OpenCV 编程入门
美国伊力诺理工学院计算机科学系Gady Adam
翻译：Mensch
2006年11月22日
内容
- 简介
- OpenCV概述
- 资料链接
- OpenCV 命名约定
- 编译命令
- C程序实例
简介
OpenCV概述
- 什么是OpenCV
- 开源C/C++计算机视觉库.
- 面向实时应用进行优化.
- 跨操作系统/硬件/窗口管理器.
- 通用图像/视频载入、存储和获取.
- 由中、高层API构成.
- 为Intel®公司的 Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口.
- 图像数据操作 (分配,释放, 复制, 设定, 转换).
- 图像与视频 I/O (基于文件/摄像头输入, 图像/视频文件输出).
- 矩阵与向量操作与线性代数计算(相乘, 求解, 特征值, 奇异值分解SVD).
- 各种动态数据结构(列表, 队列, 集, 树, 图).
- 基本图像处理(滤波, 边缘检测, 角点检测, 采样与插值, 色彩转换, 形态操作, 直方图, 图像金字塔).
- 结构分析(连接成分, 轮廓处理, 距离转换, 模板匹配, Hough转换, 多边形近似, 线性拟合, 椭圆拟合, Delaunay三角化).
- 摄像头标定 (寻找并跟踪标定模板, 标定, 基础矩阵估计, homography估计, 立体匹配).
- 动作分析(光流, 动作分割, 跟踪).
- 对象辨识 (特征方法, 隐马可夫链模型HMM).
- 基本GUI(显示图像/视频, 键盘鼠标操作, 滚动条).
- 图像标识 (直线, 圆锥, 多边形, 文本绘图)
- cv – OpenCV 主要函数.
- cvaux – 辅助 (实验性) OpenCV 函数.
- cxcore – 数据结构与线性代数算法.
- highgui – GUI函数.
资料链接
- 参考手册:
- <opencv-root>/docs/index.htm
- 网络资源:
- Open Source Computer Vision Library by Gary R. Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006).
- 色彩跟踪: camshiftdemo
- 点跟踪: lkdemo
- 动作分割: motempl
- 边缘检测: laplace
- 边缘检测: edge
- 分割: pyramid_segmentation
- 形态: morphology
- 直方图: demhist
- 距离转换: distrans
- 椭圆拟合 fitellipse
OpenCV 命名约定
- 函数命名:
cvActionTarget[Mod](...)
Action = 核心功能(例如 设定set, 创建create)
Target = 操作目标 (例如 轮廓contour, 多边形polygon)
[Mod] = 可选修饰词 (例如说明参数类型) - 矩阵数据类型:
CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>
S = 带符号整数
U = 无符号整数
F = 浮点数
例: CV_8UC1 表示一个8位无符号单通道矩阵,
CV_32FC2 表示一个32位浮点双通道矩阵. - 图像数据类型:
IPL_DEPTH_<bit_depth>(S|U|F)
例: IPL_DEPTH_8U 表示一个8位无符号图像.
IPL_DEPTH_32F 表示一个32位浮点数图像. - 头文件:
#include <cv.h>
#include <cvaux.h>
#include <highgui.h>
#include <cxcore.h> // 不必要 - 该头文件已在 cv.h 文件中包含
编译命令
- Linux系统:
g++ hello-world.cpp -o hello-world
-I /usr/local/include/opencv -L /usr/local/lib
-lm -lcv -lhighgui -lcvaux - Windows系统:
注意在项目属性中设好OpenCV头文件以及库文件的路径.
C程序实例
////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// hello-world.cpp
//
// 一个简单的OpenCV程序
// 它从一个文件中读取图像，将色彩值颠倒，并显示结果.
//
////////////////////////////////////////////////////////////////////////
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
IplImage* img = 0;
int height,width,step,channels;
uchar *data;
int i,j,k;
if(argc<2){
printf("Usage: main <image-file-name>n7");
exit(0);
}
// 载入图像
img=cvLoadImage(argv[1]);
if(!img){
printf("Could not load image file: %sn",argv[1]);
exit(0);
}
// 获取图像数据
height = img->height;
width = img->width;
step = img->widthStep;
channels = img->nChannels;
data = (uchar *)img->imageData;
printf("Processing a %dx%d image with %d channelsn",height,width,channels);
// 创建窗口
cvNamedWindow("mainWin", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvMoveWindow("mainWin", 100, 100);
// 反色图像
for(i=0;i<height;i++) for(j=0;j<width;j++) for(k=0;k<channels;k++)
data[i*step+j*channels+k]=255-data[i*step+j*channels+k];
// 显示图像
cvShowImage("mainWin", img );
// wait for a key
cvWaitKey(0);
// release the image
cvReleaseImage(&img );
return 0;
}
GUI命令
窗口管理
- 创建并放置一个窗口:
cvNamedWindow("win1", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvMoveWindow("win1", 100, 100); // 以屏幕左上角为起点的偏移量 - 读入图像:
IplImage* img=0;
img=cvLoadImage(fileName);
if(!img) printf("Could not load image file: %sn",fileName); - 显示图像:
cvShowImage("win1",img);可显示彩色或灰度的字节/浮点图像。 彩色图像数据认定为BGR顺序.
- 关闭窗口:
cvDestroyWindow("win1"); - 改变窗口尺寸:
cvResizeWindow("win1",100,100); // 新的宽/高值(象素点)
输入设备
- 响应鼠标事件:
- 定义鼠标handler:
void mouseHandler(int event, int x, int y, int flags, void* param)
{
switch(event){
case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
if(flags & CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY)
printf("Left button down with CTRL pressedn");
break;
case CV_EVENT_LBUTTONUP:
printf("Left button upn");
break;
}
}
// x,y: 针对左上角的像点坐标
// event: CV_EVENT_LBUTTONDOWN, CV_EVENT_RBUTTONDOWN, CV_EVENT_MBUTTONDOWN,
// CV_EVENT_LBUTTONUP, CV_EVENT_RBUTTONUP, CV_EVENT_MBUTTONUP,
// CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK, CV_EVENT_RBUTTONDBLCLK, CV_EVENT_MBUTTONDBLCLK,
// CV_EVENT_MOUSEMOVE:
// flags: CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY, CV_EVENT_FLAG_SHIFTKEY, CV_EVENT_FLAG_ALTKEY,
// CV_EVENT_FLAG_LBUTTON, CV_EVENT_FLAG_RBUTTON, CV_EVENT_FLAG_MBUTTON - 注册handler:
mouseParam=5;
cvSetMouseCallback("win1",mouseHandler,&mouseParam);
- 定义鼠标handler:
- 键盘没有事件handler.
- 直接获取键盘操作:
int key;
key=cvWaitKey(10); // 输入等待10ms - 等待按键并获取键盘操作:
int key;
key=cvWaitKey(0); // 无限等待键盘输入 - 键盘输入循环:
while(1){
key=cvWaitKey(10);
if(key==27) break;
switch(key){
case 'h':
...
break;
case 'i':
...
break;
}
}
- 定义滚动条handler:
void trackbarHandler(int pos)
{
printf("Trackbar position: %dn",pos);
} - 注册handler:
int trackbarVal=25;
int maxVal=100;
cvCreateTrackbar("bar1", "win1", &trackbarVal ,maxVal , trackbarHandler); - 获取滚动条当前位置:
int pos = cvGetTrackbarPos("bar1","win1"); - 设定滚动条位置:
cvSetTrackbarPos("bar1", "win1", 25);
OpenCV基础数据结构
图像数据结构
- IPL 图像:
IplImage
|-- int nChannels; // 色彩通道数(1,2,3,4)
|-- int depth; // 象素色深:
| // IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S,
| // IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S,
| // IPL_DEPTH_32S,IPL_DEPTH_32F,
| // IPL_DEPTH_64F
|-- int width; // 图像宽度（象素点数）
|-- int height; // 图像高度（象素点数）
|-- char* imageData; // 指针指向成一列排列的图像数据
| // 注意色彩顺序为BGR
|-- int dataOrder; // 0 - 彩色通道交叉存取 BGRBGRBGR,
| // 1 - 彩色通道分隔存取 BBBGGGRRR
| // 函数cvCreateImage只能创建交叉存取的图像
|-- int origin; // 0 - 起点为左上角,
| // 1 - 起点为右下角(Windows位图bitmap格式)
|-- int widthStep; // 每行图像数据所占字节大小
|-- int imageSize; // 图像数据所占字节大小 = 高度*每行图像数据字节大小
|-- struct _IplROI *roi;// 图像ROI. 若不为NULL则表示需要处理的图像
| // 区域.
|-- char *imageDataOrigin; // 指针指向图像数据原点
| // (用来校准图像存储单元的重新分配)
|
|-- int align; // 图像行校准: 4或8字节校准
| // OpenCV不采用它而使用widthStep
|-- char colorModel[4]; // 图像色彩模型 - 被OpenCV忽略
矩阵与向量
- 矩阵:
CvMat // 2维数组
|-- int type; // 元素类型(uchar,short,int,float,double)
|-- int step; // 一行所占字节长度
|-- int rows, cols; // 尺寸大小
|-- int height, width; // 备用尺寸参照
|-- union data;
|-- uchar* ptr; // 针对unsigned char矩阵的数据指针
|-- short* s; // 针对short矩阵的数据指针
|-- int* i; // 针对integer矩阵的数据指针
|-- float* fl; // 针对float矩阵的数据指针
|-- double* db; // 针对double矩阵的数据指针
CvMatND // N-维数组
|-- int type; // 元素类型(uchar,short,int,float,double)
|-- int dims; // 数组维数
|-- union data;
| |-- uchar* ptr; // 针对unsigned char矩阵的数据指针
| |-- short* s; // 针对short矩阵的数据指针
| |-- int* i; // 针对integer矩阵的数据指针
| |-- float* fl; // 针对float矩阵的数据指针
| |-- double* db; // 针对double矩阵的数据指针
|
|-- struct dim[]; // 每个维的信息
|-- size; // 该维内元素个数
|-- step; // 该维内元素之间偏移量
CvSparseMat // 稀疏N维数组 - 通用数组:
CvArr* // 仅作为函数参数，说明函数接受多种类型的数组，例如：
// IplImage*, CvMat* 或者 CvSeq*.
// 只需通过分析数组头部的前4字节便可确定数组类型 - 标量:
CvScalar
|-- double val[4]; //4D向量初始化函数:
CvScalar s = cvScalar(double val0, double val1=0, double val2=0, double val3=0);
举例:
CvScalar s = cvScalar(20.0);
s.val[0]=10.0;注意：初始化函数与数据结构同名，只是首字母小写. 它不是C++的构造函数.
其他数据结构
- 点:
CvPoint p = cvPoint(int x, int y);
CvPoint2D32f p = cvPoint2D32f(float x, float y);
CvPoint3D32f p = cvPoint3D32f(float x, float y, float z);
例如:
p.x=5.0;
p.y=5.0; - 长方形尺寸:
CvSize r = cvSize(int width, int height);
CvSize2D32f r = cvSize2D32f(float width, float height); - 带偏移量的长方形尺寸:
CvRect r = cvRect(int x, int y, int width, int height);
图像处理
分配与释放图像空间
- 分配图像空间:
IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);
size: cvSize(width,height);
depth: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F, IPL_DEPTH_64F
channels: 1, 2, 3 or 4.
注意数据为交叉存取.彩色图像的数据编排为b0 g0 r0 b1 g1 r1 ...举例:
// 分配一个单通道字节图像
IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
// 分配一个三通道浮点图像
IplImage* img2=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3); - 释放图像空间:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
cvReleaseImage(&img); - 复制图像:
IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
IplImage* img2;
img2=cvCloneImage(img1); - 设定/获取兴趣区域:
void cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect);
void cvResetImageROI(IplImage* image);
vRect cvGetImageROI(const IplImage* image);
大部分OpenCV函数都支持ROI. - 设定/获取兴趣通道:
void cvSetImageCOI(IplImage* image, int coi); // 0=all
int cvGetImageCOI(const IplImage* image);
大部分OpenCV函数暂不支持COI.
读取存储图像
- 从文件中载入图像:
IplImage* img=0;
img=cvLoadImage(fileName);
if(!img) printf("Could not load image file: %sn",fileName);
Supported image formats: BMP, DIB, JPEG, JPG, JPE, PNG, PBM, PGM, PPM,
SR, RAS, TIFF, TIF载入图像默认转为3通道彩色图像. 如果不是，则需加flag:
img=cvLoadImage(fileName,flag);
flag: >0 载入图像转为三通道彩色图像
=0 载入图像转为单通道灰度图像
<0 不转换载入图像(通道数与图像文件相同). - 图像存储为图像文件:
if(!cvSaveImage(outFileName,img)) printf("Could not save: %sn",outFileName);输入文件格式由文件扩展名决定.
存取图像元素
- 假设需要读取在i行j列像点的第k通道. 其中, 行数i的范围为[0, height-1], 列数j的范围为[0, width-1], 通道k的范围为[0, nchannels-1].
- 间接存取: (比较通用, 但效率低, 可读取任一类型图像数据)
- 对单通道字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("intensity=%fn",s.val[0]);
s.val[0]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value - 对多通道浮点或字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("B=%f, G=%f, R=%fn",s.val[0],s.val[1],s.val[2]);
s.val[0]=111;
s.val[1]=111;
s.val[2]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value
- 对单通道字节图像:
- 直接存取: (效率高, 但容易出错)
- 对单通道字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111; - 对多通道字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R - 对多通道浮点图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R
- 对单通道字节图像:
- 对单通道字节图像:
IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
int height = img->height;
int width = img->width;
int step = img->widthStep/sizeof(uchar);
uchar* data = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j] = 111; - 对多通道字节图像:
IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
int height = img->height;
int width = img->width;
int step = img->widthStep/sizeof(uchar);
int channels = img->nChannels;
uchar* data = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111; - 对单通道浮点图像(假设用4字节调整):
IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
int height = img->height;
int width = img->width;
int step = img->widthStep/sizeof(float);
int channels = img->nChannels;
float * data = (float *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111;
- 对单/多通道字节图像，多通道浮点图像定义一个 c++ wrapper:
template<class T> class Image
{
private:
IplImage* imgp;
public:
Image(IplImage* img=0) {imgp=img;}
~Image(){imgp=0;}
void operator=(IplImage* img) {imgp=img;}
inline T* operator[](const int rowIndx) {
return ((T *)(imgp->imageData + rowIndx*imgp->widthStep));}
};
typedef struct{
unsigned char b,g,r;
} RgbPixel;
typedef struct{
float b,g,r;
} RgbPixelFloat;
typedef Image<RgbPixel> RgbImage;
typedef Image<RgbPixelFloat> RgbImageFloat;
typedef Image<unsigned char> BwImage;
typedef Image<float> BwImageFloat; - 单通道字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
BwImage imgA(img);
imgA[i][j] = 111; - 多通道字节图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
RgbImage imgA(img);
imgA[i][j].b = 111;
imgA[i][j].g = 111;
imgA[i][j].r = 111; - 多通道浮点图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
RgbImageFloat imgA(img);
imgA[i][j].b = 111;
imgA[i][j].g = 111;
imgA[i][j].r = 111;
图像转换
- 转为灰度或彩色字节图像:
cvConvertImage(src, dst, flags=0);
src = float/byte grayscale/color image
dst = byte grayscale/color image
flags = CV_CVTIMG_FLIP (flip vertically)
CV_CVTIMG_SWAP_RB (swap the R and B channels) - 转换彩色图像为灰度图像:
使用OpenCV转换函数:
cvCvtColor(cimg,gimg,CV_BGR2GRAY); // cimg -> gimg
直接转换:
for(i=0;i<cimg->height;i++) for(j=0;j<cimg->width;j++)
gimgA[i][j]= (uchar)(cimgA[i][j].b*0.114 +
cimgA[i][j].g*0.587 +
cimgA[i][j].r*0.299); - 颜色空间转换:
cvCvtColor(src,dst,code); // src -> dst
code = CV_<X>2<Y>
<X>/<Y> = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS
e.g.: CV_BGR2GRAY, CV_BGR2HSV, CV_BGR2Lab
绘图命令
- 画长方体:
// 用宽度为1的红线在(100,100)与(200,200)之间画一长方体
cvRectangle(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(255,0,0), 1); - 画圆:
// 在(100,100)处画一半径为20的圆,使用宽度为1的绿线
cvCircle(img, cvPoint(100,100), 20, cvScalar(0,255,0), 1); - 画线段:
// 在(100,100)与(200,200)之间画绿色线段，宽度为1
cvLine(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(0,255,0), 1); - 画一组线段:
CvPoint curve1[]={10,10, 10,100, 100,100, 100,10};
CvPoint curve2[]={30,30, 30,130, 130,130, 130,30, 150,10};
CvPoint* curveArr[2]={curve1, curve2};
int nCurvePts[2]={4,5};
int nCurves=2;
int isCurveClosed=1;
int lineWidth=1;
cvPolyLine(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,isCurveClosed,cvScalar(0,255,255),lineWidth); - 画内填充色的多边形:
cvFillPoly(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,cvScalar(0,255,255));
- 添加文本:
CvFont font;
double hScale=1.0;
double vScale=1.0;
int lineWidth=1;
cvInitFont(&font,CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX|CV_FONT_ITALIC, hScale,vScale,0,lineWidth);
cvPutText (img,"My comment",cvPoint(200,400), &font, cvScalar(255,255,0));Other possible fonts:
CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN,
CV_FONT_HERSHEY_DUPLEX, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX,
CV_FONT_HERSHEY_TRIPLEX, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,
CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX,
矩阵操作
分配释放矩阵空间
- 综述:
- OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样.
- OpenCV将向量作为1维矩阵处理.
- 矩阵按行存储，每行有4字节的校整.
CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type);
type: 矩阵元素类型. 格式为CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>.
例如: CV_8UC1 表示8位无符号单通道矩阵, CV_32SC2表示32位有符号双通道矩阵.
例程:
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
cvReleaseMat(&M);
CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
CvMat* M2;
M2=cvCloneMat(M1);
double a[] = { 1, 2, 3, 4,
5, 6, 7, 8,
9, 10, 11, 12 };
CvMat Ma=cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);
另一种方法:
CvMat Ma;
cvInitMatHeader(&Ma, 3, 4, CV_64FC1, a);
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
cvSetIdentity(M); // 这里似乎有问题，不成功
存取矩阵元素
- 假设需要存取一个2维浮点矩阵的第(i,j)个元素.
- 间接存取矩阵元素:
cvmSet(M,i,j,2.0); // Set M(i,j)
t = cvmGet(M,i,j); // Get M(i,j) - 直接存取，假设使用4-字节校正:
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
int n = M->cols;
float *data = M->data.fl;
data[i*n+j] = 3.0; - 直接存取，校正字节任意:
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
int step = M->step/sizeof(float);
float *data = M->data.fl;
(data+i*step)[j] = 3.0; - 直接存取一个初始化的矩阵元素:
double a[16];
CvMat Ma = cvMat(3, 4, CV_64FC1, a);
a[i*4+j] = 2.0; // Ma(i,j)=2.0;
矩阵/向量操作
- 矩阵-矩阵操作:
CvMat *Ma, *Mb, *Mc;
cvAdd(Ma, Mb, Mc); // Ma+Mb -> Mc
cvSub(Ma, Mb, Mc); // Ma-Mb -> Mc
cvMatMul(Ma, Mb, Mc); // Ma*Mb -> Mc - 按元素的矩阵操作:
CvMat *Ma, *Mb, *Mc;
cvMul(Ma, Mb, Mc); // Ma.*Mb -> Mc
cvDiv(Ma, Mb, Mc); // Ma./Mb -> Mc
cvAddS(Ma, cvScalar(-10.0), Mc); // Ma.-10 -> Mc - 向量乘积:
double va[] = {1, 2, 3};
double vb[] = {0, 0, 1};
double vc[3];
CvMat Va=cvMat(3, 1, CV_64FC1, va);
CvMat Vb=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vb);
CvMat Vc=cvMat(3, 1, CV_64FC1, vc);
double res=cvDotProduct(&Va,&Vb); // 点乘: Va . Vb -> res
cvCrossProduct(&Va, &Vb, &Vc); // 向量积: Va x Vb -> Vc
end{verbatim}注意 Va, Vb, Vc 在向量积中向量元素个数须相同.
- 单矩阵操作:
CvMat *Ma, *Mb;
cvTranspose(Ma, Mb); // transpose(Ma) -> Mb (不能对自身进行转置)
CvScalar t = cvTrace(Ma); // trace(Ma) -> t.val[0]
double d = cvDet(Ma); // det(Ma) -> d
cvInvert(Ma, Mb); // inv(Ma) -> Mb - 非齐次线性系统求解:
CvMat* A = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
CvMat* x = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
CvMat* b = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
cvSolve(&A, &b, &x); // solve (Ax=b) for x - 特征值分析(针对对称矩阵):
CvMat* A = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
CvMat* E = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
CvMat* l = cvCreateMat(3,1,CV_32FC1);
cvEigenVV(&A, &E, &l); // l = A的特征值 (降序排列)
// E = 对应的特征向量 (每行) - 奇异值分解SVD:
CvMat* A = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
CvMat* U = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
CvMat* D = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
CvMat* V = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1);
cvSVD(A, D, U, V, CV_SVD_U_T|CV_SVD_V_T); // A = U D V^T标号使得 U 和 V 返回时被转置(若没有转置标号，则有问题不成功!!!).
视频序列操作
从视频序列中抓取一帧
- OpenCV支持从摄像头或视频文件(AVI)中抓取图像.
- 从摄像头获取初始化:
CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // capture from video device #0
- 从视频文件获取初始化:
CvCapture* capture = cvCaptureFromAVI("infile.avi"); - 抓取帧:
IplImage* img = 0;
if(!cvGrabFrame(capture)){ // 抓取一帧
printf("Could not grab a framen7");
exit(0);
}
img=cvRetrieveFrame(capture); // 恢复获取的帧图像要从多个摄像头同时获取图像, 首先从每个摄像头抓取一帧. 在抓取动作都结束后再恢复帧图像.
- 释放抓取源:
cvReleaseCapture(&capture);
注意由设备抓取的图像是由capture函数自动分配和释放的. 不要试图自己释放它.
获取/设定帧信息
- 获取设备特性:
cvQueryFrame(capture); // this call is necessary to get correct
// capture properties
int frameH = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
int frameW = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int fps = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FPS);
int numFrames = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);所有帧数似乎只与视频文件有关. 用摄像头时不对，奇怪!!!.
- 获取帧信息:
float posMsec = cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_MSEC);
int posFrames = (int) cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES);
float posRatio = cvGetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO);获取所抓取帧在视频序列中的位置, 从首帧开始按[毫秒]算. 或者从首帧开始从0标号, 获取所抓取帧的标号. 或者取相对位置，首帧为0，末帧为1, 只对视频文件有效.
- 设定所抓取的第一帧标号:
// 从视频文件相对位置0.9处开始抓取
cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, (double)0.9);只对从视频文件抓取有效. 不过似乎也不成功!!!
存储视频文件
- 初始化视频存储器:
CvVideoWriter *writer = 0;
int isColor = 1;
int fps = 25; // or 30
int frameW = 640; // 744 for firewire cameras
int frameH = 480; // 480 for firewire cameras
writer=cvCreateVideoWriter("out.avi",CV_FOURCC('P','I','M','1'),
fps,cvSize(frameW,frameH),isColor);其他有效编码:
CV_FOURCC('P','I','M','1') = MPEG-1 codec
CV_FOURCC('M','J','P','G') = motion-jpeg codec (does not work well)
CV_FOURCC('M', 'P', '4', '2') = MPEG-4.2 codec
CV_FOURCC('D', 'I', 'V', '3') = MPEG-4.3 codec
CV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X') = MPEG-4 codec
CV_FOURCC('U', '2', '6', '3') = H263 codec
CV_FOURCC('I', '2', '6', '3') = H263I codec
CV_FOURCC('F', 'L', 'V', '1') = FLV1 codec若把视频编码设为-1则将打开一个编码选择窗口(windows系统下).
- 存储视频文件:
IplImage* img = 0;
int nFrames = 50;
for(i=0;i<nFrames;i++){
cvGrabFrame(capture); // 抓取帧
img=cvRetrieveFrame(capture); // 恢复图像
cvWriteFrame(writer,img); // 将帧添加入视频文件
}若想在抓取中查看抓取图像, 可在循环中加入下列代码:
cvShowImage("mainWin", img);
key=cvWaitKey(20); // wait 20 ms若没有20[毫秒]延迟，将无法正确显示视频序列.
- 释放视频存储器:
cvReleaseVideoWriter(&writer);
Tempus Fugit Amor Manet 
松鼠这几天摘了很多松果啊！看那么多东西该好好休息一下哦！
实在是无语了。。。。只能向Mensch同学好好学习了！！！
鼓励在贴一篇opev CV,directX,open GL的相关比较
这三个功能感觉差不多么
真的要去学我都不知道该学哪个了
你好，不知道怎么逛的，逛到这里，我最近在研究opencv跟VC++,有一个小作业，就是读取yuv视频，然后一帧一帧的存储，我发觉，我想问一下，用opencv可以处理yuv视频吗，还是只能处理avi视频。应该没戏了，因为貌似这篇文章是好几年前的啊。
你好，yuv是一种非常简单的视频存储方式，你只要学会如何使用C++语言读取文件，把yuv视频里的内容正确读取出来，然后转换为OpenCV的图像格式，便能让OpenCV进行图像处理了。
单单是读取yuv和存储，而不用进行图像处理的话，我觉得不用OpenCV，直接用C++语言就行了