OpenCV最基础的图像处理的例子

∙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.∙特性:∙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)∙OpenCV 模块:∙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:∙官方网页: /technology/computing/opencv/∙软件下载: /projects/opencvlibrary/∙书籍:∙Open Source Computer Vision Library by Gary R. Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006).∙视频处理例程(位于<opencv-root>/samples/c/目录中):∙色彩跟踪: camshiftdemo∙点跟踪: lkdemo∙动作分割: motempl∙边缘检测: laplace∙图像处理例程(位于<opencv-root>/samples/c/目录中):∙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>\n\7");exit(0);}// 载入图像img=cvLoadImage(argv[1]);if(!img){printf("Could not load image file: %s\n",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 channels\n",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 keycvWaitKey(0);// release the imagecvReleaseImage(&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: %s\n",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 pressed\n");break;case CV_EVENT_LBUTTONUP:printf("Left button up\n");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);∙响应键盘事件:∙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;}}∙处理滚动条事件:∙定义滚动条handler:void trackbarHandler(int pos){printf("Trackbar position: %d\n",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_64Fchannels: 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=allint 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: %s\n",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 notsave: %s\n",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 valueprintf("intensity=%f\n",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 valueprintf("B=%f, G=%f, R=%f\n",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∙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∙用指针直接存取: (在某些情况下简单高效)∙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;∙使用c++ wrapper 进行直接存取: (简单高效)∙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 imagedst = byte grayscale/color imageflags = 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 -> dstcode = CV_<X>2<Y><X>/<Y> = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLSe.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1cvLine(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.∙分配矩阵空间: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);∙释放矩阵空间:CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);cvReleaseMat(&M);∙复制矩阵:CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);CvMat* M2;M2=cvCloneMat(M1);∙初始化矩阵: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);∙初始化矩阵为单位阵: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: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 -> MccvSub(Ma, Mb, Mc); // Ma-Mb -> MccvMatMul(Ma, Mb, Mc); // Ma*Mb -> Mc∙按元素的矩阵操作:CvMat *Ma, *Mb, *Mc;cvMul(Ma, Mb, Mc); // Ma.*Mb -> MccvDiv(Ma, Mb, Mc); // Ma./Mb -> MccvAddS(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 -> rescvCrossProduct(&Va, &Vb, &Vc); // 向量积: Va x Vb -> Vcend{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) -> dcvInvert(Ma, Mb); // inv(Ma) -> Mb∙非齐次线性系统求解: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 frame\n\7");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 propertiesint 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 30int frameW = 640; // 744 for firewire camerasint frameH = 480; // 480 for firewire cameraswriter=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 codecCV_FOURCC('M','J','P','G') = motion-jpeg codec (does not work well) CV_FOURCC('M', 'P', '4', '2') = MPEG-4.2 codecCV_FOURCC('D', 'I', 'V', '3') = MPEG-4.3 codecCV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X') = MPEG-4 codecCV_FOURCC('U', '2', '6', '3') = H263 codecCV_FOURCC('I', '2', '6', '3') = H263I codecCV_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);。