OpenCV常用的图像和矩阵操作总结_python图像处理opencv资源-CSDN文库

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OpenCv 常用图像和矩阵操作
目录
学习资料.............................................................................................................................................2
书籍.............................................................................................................................................2
网站：.........................................................................................................................................2
本地安装目录.............................................................................................................................2
图像 IplImage......................................................................................................................................3
Structure IplImage.......................................................................................................................3
图像的常用操作.........................................................................................................................4
图像载入函数.....................................................................................................................4
窗口定义函数.....................................................................................................................5
图像显示函数.....................................................................................................................5
图像保存函数.....................................................................................................................5
图像销毁函数.....................................................................................................................6
存取图像像素.....................................................................................................................6
矩阵 CvMat.......................................................................................................................................10
Struct CvMat.............................................................................................................................10
 矩阵的创建和初始化..............................................................................................................11
释放矩阵...................................................................................................................................12
复制矩阵:..................................................................................................................................12
存取矩阵元素...........................................................................................................................12
简单的方法.......................................................................................................................12
麻烦的方法.......................................................................................................................13
恰当的方法.......................................................................................................................16
cvmGet()和 cvmSet()的局限............................................................................................17
矩阵/向量数学操作..................................................................................................................18
矩阵-矩阵操作:................................................................................................................18
按元素的矩阵操作:..........................................................................................................18
向量乘积:..........................................................................................................................18
单矩阵操作:......................................................................................................................19
非齐次线性系统求解:......................................................................................................19
特征值分析(针对对称矩阵):...........................................................................................19
奇异值分解 SVD:.............................................................................................................19
其他...................................................................................................................................................21
Shell 函数显示图片..................................................................................................................21
IplImage 到 cvMat 的转换.......................................................................................................21

图像 IplImage

Structure IplImage

! 中图像的结构体为 11*，位于头文件 "  中，11*结构体的定

义如下：



23 411*

　　678911* 大小9

　　1:89版本;,9

　　89大多数 <$= 函数支持 '+.或/个通道9

　　89被  忽略9

　　89像素的位深度，主要有以下支持格式：1<4:$<>?4@A

1<4:$<>?4@61<4:$<>?4'&A1<4:$<>?4'&61<4:$<>?4.+6

　　1<4:$<>?4.+B和 1<4:$<>?4&/B9

　　  CD/E89被  忽略9

　　  6FD/E89同上9

　　89,G交叉存取颜色通道'G分开的颜色通道

　　只有 !1* 可以创建交叉存取图像9

　　89图像原点位置：, 表示顶G左结构' 表示底G左结构9

　　89图像行排列方式/@，在被忽略，使用6代替9

　　89图像宽像素数9

　　89图像高像素数9

　　3 41H1989图像感兴趣区域，当该值非空时，

　　只对该区域进行处理9

　　3 411*9*H189在 中必须为 =A9

　　!9*189同上9

　　3 41>1291289同上9

　　*6789图像数据大小在交叉存取格式下 1*67;*GI9*G

I6），单位字节9

　　 9*:89指向排列的图像数据9

　　689排列的图像行大小，以字节为单位9

　　CD/E89边际结束模式在被忽略9

　　D/E89同上9

　　 9*:89指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），

是为了纠正图像内存分配准备的9

　　J11*8J

11*8

主要的成员变量有

图像的通道数目，即灰度图像：;'8H 图像 ;.

每个像素值的数据类型和所占的存储空间

origin 变量可以有两种取值：IPL_ORIGIN_TL 或者 IPL_ORIGIN_BL，分别设置坐标原点

的位置于图像的左上角或者左下角。在计算机视觉领域，一个重要的错误来源就是原点位

置的定义不统一。具体而言，图像的来源、操作系统、编解码器和存储格式等因素都可以

影响图像坐标原点的选取。举例来说，你或许认为自己正在从图像上面的脸部附近取样，

但实际上却在图像下方的裙子附近取样。避免此类现象发生的最好办法是在最开始的时候

检查一下系统，在所操作的图像块的地方画点东西试试。

   多通道的数据存储方式， ;, 是交叉通道存储方式，即

HHHH 的方式存储； ;' 是采用独立通道方式存储，即

HHHHHHH。。。， KK一般都是 HHH 的这种交叉存储

方式， !1* 生成的图像也是这种存储方式。

图像的宽度

图像的高度

*:图像的像素矩阵

6每一行像素所占的字节数目 参数 6 包括相邻行的同列点之间的字

节数。仅凭变量  是不能计算这个值的，因为为了处理过程更高效每行都会用固定的

字节数来对齐；因此在第  行末和第 L' 行开始处可能会有些冗于字节。参数 *:

包含一个指向第一行图像数据的指针。如果图像中有些独立的平面 如当 ;

1<4:>4H:$H4<=$那么把它们作为单独的图像连续摆放，总行数为  和

 的乘积。但通常情况下，它们是交错的，使得行数等于高度，而且每一行都有

序地包含交错的通道。

H1GG感兴趣的区域H1，实际上它是另一个 1<1<<结构 1H1 的实例。1H1 包含

"22，22，， 和  成员变量，其中 1 代表 2感兴

趣的通道。H1 的思想是：一旦设定 H1，通常作用于整幅图像的函数便会只对 H1 所

表示的子图像进行操作。如果 11* 变量中设置了 H1，则所有的  函数就会使

用该 H1 变量。如果 1 被设置成非 , 值，则对该图像的操作就只作用于被指定的通道上

了。不幸的是，许多  函数都忽略参数 1。

图像的常用操作

图像载入函数

　　函数 !1* 载入指定图像文件，并返回指向该文件的 11* 指针。函数支

持 )*、M、、22 等格式的图像。其函数原型如下：

　　11*9 !1*  92* 8

　　其中，2*是待载入图像的名称，包括图像的扩展名；  是一个辅助参数项，

可选正数、零和负数三种值，正数表示作为三通道图像载入，零表示该图像作为单通道图

像，负数表示载入图像的通道数由图像文件自身决定。

窗口定义函数

　　函数 !=*N 定义一个窗口，用于显示图像。其函数原型如下：

　　 !=*N  9*328

　　其中，* 是窗口名，2 是窗口属性指标值，可以选择

4N1=:N4A>61O$ 和 , 两种值。4N1=:N4A>61O$ 表示窗口尺寸与图像

原始尺寸相同，, 表示以固定的窗口尺寸显示图像。

图像显示函数

　　函数 !61* 是在指定的窗口中显示图像，其函数原型如下：

　　! !61*  9* !9*8

其中，* 是窗口名称，* 是图像类型指针，一般是 11* 指针。

图像保存函数

　　函数 !6!1* 以指定的文件名保存 11* 类型的指针变量，其函数原型如下：

　　 !6!1*  92* !9*8

其中，2* 是图像保存路径和名称，* 是 11* 指针变量。

Trick：

如果要保存一组图像到 3 文件夹图像个数为 保存名称按照一定的序号递增，假

设为 *>*,M，*>*'M，*>*+M，*>*.M，…*>*M，则

操作为：

92D.,E8

2;,8P8LL

22Q3*>*#MQ8

!6!1*2*8

借用 2 函数即可以完成依次命名的功能。

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