[w 5 d 2]OpenCV画像処理

(Ubuntu 18.04.6 LTS)
2022.03.15
C++、VSコードを使用
プログラマ自主走行コース

ビデオファイルの読み込みと出力(フルコード)

基本構造は暗記が必要です!

#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"

int main()
{
    cv::Mat img = cv::imread("./resources/lenna.bmp",cv::IMREAD_COLOR);

    if (img.empty()){
        std::cerr << "Image load failed!" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::namedWindow("image");
    cv::imshow("image",img);
    cv::waitKey();
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

cv::,std::部分を省略したい場合は、次のコードをmain関数の前に置くことができます.

using namespace std;
using namespace cv;

コード解析

#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"

ヘッダファイルを含めます.OpenCV 2/Opencv.hppを含める必要があります.

int main()
{
    cv::Mat img = cv::imread("./resources/lenna.bmp",cv::IMREAD_COLOR);

cv::Matはマトリックスタイプクラスです.cv::imreadはファイルを読み込む関数です.
Mat cv::imread(const String& filename,int flags= IMREAD_COLOR )
flagに基づいて、どのような形式でロードするかを決定できます.

IMREAD UNCHANGED:透明.

IMREAD GRAYSCALE:階調画像を読み込みます.

IMREAD COLOR:カラー画像を読み込みます.約束を破る.

cv::Matimg:Mattype変数imgを作成します.
「./resources/lenna.bmp」:現在のフォルダのリソースフォルダのlenna.bmpを読み込みます.
cv::IMREAD COLOR:True Color Image.

    if (img.empty()){
        std::cerr << "Image load failed!" << std::endl;
        return -1;
    }

エラー検出コード.
img.空():プライマリタイプ変数imgが空の場合はtrueです.
imgが空の場合は「Image load failed」を出力し、値-1を返して終了します.

    cv::namedWindow("image");

空のウィンドウを作成します.ウィンドウ名は「イメージ」

    cv::imshow("image",img);

void cv::imshow ( const String & winname, InputArray mat )
「image」という名前のウィンドウにimgオブジェクトを出力します.

    cv::waitKey();

キーボード入力待ち.上にのみimshowが表示されている場合は、ウィンドウが表示されず、waitKeyで表示できます.数字が含まれている場合は、その期間内にKey入力を待ち、省略または0の場合は待ち続けます.
ASCIIコードで、ESCが欲しいなら27.

    cv::destroyAllWindows();

すべてのウィンドウを閉じます.

主なカテゴリ

Point-Point(x,y)を使用します.
Size Size(width,height)形式で使用します.
Rect-Rect(x、y、width、height).
String(String)-文字列.OpenCV 4.xバージョンのstd::stringクラスと同じです.
Verc-同じ複数のデータ・ソースからなるデータ型.
Scalar:4つの双形を持つ資料型.(4要素ベクトル)

Mat-マトリクス

Channel:単一要素の数.

階調は輝度です.true colorは3つのrgbデータ

を提供する
Depth:マトリックス要素で使用されるデータ型情報.

8U: 8 bit, unsigned char

8S: 8 bit, sigend char

32F: 32 bit, float

Type:Depth+Channel、典型的な例は以下の通りです.

CV_8UC1: 8bit unsigned char, channel 1 == Gray scale image

CV_8UC3: 8bit unsigned char, channel 3 == True color image

Matオブジェクトの初期化

cv::Mat img1(height,width,CV_8UC1);
cv::Mat img2(Size(width,height),CV_8UC3);

Matオブジェクトを簡単に作成します.

cv::Mat img3(height,width,CV_8UC1,255);
cv::Mat img4(height,width,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));

img 3は階調画像を生成し、要素は255(白)
img 4は真のカラー画像を生成し、OpenCVはBGR順にデータを格納するので、赤色255を用い、残りは0とする.

cv::Mat img5 = Mat::zeros(3,3,CV_32SC1);
cv::Mat img6 = Mat::ones(3,3,CV_32FC1);

img 5は0であり、img 6は1である.

cv::Mat img1 = cv::imread("lenna.bmp");
cv::Mat img2 = img1

cv::Mat img3 = img1.clone();
cv::Mat img4;
img1.copyTo(img4);

img 2は浅い放射に似ている.img 1とimg 2は同じオブジェクトを指し、1つを変更すると他のオブジェクトも変更されます.
img 3,img 4は深放射に類似している.コピーして別のターゲットを作成します.

ピクセルアクセス

//at 사용
cv::Mat img1 = cv::imread("lenna.bmp",cv::IMREAD_GRAYSCALE);
for (int y=0;y<img1.rows;y++){
	for (int x=0;x<img1.cols;x++{
    	img1.at<uchar>(y,x)++;
    }
}

Matオブジェクト.at単一のピクセルには、(y,x)としてアクセスできます.
上のコードは輝度が1つ増えるごとにコードです.

//ptr 사용
cv::Mat img1= cv::imread("lenna.bmp",cv::IMREAD_GRAYSCALE);
for (int y=0;y<img1.rows;y++){
	uchar* p = img1.ptr<uchar>(y);
	for (int x=0;x<img1.cols;x++{
    	p[x]++;
    }
}

* p=Matオブジェクト.ptr(y)はpがy rowであることを示し,値はp[x]として入力できる.0から開始
行為単位に近い面に有利である.