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OpenCV学习笔记

原文始发于:OpenCV学习笔记

转自:http://blog.csdn.net/byxdaz/archive/2009/11/30/4909452.aspx

 

一、OpenCV概述与功能介绍

OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。

OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费(FREE)的。(细节参考 license)。代码下载地址:http://www.sourceforge.net/projects/opencvlibrary

OpenCV 为Intel® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 这意味着如果有为特定处理器优化的的 IPP 库, OpenCV 将在运行时自动加载这些库。 更多关于 IPP 的信息请参考: http://www.intel.com/software/products/ipp/index.htm

它有以下特点:
1) 开放的C/C++源码
2) 基于Intel处理器指令集开发的优化代码
3) 统一的结构和功能定义
4) 强大的图像和矩阵运算能力
5) 方便灵活的用户接口
6)同时支持MS-WINDOWS、LINUX平台
作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目,OPENCV可以直接应用于很多领域,作为第二次开发的理想工具。

OpenCV功能介绍:

OpenCV包含如下几个部分:

Cxcore:一些基本函数(各种数据类型的基本运算等)。

Cv:图像处理和计算机视觉功能(图像处理,结构分析,运动分析,物体跟踪,模式识别,摄像机定标)

Ml:机器学习模块,目前内容主要为分类器。

Cvaux:一些实验性的函数(ViewMorphing,三维跟踪,PCA,HMM)

Highgui:用户交互部分,(GUI,图象视频I/O,系统调用函数)

 

二、OpenCV安装

OpenCV2.0刚刚发布,VC 2008 Express下安装OpenCV2.0请参考:

http://www.opencv.org.cn/index.php/VC_2008_Express%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85OpenCV2.0

 

三、基础知识:

1、opencv 数据类型转换操作小结

(1)图像中或矩阵数组中数据格式转换:
cvConvert( image, image_temp );

cvConvertScale( const CvArr* src, CvArr* dst, double scale CV_DEFAULT(1), double shift CV_DEFAULT(0) );

cvScale(src, dst);

// Converts CvArr (IplImage or CvMat,…) to CvMat.
cvGetMat( const CvArr* arr, CvMat* header, int* coi CV_DEFAULT(NULL), int allowND CV_DEFAULT(0));
cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* mask ); //可以实现对不规制图形的提取

(2)多通道图像转成数组中数据
cvGetMat( const CvArr* array, CvMat* mat, int* pCOI, int allowND )

cvCopy(img,mat);

// Converts CvArr (IplImage or CvMat,…) to CvMat.
cvGetMat( const CvArr* arr, CvMat* header, int* coi CV_DEFAULT(NULL), int allowND CV_DEFAULT(0));

(3) 数组中数据转成多通道图像
cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL );

cvGetMat( const CvArr* arr, CvMat* header, int* coi CV_DEFAULT(NULL), int allowND CV_DEFAULT(0));

 

2、二值化函数cvAdaptiveThreshold和cvThreshold的一些发现

自适应二值化计算像素的邻域的平均灰度,来决定二值化的值。如果整个区域几乎是一样灰度的,则无法给出合适的结果了。之所以看起来像边缘检测,是因为窗尺寸设置的小,可以改大一点试一试。
cvAdaptiveThreshold( src, dst, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 21); //窗设置为21
没有万能的二值化方法,具体问题具体分析,自适应二值化对于光照不均的文字,条码等,效果很好。窗口大小选择,考虑被检测物体尺寸。自适应阈值化中的阈值完全是由你所选择的邻域所确定的,如果你所选择的邻域非常小(比如3×3),那么很显然阈值的“自适应程度”就非常高,这在结果图像中就表现为边缘检测的效果。如果邻域选择的比较大(比如31×31),那么阈值的“自适应程度”就比较低,这在结果图像中就表现为二值化的效果。

 

3、用 gabor 和 AdaBoost (MultiBoost )做目标检测图像识别

http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=10&t=7790

 

4、视频跟踪方法

跟踪的方法我知道的有KLMAN滤波.粒子滤波.camshift.meanshift。

基于Mean Shift的阈值分割:http://www.codesoso.com/code/mean_shift.aspx
http://arslan-ai.spaces.live.com/blog/cns!CAE7EF891A2218BA!123.entry
 
5、怎么访问图像像素

(坐标是从0开始的,并且是相对图像原点的位置。图像原点或者是左上角 (img->origin=IPL_ORIGIN_TL) 或者是左下角 (img->origin=IPL_ORIGIN_BL) )

假设有 8-bit 1-通道的图像 I (IplImage* img):

———————————————————————

I(x,y) ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x]

———————————————————————

假设有 8-bit 3-通道的图像 I (IplImage* img):

———————————————————————

I(x,y)blue ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3]

I(x,y)green ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3+1]

I(x,y)red ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3+2]

——————————————————————————

例如,给点 (100,100) 的亮度增加 30 ,那么可以这样做:

——————————————————————————

CvPoint pt = {100,100};

((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[pt.x*3] += 30;

((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[pt.x*3+1] += 30;

((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[pt.x*3+2] += 30;

—————————————————————————–

或者更高效地:

—————————————————————————–

CvPoint pt = {100,100};

uchar* temp_ptr = &((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[pt.x*3];

temp_ptr[0] += 30;

temp_ptr[1] += 30;

temp_ptr[2] += 30;

—————————————————————————–

假设有 32-bit 浮点数, 1-通道 图像 I (IplImage* img):

—————————————————————————–

I(x,y) ~ ((float*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x]

—————————————————————————–

现在,一般的情况下,假设有 N-通道,类型为 T 的图像:

—————————————————————————–

I(x,y)c ~ ((T*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*N + c]

—————————————————————————–

你可以使用宏 CV_IMAGE_ELEM( image_header, elemtype, y, x_Nc )

—————————————————————————–

I(x,y)c ~ CV_IMAGE_ELEM( img, T, y, x*N + c )

—————————————————————————–

也有针对各种图像(包括 4 通道图像)和矩阵的函数(cvGet2D, cvSet2D), 但是它们非常慢。

 

6、如何访问矩阵元素?

方法是类似的(下面的例子都是针对 0 起点的列和行)

 

设有 32-bit 浮点数的实数矩阵 M (CvMat* mat):

—————————————————————————-

M(i,j) ~ ((float*)(mat->data.ptr + mat->step*i))[j]

—————————————————————————-

设有 64-bit 浮点数的复数矩阵 M (CvMat* mat):

—————————————————————————-

Re M(i,j) ~ ((double*)(mat->data.ptr + mat->step*i))[j*2]

Im M(i,j) ~ ((double*)(mat->data.ptr + mat->step*i))[j*2+1]

—————————————————————————-

对单通道矩阵,有宏 CV_MAT_ELEM( matrix, elemtype, row, col ), 例如对 32-bit

 浮点数的实数矩阵:

M(i,j) ~ CV_MAT_ELEM( mat, float, i, j ),

例如,这儿是一个 3×3 单位矩阵的初始化:

CV_MAT_ELEM( mat, float, 0, 0 ) = 1.f;

CV_MAT_ELEM( mat, float, 0, 1 ) = 0.f;

CV_MAT_ELEM( mat, float, 0, 2 ) = 0.f;

CV_MAT_ELEM( mat, float, 1, 0 ) = 0.f;

CV_MAT_ELEM( mat, float, 1, 1 ) = 1.f;

CV_MAT_ELEM( mat, float, 1, 2 ) = 0.f;

CV_MAT_ELEM( mat, float, 2, 0 ) = 0.f;

CV_MAT_ELEM( mat, float, 2, 1 ) = 0.f;

CV_MAT_ELEM( mat, float, 2, 2 ) = 1.f;

 

7、如何在 OpenCV 中处理我自己的数据

设你有 300×200 32-bit 浮点数 image/array, 也就是对一个有 60000 个元素的数组。

—————————————————————————-

int cols = 300, rows = 200;

float* myarr = new float[rows*cols];

// 第一步,初始化 CvMat 头

CvMat mat = cvMat( rows, cols,

                  CV_32FC1, // 32 位浮点单通道类型

                  myarr // 用户数据指针(数据没有被复制)

                  );

// 第二步,使用 cv 函数, 例如计算 l2 (Frobenius) 模

double norm = cvNorm( &mat, 0, CV_L2 );

delete myarr;

其它情况在参考手册中有描述。 见 cvCreateMatHeader,cvInitMatHeader,cvCreateImageHeader, cvSetData 等

 

8、如何读入和显示图像

—————————————————————————-

/* usage: prog <image_name> */

#include "cv.h"

#include "highgui.h"

 

int main( int argc, char** argv )

{

   

    IplImage* img;

    if( argc == 2 && (img = cvLoadImage( argv[1], 1)) != 0 )

    {

       

        cvNamedWindow( "Image view", 1 );

        cvShowImage( "Image view", img );

        cvWaitKey(0); // 非常重要,内部包含事件处理循环

        cvDestroyWindow( "Image view" );

        cvReleaseImage( &img );

        return 0;

         

}

    return -1;

       

}

 

9、图像的通道

描述一个像素点,如果是灰度,那么只需要一个数值来描述它,就是单通道。 如果一个像素点,有RGB三种颜色来描述它,就是三通道。4通道通常为RGBA,在某些处理中可能会用到。 2通道图像不常见,通常在程序处理中会用到,如傅里叶变换,可能会用到,一个通道为实数,一个通道为虚数,主要是编程方便。

 

10、HBITMAP 转换IplImage、IplImage转换为DIB

// HBITMAP 转换IplImage

IplImage* hBitmap2Ipl(HBITMAP hBmp)

{

BITMAP bmp;

::GetObject(hBmp,sizeof(BITMAP),&bmp);

int nChannels = bmp.bmBitsPixel == 1 ? 1 : bmp.bmBitsPixel/8 ;

int depth = bmp.bmBitsPixel == 1 ? IPL_DEPTH_1U : IPL_DEPTH_8U;

IplImage* img = cvCreateImageHeader( cvSize(bmp.bmWidth, bmp.bmHeight)

, depth, nChannels );

img->imageData =

(char*)malloc(bmp.bmHeight*bmp.bmWidth*nChannels*sizeof(char));

memcpy(img->imageData,(char*)(bmp.bmBits),bmp.bmHeight*bmp.bmWidth*nChannels);

return img;

}

 

void createDIB(IplImage* &pict){

IplImage * Red=cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH,IMAGE_HEIGHT),

IPL_DEPTH_8U, 1 );

IplImage * Green=cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH,IMAGE_HEIGHT),

IPL_DEPTH_8U, 1 );

IplImage * Blue=cvCreateImage( cvSize(IMAGE_WIDTH,IMAGE_HEIGHT),

IPL_DEPTH_8U, 1 );

cvSetImageCOI( pict, 3);

cvCopy(pict,Red);

cvSetImageCOI( pict, 2);

cvCopy(pict,Green);

cvSetImageCOI(pict, 1);

cvCopy(pict,Blue);

//Initialize the BMP display buffer

bmi = (BITMAPINFO*)buffer;

bmih = &(bmi->bmiHeader);

memset( bmih, 0, sizeof(*bmih));

bmih->biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER);

bmih->biWidth = IMAGE_WIDTH;

bmih->biHeight = IMAGE_HEIGHT; // -IMAGE_HEIGHT;

bmih->biPlanes = 1;

bmih->biCompression = BI_RGB;

bmih->biBitCount = 24;

palette = bmi->bmiColors;

for( int i = 0; i < 256; i++ ){

palette[i].rgbBlue = palette[i].rgbGreen = palette[i].rgbRed =

(BYTE)i;

palette[i].rgbReserved = 0;

}

cvReleaseImage(&Red);

cvReleaseImage(&Green);

cvReleaseImage(&Blue);

}

 

// HBITMAP转换DIB

HBITMAP plIamgeToDIB(IplImage *pImg,int Size)  

{  

    HDC hDC = ::CreateCompatibleDC(0);  

    BYTE tmp[sizeof(BITMAPINFO)+255*4];  

    BITMAPINFO *bmi = (BITMAPINFO*)tmp;  

    HBITMAP hBmp;  

    int i;  

    memset(bmi,0,sizeof(BITMAPINFO));  

    bmi->bmiHeader.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER);  

    bmi->bmiHeader.biWidth = pImg->width;  

    bmi->bmiHeader.biHeight = -pImg->height;  

    bmi->bmiHeader.biPlanes = Size;  

    bmi->bmiHeader.biBitCount = pImg->nChannels * pImg->depth;  

 

    bmi->bmiHeader.biCompression = BI_RGB;  

    bmi->bmiHeader.biSizeImage = pImg->width*pImg->height*1;  

    bmi->bmiHeader.biClrImportant =0 ;  

    switch(pImg->nChannels * pImg->depth)  

    {  

    case 8 :  

    for(i=0 ; i < 256 ; i++)  

    {  

    bmi->bmiColors[i].rgbBlue = i;  

    bmi->bmiColors[i].rgbGreen= i;  

    bmi->bmiColors[i].rgbRed= i;  

    }  

    break;  

    case 32:  

    case 24:  

    ((DWORD*) bmi->bmiColors)[0] = 0x00FF0000; /* red mask */ 

    ((DWORD*) bmi->bmiColors)[1] = 0x0000FF00; /* green mask */ 

    ((DWORD*) bmi->bmiColors)[2] = 0x000000FF; /* blue mask */ 

    break;  

    }  

    hBmp = ::CreateDIBSection(hDC,bmi,DIB_RGB_COLORS,NULL,0,0);  

    SetDIBits(hDC,hBmp,0,pImg->height,pImg->imageData,bmi,DIB_RGB_COLORS);  

    ::DeleteDC(hDC);  

return hBmp;  

 

 

11、图像分割

做分水岭图像分割:cvWatershed

meanshift图像分割:PyrMeanShiftFiltering

用金字塔实现图像分割:cvPyrSegmentation

http://blog.csdn.net/gnuhpc/archive/2009/06/21/4286186.aspx

大津算法阈值分割:http://hi.baidu.com/lazycat3611/blog/item/491febde06bc605d94ee37e8.html

最大熵阈值分割算法:http://www.aiseminar.cn/html/00/t-700.html

 

12、边缘检测

cvCanny:采用 Canny 算法做边缘检测

cvLaplace:laplace边缘检测

http://www.mvonline.com.cn/bbs/simple/index.php?t2421.html

cvSobel:Sobel边缘检测

cvCornerHarris:哈里斯(Harris)边缘检测

 

13、匹配

cvCalcEMD2:两个加权点集之间计算最小工作距离

cvMatchShapes:比较两个形状

cvMatchTemplate:比较模板和重叠的图像区域

基于opencv的sift图像匹配算法vc++源码:http://codechina.net/source/620393

 

14、分类器

boosted分类器:分类器的boosting技术有四种: Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost。

HAAR分类器,自于haar小波运算。

神经网络分类器

SVM分类器,SVM是一个分类器,原始的SVM是一个两类分类的分类器。可以通过1:1或者1:n的方式来组合成一个多类分类的分类器。天生通过核函数的使用支持高维数据的分类。从几何意义上讲,就是找到最能表示类别特征的那些向量(支持向量SV),然后找到一条线,能最大化分类的 Margin。libSVM是一个不错的实现。

http://blog.csdn.net/byxdaz/archive/2009/11/28/4893935.aspx

 

15、如何用OpenCV训练自己的分类器

http://blog.csdn.net/byxdaz/archive/2009/11/30/4907211.aspx

 

16、运动目标跟踪与检测

CamShift:

MeanShift:

http://blog.csdn.net/xauatnwpu/archive/2009/10/29/4743058.aspx

 

17、目标检测

目标检测:http://wenjuanhe.blog.163.com/blog/static/745017252009102101728454/

人脸检测的代码分析:

http://wenjuanhe.blog.163.com/blog/static/74501725200910391512151/

基于Haar-like特征的层叠推进分类器快速目标检测:

http://wenjuanhe.blog.163.com/blog/static/7450172520091039180911/

 

18、检测直线、圆、矩形

检测直线:cvHoughLines,cvHoughLines2

检测圆:cvHoughCircles

检测矩形:opencv中没有对应的函数,下面有段代码可以检测矩形,是通过先找直线,然后找到直线平行与垂直的四根线。

http://blog.csdn.net/byxdaz/archive/2009/12/01/4912136.aspx

 

 

19、直方图

typedef struct CvHistogram
{
int     type;
CvArr* bins; //用于存放直方图每个灰度级数目的数组指针,数组在cvCreateHist 的时候创建,其维数由cvCreateHist 确定
float   thresh[CV_MAX_DIM][2]; // for uniform histograms
float** thresh2; // for non-uniform histograms
CvMatND mat; // embedded matrix header for array histograms
}CvHistogram;

创建直方图 CvHistogram* cvCreateHist( int dims, int* sizes, int type,float** ranges=NULL, int uniform=1 );
dims 直方图维数的数目
sizes 直方图维数尺寸的数组
type 直方图的表示格式: CV_HIST_ARRAY 意味着直方图数据表示为多维密集数组 CvMatND; CV_HIST_TREE 意味着直方图数据表示为多维稀疏数组 CvSparseMat.
ranges 图中方块范围的数组. 它的内容取决于参数 uniform 的值。这个范围的用处是确定何时计算直方图或决定反向映射(backprojected ),每个方块对应于输入图像的哪个/哪组值。
uniform 归一化标识。 如果不为0,则ranges[i](0<=i<cDims,译者注:cDims为直方图的维数,对于灰度图为1,彩色图为3)是包含两个元素的范围数组,包括直方图第i维的上界和下界。在第i维上的整个区域 [lower,upper]被分割成 dims[i] 个相等的块(译者注:dims[i]表示直方图第i维的块数),这些块用来确定输入象素的第 i 个值(译者注:对于彩色图像,i确定R, G,或者B)的对应的块;如果为0,则ranges[i]是包含dims[i]+1个元素的范围数组,包括lower0, upper0, lower1, upper1 == lower2, …, upperdims[i]-1, 其中lowerj 和upperj分别是直方图第i维上第 j 个方块的上下界(针对输入象素的第 i 个值)。

OpenCV统计应用-CvHistogram直方图资料:http://blog.csdn.net/koriya/archive/2008/11/21/3347369.aspx

20、物体跟踪
http://blog.csdn.net/gnuhpc/category/549384.aspx?PageNumber=4

21、在opencv中暂时无法打开二值图像,它里面至少是8位的图像。0,表示黑点;255,表示白点。

22、cvcanny   Canny 算法做边缘检测
void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,double threshold2, int aperture_size=3 );
一般threshold=threshol2*0.4 (经验值)。

23、cvCopy与cvCloneImage的区别
/* Copies source array to destination array */
CVAPI(void)  cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst,
                     const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );

/* Creates a copy of IPL image (widthStep may differ) */
CVAPI(IplImage*) cvCloneImage( const IplImage* image );

如果设定了ROI等参数的时候,cvCopy只是复制被设定的区域,复制到一个和所设定参数相吻合的新的IplImage中
而cvCloneImage则是将整个IplImage结构复制到新的IplImage中,其中的ROI等参数也会一同复制。新的IplImage将会和原来的一模一样。

cvCopy的原型是:
void cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL );
在使用这个函数之前,你必须用cvCreateImage()一类的函数先开一段内存,然后传递给dst。cvCopy会把src中的数据复制到dst的内存中。如果mask(x,y)=0,则不对src/dst的(x,y)操作操作;如果mask(x,y)!=0, 则操作。

cvCloneImage的原型是:
IplImage* cvCloneImage( const IplImage* image );
在使用函数之前,不用开辟内存。该函数会自己开一段内存,然后复制好image里面的数据,然后把这段内存中的数据返回给你。

clone是把所有的都复制过来,也就是说不论你是否设置Roi,Coi等影响copy的参数,clone都会原封不动的克隆过来。
copy就不一样,只会复制ROI区域等。用clone复制之后,源图像在内存中消失后,复制的图像也变了,而用copy复制,源图像消失后,复制的图像不变。

使用cvCopy实现对不规制图形的提取:http://artificialwistom.spaces.live.com/blog/cns!C4334BEEE0193F50!191.entry

24、图像形态学操作
http://blog.csdn.net/byxdaz/archive/2010/07/30/5775717.aspx

 

四、书籍推荐:

《opencv教程基础篇》大部分为OpenCV帮助手册的翻译,原创性内容不是很多。

《Learning OpenCV》深入浅出讲OpenCV函数背后的原理,比课堂教材生动且实用,极具实战功能。

http://download.csdn.net/source/1860888

五、相关资料:

项目主页:http://sf.net/projects/opencvlibrary

邮件列表:http://groups.yahoo.com/group/OpenCV

中文网站:http://www.opencv.org.cn

中文论坛:http://www.opencv.org.cn/forum

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