c都是指向同乙個資料matrix,操作其中乙個，同時會影響其它的資料
//但是a,b,c有不同的header,所以 這些不同的header可以指向matrix中的乙個子資料集
//roi:region of interest
//如下，擷取一張中的一部分資料 的方法
mat d (a, rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle
mat e = a(range::all(), range(1,3)); // using row and column boundaries
//copy
mat f = a.clone();
mat g;
a.copyto(g);
/*注意：的容器使用了mat物件，mat物件由header和data組成
header是的資訊:size and address pointer部分
data是的顏色資訊
*/
//載入顯示
iplimage* img = cvloadimage("13.png", 1);
mat mtx(img); // convert iplimage* -> mat
namedwindow("display image", window_autosize );
//將image在display image這個視窗中顯示
imshow("display image", mtx);
cvwaitkey(0);//wait for ur enter press on the picture
如果是灰度影象，每個位置座標上就只有乙個值（用來表示灰度顏色）
如果是多通道的影象，每個位置上，就有bgr三個值（用來表示彩色影象的三個分量）
面使用image.iscontinuous();這個函式來確定影象資料的儲存在記憶體中是不是連續的。
mat image=imread(ar**[1],1);
if (image.data==0)
case 3:
}}
// accept only char type matrices
cv_assert(i.depth() == cv_8u);
const int channels = i.channels();
switch(channels)
case 3:
i = _i;
break;
}}
mat lookuptable(1, 256, cv_8u);
uchar* p = lookuptable.data;
for( int i = 0; i < 256; ++i)
p[i] = table[i]; //把我們之前的tables寫到 mat型別的物件中
lut(i, lookuptable, j); //i是輸入的影象，j是改變後的影象，
//不能地每個通道做靈活的操作
//lut的操作過程就是使用 原始影象的 顏色值作為 index,在lookuptable中查到新的顏色值，
//注意 ：這種方法opencv，做過優化，所以是最快的方法。
opencv2 1在fedora9下編譯安裝
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