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OpenCV的常用数据类型

OpenCV的常用数据类型

        OpenCV涉及的常用数据类型除包含C++的基本数据类型,如:char、uchar,int、unsigned int,short 、long、float、double等数据类型外, 还包含Vec,Point、Scalar、Size、Rect、RotatedRect、Mat等类。C++中的基本数据类型不需再做说明下面重点介绍一下OpenCV中特有的与数据或数据处理相关的常用类。

Vec类

        Vec类是表示固定长度向量的模板类。它与vector相似,如初始化,元素访问等,与vector不同的是: 因Vec试固定长度向量模板类,在声明实例化时对象时,除指定类型外,还得指定长度,在声明vector实例化对象时,除需指定类型外,长度则不是必需的。另外,Vec对象除可以赋值运算符外,Vec对象还可以直接参与“算术运算”,而vector对象虽然可以使用赋值运算符,但不能直接参与“算术运算”。

        OpenCV中已经预定义了多个可以直接使用的Vec类型别名,如下:

        typedef Vecuchar, 2 >  cv::Vec2b

        typedef Vecuchar, 3 >  cv::Vec3b

        typedef Vecuchar, 4 >  cv::Vec4b

        typedef Vec< short, 2 >  cv::Vec2s

        typedef Vec< short, 3 >  cv::Vec3s

        typedef Vec< short, 4>  cv::Vec4s

        typedef Vecushort, 2 >  cv::Vec2w

        typedef Vecushort, 3>  cv::Vec3w

        typedef Vecushort, 24>  cv::Vec4w

        typedef Vec< int, 2 >  cv::Vec2i

        typedef Vec< int, 3 >  cv::Vec3i

        typedef Vec< int, 4 >  cv::Vec4i

        typedef Vec< int, 6 >  cv::Vec6i

         typedef Vec< int, 8>  cv::Vec8i

        typedef Vec< float, 2 >  cv::Vec2f

        typedef Vec< float, 3 >  cv::Vec3f

        typedef Vec< float, 4>  cv::Vec4f

        typedef Vec< float, 6 >  cv::Vec6f

        typedef Vec< double, 2 >   cv::Vec2d

        typedef Vec< double, 3>     cv::Vec3d

        typedef Vec< double, 4 >     cv::Vec4d

        typedef Vec< double, 6 >     cv::Vec6d

        现在以实例演示一下Vector与Vec用法上的区别。下面程序,编译是不会出错的。

如果修改一下,加入算术运算代码, 如下:

可以看出·还没有编译,就·有·错误·提示·,说明vector对象·是不可以与常数相乘的。

Vec类型对象可以与标量进行乘除,下面的程序则可以通过编译,不会报错:

该程序试运行,结果如下:

需注意的是,Vec对象的算术运算并非真正数学上的算术运算,只是重载了算术运算符。Vec实例化对象可以被标量乘或除,结果是Vec对象的每一个元素都被标量乘或除。Vec对象可以做乘数、被乘数、被除数,但不可做除数。下面是一个Vec与标量乘、除的示例程序代码:

试运行,结果如下:

Vec对象间可以做“+”、“-”运算,运算的Vec对象的类型及长度须相同。下面是一个Vec对象“+”、“-”运算的示例程序:

试运行,结果如下:

Vec对象的乘积 Vec对象可以相乘,存在乘积、点积与叉积之分。Vec对象要进行乘运算也需类型与长度相同,不符合乘法交换律。下面是一个Vec对象相乘、点积、差积的示例程序: 

试运行,结果如下: 

Point(点)类

         Ponit类也是一个模版类.

        template<typename _Tp>
        class cv::Point_< _Tp >

Template class for 2D points specified by its coordinates x and y.

        template<typename _Tp>
        class cv::Point3_< _Tp >

Template class for 3D points specified by its coordinates xy and z.。

        Point类与MFC中的CPoint类似,OpenCV的Point类可以看作是存放2个或3个int或float值的容器,Point包含的值即点的坐标。点有二维点与三位点,OpenCV中按数据Point类型不同及维度不同预定义了:Point、Point2d、Point2i,Point2f、Pointe3d、Point3i、Point3f。

        typedef Point_<int> cv::Point2i

        typedef Point_<float> cv::Point2f

        typedef Point_<double> cv::Point2d

        typedef Point2i cv::Point

        typedef Point3_<double> cv::Point3d

        typedef Point3_<float> cv::Point3f

        typedef Point3_<int> cv::Point3i

        Point对象可以先声明再赋值,也可用构造函数构造Point对象并初始化。Point 也可被标量乘除、Point对象间也可加减、Point对象间也可求叉积、点积。下面以实例演示Point对象声明、初始化、及其它运算。下面是演示程序的代码:

  1. // OpenCVBaseData.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2. #include<opencv2/opencv.hpp>
  3. #include <iostream>
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6. int main()
  7. {
  8. Point p1;
  9. p1.x = 100;
  10. p1.y = 100;
  11. Point p2(200, 100);
  12. Point2d p2d1(100,127);
  13. Point2d p2d2(10, 123);
  14. Point2i p2i1(500, 350);
  15. Point2i p2i2(00, 310);
  16. Point2f p2f1(13.5, 24.7);
  17. Point2f p2f2(350.0, 270.3);
  18. Point3d p3d1(15, 25, 35);
  19. Point3d p3d2(55, 85, 0);
  20. Point3i p3i1(351, 227, 158);
  21. Point3i p3i2(11, 127, 18);
  22. Point3f p3f1(153.5, 163.1, 191.9);
  23. Point3f p3f2(1003, 2465, 381);
  24. Point p3,p4;
  25. Point2d p2d3, p2d4;
  26. Point2i p2i3, p2i4;
  27. Point2f p2f3, p2f4;
  28. Point3d p3d3, p3d4;
  29. Point3i p3i3, p3i4;
  30. Point3f p3f3, p3f4;
  31. p3 = p1 + p2;
  32. cout << "p3:" << endl;
  33. cout << p3 << endl;
  34. p4 = p1 * 2;
  35. cout << "p4:" << endl;
  36. cout << p4 << endl;
  37. cout << p1.dot(p2) << endl;
  38. cout << p4.cross(p1) << endl;
  39. cout << p4.ddot(p2) << endl;
  40. p2d3 = p2d1 / 2;
  41. p2d4 = p2d1 - p2d2;
  42. cout << "p2d3:" << endl;
  43. cout << p2d3 << endl;
  44. cout << "p2d4:" << endl;
  45. cout << p2d4 << endl;
  46. cout << p2d4.ddot(p2d1) << endl;
  47. cout << p2d4.dot(p2d1) << endl;
  48. cout << p2d4.cross(p2d1) << endl;
  49. p2i3 = p2i1 / 2;
  50. p2i4 = p2i1 - p2i2;
  51. cout << "p2i3:" << endl;
  52. cout << p2i3 << endl;
  53. cout << "p2i4:" << endl;
  54. cout << p2i4 << endl;
  55. cout << p2i4.ddot(p2i1) << endl;
  56. cout << p2i4.dot(p2i1) << endl;
  57. cout << p2i4.cross(p2i1) << endl;
  58. p2f3 = p2i1 / 2;
  59. p2f4 = p2i1 - p2i2;
  60. cout << "p2f3:" << endl;
  61. cout << p2f3 << endl;
  62. cout << "p2f4:" << endl;
  63. cout << p2f4 << endl;
  64. cout << p2f4.ddot(p2f1) << endl;
  65. cout << p2f4.dot(p2f1) << endl;
  66. cout << p2f4.cross(p2f1) << endl;
  67. p3d3 = p3d1 / 2;
  68. p3d4 = p3d1 - p3d2;
  69. cout << "p3d3:" << endl;
  70. cout << p3d3 << endl;
  71. cout << "p3d4:" << endl;
  72. cout << p3d4 << endl;
  73. cout << p3d4.ddot(p3d1) << endl;
  74. cout << p3d4.dot(p3d1) << endl;
  75. cout << p3d4.cross(p3d1) << endl;
  76. p3i3 = p3i1 / 2;
  77. p3i4 = p3i1 - p3i2;
  78. cout << "p3i3:" << endl;
  79. cout << p3i3 << endl;
  80. cout << "p3i4:" << endl;
  81. cout << p3i4 << endl;
  82. cout << p3i4.ddot(p3i1) << endl;
  83. cout << p3i4.dot(p3i1) << endl;
  84. cout << p3i4.cross(p3i1) << endl;
  85. p3f3 = p3i1 / 2;
  86. p3f4 = p3i1 - p3i2;
  87. cout << "p3f3:" << endl;
  88. cout << p3f3 << endl;
  89. cout << "p3f4:" << endl;
  90. cout << p3f4 << endl;
  91. cout << p3f4.ddot(p3f1) << endl;
  92. cout << p3f4.dot(p3f1) << endl;
  93. cout << p3f4.cross(p3f1) << endl;
  94. waitKey(0);
  95. return 0;
  96. }

试运行,结果如下:

OpenCV的点对象加、减运算需是相同类型及相同维度,而叉积与点积运算,则需是相同维度的Point才能进行。

Scalar(标量)类

        Scalar类(标量类)实际上是一个四维双精度向量类。Scalar的公有成员函数如下:

Scalar ()=default

Scalar (double v0)

Scalar (double v0, double v1, double v2=0, double v3=0)

const double &  operator[] (int i) const

double & operator[] (int i)

前三个为构造函数,后面两个为[]操作符重载函数。

Scalar有一个静态工有成员函数,如下:

static Scalar  all (double v0)

Scalar有一个公有属性,如下:

double val [4] = {0}

下面以实例演示Scalar对象创建,及公有属性的访问等。示例程序的代码如下:

  1. // OpenCVBaseData.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2. #include<opencv2/opencv.hpp>
  3. #include <iostream>
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6. int main()
  7. {
  8. Scalar s1= Scalar();
  9. Scalar s2;
  10. s1[0] = 125;
  11. s1[1] = 125;
  12. s1[2] = 125;
  13. s1[3] = 0;
  14. s2 = s1.all(111);
  15. cout << "s1; " << s1 << endl;
  16. cout << "s2; " << s2 << endl;
  17. Scalar s3(127.0);
  18. cout << "s3; " << s3 << endl;
  19. Scalar s4(120,255,110,0);
  20. cout << "s4; " << s4 << endl;
  21. double d1, d2;
  22. d1 = s4.val[0];
  23. d2 = s4[3];
  24. cout << "d1: " << d1 <<endl;
  25. cout << "d2: " << d2 << endl;
  26. waitKey(0);
  27. return 0;
  28. }

试运行,结果如下:

Size(尺寸)类 

        Size类比较简单,它有两个公有属性变量width、height。Size类重载了赋值操作符“=”。Size类的构造函数如下:

       Size ()=default

       Size (int _width, int _height)

       Size (const cv::Size &other)

Size因数据类型不同又可细分为:Size2dSize2iSize2f。下面以实例演示Size对象声明及初始化等操作。实例程序代码如下:

  1. // OpenCVBaseData.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2. #include<opencv2/opencv.hpp>
  3. #include <iostream>
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6. int main()
  7. {
  8. Size s1 = Size();
  9. s1.width = 100;
  10. s1.height = 150;
  11. Size s2(110, 330);
  12. Size s3(s1);
  13. cout << "s1: " << s1 << endl;
  14. cout << "s2: " << s2 << endl;
  15. cout << "s3: " << s3 << endl;
  16. Size2d s2d1(100,200);
  17. Size2i s2i1(1000, 2000);
  18. Size2f s2f1(1.00, 2.00);
  19. cout << "s2d1: " << s2d1 << endl;
  20. cout << "s2i1: " << s2i1 << endl;
  21. cout << "s2f1: " << s2f1 << endl;
  22. waitKey(0);
  23. return 0;
  24. }

试运行,结果如下:

Rect(矩形)类 

Rect类中以矩形的左上角坐标及矩形宽度与高度来定义一个矩形。Rect类共有4个公有属性变量:int x,int y,int  _width, int  _height。Rect类重载了赋值操作符“=”。Rect类的构造函数如下:

Rect ()=default

Rect (int _x, int _y, int _width, int _height)

       Rect (const cv::Rect &other)

       因数据类型不同,同样也有Rect2dRect2iRect2f

可是用Point类的inside函数判定一个点是否在矩形内。下面以实例演示,Rect类对象声明、初始化等。示例程序的代码如下:

  1. // OpenCVBaseData.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2. #include<opencv2/opencv.hpp>
  3. #include <iostream>
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6. int main()
  7. {
  8. Rect rec1(0, 0, 100, 100);
  9. Rect rec2(rec1);
  10. Rect rec3 = rec2;
  11. cout << "rec1: " << endl;
  12. cout << "x: " << rec1.x << " " << "y: " << rec1.y << " " << "width: " << rec1.width << " " << "height: " << rec1.height << endl;
  13. cout << "rec2: " << endl;
  14. cout << "x: " << rec2.x << " " << "y: " << rec2.y << " " << "width: " << rec2.width << " " << "height: " << rec2.height << endl;
  15. Rect2d rec2d1(0, 0, 233, 233);
  16. Rect2i rec2i1(0, 0, 500, 500);
  17. Rect2f rec2f1(0, 0, 235.1, 500.0);
  18. Point p1(50, 250);
  19. if (p1.inside(rec2d1))
  20. cout << "p1 is inisde of rec2d1 " << endl;
  21. else
  22. cout << "p1 is not inisde of rec2d1 "<< endl;
  23. if (p1.inside(rec2i1))
  24. cout << "p1 is inisde of rec2i1 " << endl;
  25. else
  26. cout << "p1 is not inisde of rec2i1 " << endl;
  27. if (p1.inside(rec2f1))
  28. cout << "p1 is inisde of rec2f1 " << endl;
  29. else
  30. cout << "p1 is not inisde of rec2f1 " << endl;
  31. waitKey(0);
  32. return 0;
  33. }

试运行,结果如下:

        Rect对象可以进行“==”判定,“|”运算、“&”运算。下面以实例做演示,演示代码如下: 

  1. // OpenCVBaseData.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2. #include<opencv2/opencv.hpp>
  3. #include <iostream>
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6. int main()
  7. {
  8. Rect rec1(0, 0, 300, 300);
  9. Rect rec2(100, 100, 500, 500);
  10. if (rec1 == rec2)
  11. cout << "rec1 equals rec2" << endl;
  12. else
  13. cout << "rec1 does not equal rec2" << endl;
  14. Rect rec3 = rec1 & rec2;
  15. cout << rec3 << endl;
  16. Rect rec4 = rec1 | rec2;
  17. cout << rec4 << endl;
  18. waitKey(0);
  19. return 0;
  20. }

试运行,结果如下:

RotatedRect(旋转矩形)类 

RotatedRect类与Rect类的不同点是,Rect类所表示的矩形是水平放置的,而RotatedRect类所表示的矩形则是以任意角度放置的,相当于在Rect表示的矩形基础上再旋转一个角度。

RotatedRect类的公有成员函数有一下几个:

RotatedRect ()

RotatedRect (const Point2f &center, const Size2f &size, float angle)

参数:center 矩形的质心,size 矩形的长宽尺寸,angle 旋转角度(顺时针方向旋转)

RotatedRect (const Point2f &point1, const Point2f &point2, const Point2f &point3)

参数: point1 矩形的第一个点,point2 矩形的第二个点,point3 矩形的第三个点,

Rect boundingRect () const

返回包含旋转矩形对象所表示旋转矩形的最小矩形,数据类型为int

Rect<float> boundingRect2f () const

返回包含旋转矩形对象所表示旋转矩形的最小矩形,数据类型为float

void points (Point2f pts[]) const

用旋转矩形对象所表示矩形的角点填充Point2f 点数组

void points (std::vector< Point2f > &pts) const

用旋转矩形对象所表示矩形的角点填充Point2f 点数组

RotatedRect类的公有属性成员变量有一下几个:

float angle 旋转角度,以度表示

Pointe2f center  矩形的质心

Size2f   size    代表矩形长宽的尺寸

       下面以实例演示RotatedRect对象构造及其它成员函数的用法。示例代码如下:

  1. #include<opencv2/opencv.hpp>
  2. #include <iostream>
  3. using namespace cv;
  4. using namespace std;
  5. int main()
  6. {
  7. Mat background(600, 1200, CV_8UC3, Scalar(127, 127, 127));
  8. string vertex_names[4] = { "1","2","3","4" };
  9. Point2f vertices[4];
  10. RotatedRect rRect = RotatedRect(Point2f(600, 300), Size2f(100, 50), 30);
  11. rRect.points(vertices);
  12. for (size_t i = 0; i < 4; i++)
  13. {
  14. line(background, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(0, 0, 255), 1);
  15. putText(background, vertex_names[i], vertices[i], FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0, 255, 0));
  16. }
  17. //Rect rec = rRect.boundingRect();
  18. Rect2f rec = rRect.boundingRect2f();
  19. rectangle(background, rec, Scalar(255, 0, 0), 1, 8, 0);
  20. imshow("Image", background);
  21. RotatedRect rRect1(Point2f(100, 100), Point2f(400, 100), Point2f(400, 300));
  22. cout <<"rRect1 angle: "<< rRect1.angle << endl;
  23. cout << "rRect1 center: " << rRect1.center << endl;
  24. cout << "rRect1 size" << rRect1.size << endl;
  25. waitKey(0);
  26. return 0;
  27. }

试运行,结果如下:

Mat 类 

        Mat类在前面的文章中已经详细介绍这里不再做说明。这里介绍一下Mat对象矩阵数据的位操作及矩阵运算。假如一个Mat对象存储了一副RGB图像,如何获取或改变图像中某一像素的值呢?要做到这一点可以用以下几种

        1. 使用Mat类的成员函数at。

        2,使用Mat内部数据指针ptr。

        3. 使用Mat的数据矩阵的数据指针data。

        4. 使用迭代器

下面用一个实例来演示以上几种Mat数据位操作方法。示例代码如下:

  1. // OpeCVSharp.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2. #include <iostream>
  3. #include <opencv2/opencv.hpp>
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6. int main()
  7. {
  8. Mat src = imread("1.jpg");
  9. if (src.empty())
  10. {
  11. cout << "Cann't load image!" << endl;
  12. return -1;
  13. }
  14. cout <<"src.cols:" << src.cols << endl;
  15. cout << "src.rows:" << src.rows << endl;
  16. cout << "src channels:" << src.channels() << endl;
  17. cout << "src type:" << src.type() << endl;
  18. //获取第00列像素BGR值
  19. uchar b = src.at<uchar>((0, 0), 0);
  20. uchar g = src.at<uchar>((0, 0), 1);
  21. uchar r = src.at<uchar>((0, 0), 2);
  22. cout << "BGR:" << (int)b << " " << (int)g << " " << (int)r << endl;
  23. uchar* puchar = src.ptr(0, 0);
  24. uchar b1 = puchar[0];
  25. uchar g1 = puchar[1];
  26. uchar r1 = puchar[2];
  27. cout << "BGR:" << (int)b1 << " " << (int)g1 << " " << (int)r1 << endl;
  28. uchar b2 = src.data[0];
  29. uchar g2 = src.data[1];
  30. uchar r2 = src.data[2];
  31. cout << "BGR:" << (int)b2 << " " << (int)g2 << " " << (int)r2 << endl;
  32. //改变第00列像素BGR值
  33. src.at<uchar>((0, 0), 0) = 0;
  34. src.at<uchar>((0, 0), 1) = 0;
  35. src.at<uchar>((0, 0), 1) = 255;
  36. /*
  37. puchar[0] = 0;
  38. puchar[0] = 1;
  39. puchar[0] = 255;
  40. */
  41. /*
  42. src.data[0] =0;
  43. src.data[1] = 0;
  44. src.data[2] =255;
  45. */
  46. //imshow("src", src);
  47. waitKey(0);
  48. return 0;
  49. }

试运行,结果如下:

Mat对象实质上是数据矩阵,当然可以进行矩阵运算。这里不做全面介绍,仅介绍两个有趣的运算,与常数相乘及与常数向加。

        先用实例演示与常数相乘,示例代码如下:

  1. // OpeCVSharp.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2. #include <iostream>
  3. #include <opencv2/opencv.hpp>
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6. int main()
  7. {
  8. Mat src = imread("1.jpg");
  9. if (src.empty())
  10. {
  11. cout << "Cann't load image!" << endl;
  12. return -1;
  13. }
  14. cout <<"src.cols:" << src.cols << endl;
  15. cout << "src.rows:" << src.rows << endl;
  16. cout << "src channels:" << src.channels() << endl;
  17. cout << "src type:" << src.type() << endl;
  18. imshow("src", src);
  19. src *= 1.5;
  20. imshow("src new", src);
  21. src *= 0.5;
  22. imshow("src new1", src);
  23. waitKey(0);
  24. return 0;
  25. }

 试运行,结果如下:

可以看出存有图像的Mat对象乘以一个大于1的常数将使图像变亮,乘以一个小于1的常数使图像变暗。不难想象,该Mat对象除以一个常数将会发生什么现象。

        再演示一下Mat对象加、减以一个常数,示例代码如下:

  1. // OpeCVSharp.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2. #include <iostream>
  3. #include <opencv2/opencv.hpp>
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6. int main()
  7. {
  8. Mat src = imread("1.jpg");
  9. if (src.empty())
  10. {
  11. cout << "Cann't load image!" << endl;
  12. return -1;
  13. }
  14. cout <<"src.cols:" << src.cols << endl;
  15. cout << "src.rows:" << src.rows << endl;
  16. cout << "src channels:" << src.channels() << endl;
  17. cout << "src type:" << src.type() << endl;
  18. imshow("src", src);
  19. src += 20;
  20. imshow("src new", src);
  21. src -= 40;
  22. imshow("src new1", src);
  23. waitKey(0);
  24. return 0;
  25. }

试运行,结果如下:

        可以看出,加一个常数使图像变得更蓝,减以一个常数使图像变黄,说明加、减都作用在像素的B通道上。 上面是用彩色图做演示,如果把彩色图转换成灰度图结果又会如何呢?再用实例演示一下,下面是演示的示例代码:

  1. // OpeCVSharp.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2. #include <iostream>
  3. #include <opencv2/opencv.hpp>
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6. int main()
  7. {
  8. Mat src = imread("1.jpg");
  9. if (src.empty())
  10. {
  11. cout << "Cann't load image!" << endl;
  12. return -1;
  13. }
  14. cout <<"src.cols:" << src.cols << endl;
  15. cout << "src.rows:" << src.rows << endl;
  16. cout << "src channels:" << src.channels() << endl;
  17. cout << "src type:" << src.type() << endl;
  18. // imshow("src", src);
  19. cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY);
  20. imshow("src", src);
  21. src += 60;
  22. imshow("src new", src);
  23. src -= 80;
  24. imshow("src new1", src);
  25. waitKey(0);
  26. return 0;
  27. }

试运行,结果如下:

可以看出,对含灰度图的Mat对象加一个 正数,图像会变量,减一个正数图像会变暗。

下面再演示一下使用迭代器是图像变亮,示例代码如下:

  1. // OpeCVSharp.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
  2. #include <iostream>
  3. #include <opencv2/opencv.hpp>
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  6. int main()
  7. {
  8. Mat src = imread("1.jpg");
  9. if (src.empty())
  10. {
  11. cout << "Cann't load image!" << endl;
  12. return -1;
  13. }
  14. imshow("src", src);
  15. /*
  16. Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
  17. filter2D(src, src, src.depth(), kernel);
  18. imshow("src new", src);
  19. */
  20. //让图像变亮
  21. MatIterator_<Vec3b> itstart = src.begin<Vec3b>();
  22. MatIterator_<Vec3b> itend = src.end<Vec3b>();
  23. int temp = src.rows * src.cols;
  24. for (; itstart != itend; itstart++)
  25. {
  26. (*itstart)[0] = saturate_cast<uchar>((*itstart)[0] + 50);
  27. (*itstart)[1] = saturate_cast<uchar>((*itstart)[1] + 50);
  28. (*itstart)[2] = saturate_cast<uchar>((*itstart)[2] + 50);
  29. }
  30. imshow("src new", src);
  31. waitKey(0);
  32. return 0;
  33. }

试运行结果如下:

 

本文到此结束,示例是基于OpenCV4.8(opencv目录位于d盘根目录下)及VS2022。

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