文章目录

• 前言
• 一、辅助工具 Image Watch
• 二、Mat类
• • • • Opencv中的数据类型：
      • Mat类的几种构造方式：
      • Mat类赋值：
      • Mat类还可支持加减乘除等操作
      • Mat类元素的读取
• 二、图像操作
• • • • 1.imread()函数----图像读取
      • 2.imshow()函数----图像显示
      • 3.namedWindow()函数----图像显示窗口
      • 4.imwrite()函数----图像保存
      • • imwrite()函数使用示例程序：

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前言

简单记录opencv有关图像操作部分的笔记

一、辅助工具 Image Watch

Image Watch是一个免费且非常强大的图像数据查看插件，在进行图片查看时，可以显示其像素值和通道数，对于图片的操作后查看结果非常有帮助。

附下载地址

VS2019版：Image Watch 2019 - Visual Studio Marketplace

VS2017版：Image Watch 2017 - Visual Studio Marketplace

VS2015及以下版：Image Watch - Visual Studio Marketplace

打开方式在【视图】→【其他窗口】中找到image watch后打开，可以配合调试中的断点使用。

二、Mat类

创建方式：

Mat a; //创建一个名为a的矩阵头
a=imread("lena.jpg");

Opencv中的数据类型：

数据类型	具体类型	取值范围
CV_8U	8位无符号整数	0~255
CV_8S	8位符号整数	-128~127
CV_16U	16位无符号整数	0~65535
CV_16S	16位符号整数	-32768~32767
CV_32S	32位符号整数	-2147483648~2147483647
CV_32F	32位浮点整数
CV_64F	64位浮点整数

关于通道，C1、C2、C3、C4分别表示单通道、双通道、3通道以及4通道。

Mat类的几种构造方式：

方式1：

Mat(int rows,int cols,int type)

例如 Mat a（640,480，CV_8UC3）表示创建了一个640*480的8位无符号整数的3通道矩阵用于存放彩色图像

方式2：

Mat(Size size(),int type)

例如 Mat b（Size（480,640），CV_32FC3）表示创建了一个640*480的32位浮点整数的3通道矩阵用于存放彩色图像

Mat类赋值：

Mat(int rows,int cols,int type,const Scalar &s)

例如：Mat img1(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255))

创建了一个三通道的矩阵，第三层通道值为255，前两层为0，启动Image Watch查看效果如下：

其他方式（枚举法）：

Mat a=(Mat_<int>(3,3)<<1,2,3,4,5,6,7,8,9)

Mat类还可支持加减乘除等操作

Mat类元素的读取

常用方式：

通过at方法读取单通道Mat类矩阵中的元素

Mat a=(Mat_<uchar>(3,3)<<1,2,3,4,5,6,7,8,9);
int value=(int)a.at<uchar>(0,0);

对于多通道类型，存储方式见下图

3通道的存储方式：

图示为一个3*3通道的存储方式，对于单个元素，是按照每个通道相邻这样去存储的。

那么需要特殊的数据结构去存放这些Vec3b，Vec3s，Vec3w，Vec3d，Vec3f，Vec3i

通过at方法读取多通道Mat类矩阵中的元素

Mat b(3,4,CV_8UC3,Scalar(0,0,1));
Vec3b vc3 = b.at<Vec3b>(0, 0);
int first = (int)vc3.val[0];
int second = (int)vc3.val[1];
int third = (int)vc3.val[2];

强制转换不能少！

其他还有指针ptr和迭代器方式，这里不做记录了

二、图像操作

图像操作是opencv的重头戏，从几个函数分别介绍

1.imread()函数----图像读取

imread(const String&filename,int flags=IMREAD_COLOR)

其中第一个参数为图像的完整地址，如“D:/vs项目/opencv4_test/opencv4_test/lena.jpg”，第二个参数为读取方式，比如以灰度图读取（IMREAD_GRAYSCALE）、彩色图读取（IMREAD_COLOR）

2.imshow()函数----图像显示

imshow(const String & winname,InputArray mat)

其中第一个参数为要显示图像的窗口名字，第二个参数为要显示的图像矩阵

3.namedWindow()函数----图像显示窗口

该函数为图像窗口函数，用于创建图像要显示的窗口

void namedWindow(const String & winname,int flags=WINDOW_AUTOSIZE)

4.imwrite()函数----图像保存

bool imwrite(const String & filename,InputArray img,Const vector<int>& params =vector<int>())

filename：保存图像的地址和文件名

img：将要保存的Mat类矩阵变量

params：保存图片格式属性设置标志

imwrite()函数使用示例程序：

#include<opencv2\opencv.hpp>  //加载OpenCV4的头文件
#include<iostream>

using namespace std;
using namespace cv; //OpenCV命名空间

void AlphaMat(Mat &mat)
{
	CV_Assert(mat.channels() == 4);
	for (int i = 0; i < mat.rows; i++)
	{
		for(int j=0;j<mat.cols;j++)
		{
			Vec4b& bgra = mat.at<Vec4b>(i, j);
			bgra[0] = UCHAR_MAX;  //蓝色通道B
			bgra[1] = saturate_cast<uchar>((float(mat.cols - j)) / ((float)mat.cols)*UCHAR_MAX); //绿色通道G
			bgra[2] = saturate_cast<uchar>((float(mat.cols - i)) / ((float)mat.rows)*UCHAR_MAX); //红色通道R
			bgra[3] = saturate_cast<uchar>(0.5*(bgra[1] + bgra[2])); //Alpha通道
		}
	}
}
int main()
{
	Mat mat(480, 640, CV_8UC4);
	AlphaMat(mat);
	vector<int> compression_params;
	compression_params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION);  //PNG格式图像压缩标志
	compression_params.push_back(9);  //设置最高压缩质量
	bool result = imwrite("alpha.png", mat, compression_params);
	if (!result)
	{
		cout << "保存成PNG格式图像失败" << endl;
		return -1;
	}
	cout << "保存成功" << endl;
	return 0;  //程序结束
}

转换前与转换后成功保存的图像对比，4通道（Alpha通道）图像可以保存成PNG格式文件。

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