OpenCV 编程简介(矩阵图像视频的基本读写操作)介绍
opencv mat 用法
opencv mat 用法OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多功能和工具，用于图像处理、视频处理、特征提取等任务。
在OpenCV中，Mat 是一个非常重要的数据结构，用于存储和操作图像数据。
在本篇文章中，我们将介绍Mat的基本用法，包括创建、读取、写入和操作图像数据。
一、Mat的创建在使用Mat之前，需要先创建它。
OpenCV提供了多种方法来创建Mat对象，可以根据需要选择合适的方法。
常用的创建Mat的方法包括：1.使用zeros()或ones()函数创建指定尺寸的零矩阵或全矩阵。
2.使用imread()函数从文件中加载图像，并将其存储为Mat对象。
3.使用随机数生成器创建具有一定分布的图像数据。
下面是一个简单的示例代码，演示如何使用imread()函数创建Mat对象：```pythonimportcv2#读取图像并创建Mat对象img=cv2.imread('image.jpg')#显示图像cv2.imshow('Image',img)cv2.waitKey(0)```二、Mat的读取和写入使用imread()函数可以从文件中加载图像数据并将其存储为Mat 对象。
同样地，使用imwrite()函数可以将Mat对象中的数据写入文件。
下面是一个简单的示例代码，演示如何使用imwrite()函数将Mat 对象中的数据写入文件：```pythonimportcv2importnumpyasnp#创建一个随机图像数据data=np.random.randint(0,256,(500,500,3),dtype=np.uint8) #创建Mat对象并设置数据mat=cv2.Mat(500,500,CV_8UC3,data)#显示Mat对象的内容cv2.imshow('Mat',mat)cv2.waitKey(0)#将Mat对象写入文件cv2.imwrite('output.jpg',mat)```三、Mat的数据类型和尺寸Mat对象可以存储不同类型的数据，包括单通道和多通道数据。
OpenCV使用说明
目录1引言 (1)2 OpenCV的结构 (1)3 VC 6下的安装与配置 (2)3.1安装OpenCV(略) (2)3.2 配置Windows环境变量 (2)4 VC++的环境设置 (4)5如何创建一个项目来开始OpenCV 编程 (5)6如何读入和显示图像 (7)7如何访问图像像素 (10)8如何访问矩阵元素 (11)9如何在OpenCV 中处理我自己的数据 (12)10. 例程 (13)10.1 Kalman滤波进行旋转点的跟踪 (13)10.2 背景建模 (16)10.3 视频I/O (21)10.4 矩阵操作 (23)10.5 轮廓检测 (27)1引言OpenCV(Intel® Open Source Computer Vision Library) 是Intel 公司面向应用程序开发者开发的计算机视觉库,其中包含大量的函数用来处理计算机视觉领域中常见的问题,例如运动分析和跟踪、人脸识别、3D 重建和目标识别等。
目前该函数库的最新版本是OpenCV 4.0，可以通过访问/projects/opencvlibrary免费获得OpenCV 库以及相关的资料。
另外，还可以通过访问/group/OpenCV，对于OpenCV使用中的一些问题与经验进行讨论。
相对于其它图像函数库，OpenCV是一种源码开放式的函数库，开发者可以自由地调用函数库中的相关处理函数。
OpenCV中包含500多个处理函数，具备强大的图像和矩阵运算能力，可以大大减少开发者的编程工作量，有效提高开发效率和程序运行的可靠性。
另外，由于OpenCV具有很好的移植性，开发者可以根据需要在MS-Windows和Linux两种平台进行开发,速度快,使用方便。
2 OpenCV的结构目前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，摄像定标）Highgui: 用户交互部分（GUI, 图像视频I/O, 系统调用函数）Cvaux: 一些实验性的函数（ViewMorphing, 三维跟踪，PCA，HMM）另外还有cvcam, 不过linux版本中已经抛弃。
OpenCV简介
基本的数据结构
1.图像结构 2.矩阵的与向量结构 3.其他的数据结构 （1）点的表示 （2）长方形维数的表示 （3）有偏移量的长方形表示
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图像结构
Opencv中的所有图像都采用同一个结构 IplImage,该图像结构说明参考后面的 PPT。实际上， IplImage是借鉴于Intel 公司最早发布的IPP图像处理开发包中 的定义；但由于IPP并非开源项目，因 此对于OpenCV基本采用这个较复杂的 图像结构，其版权方面的问题还有待 研究。
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OpenCV基础
１.OpenCV命名规则 ２.基本数据结构 ３.矩阵的使用与操作 ４.图象的使用与操作 ５.数据结构与数据操作
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OpenCV命名规则
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学习资源
目前，OpenCV方面的资源已经很多，当然最简单的方法还是在网上搜索， 比如在Google搜索引擎（） 中输入”OpenCV”即可进行相关查找，这里给出一些信息作为参考。 （1）参考手册 英文 请打开文件<opencv-root>/docs/index.htm进行查询。 中文 请打开网页/进行查阅。 （2）网络资源 官方网站 网址是/technology/computing/opencv/。 中文官方网站 网址是/。 软件下载 网址是/projects/opencvlibrary/。 （3）书籍 请阅读北京航空航天大学出版社出版的《OpenCV教程》。
1.函数命名规则
通用函数名为 cvActionTargetMod(…) 其中，Action表示核心函数（比如：Set，Create）； Target表示目标图像区域（比如：轮廓，多边形）； Mod表示可选变种（比如：变量类型）。
opencv 三维矩阵运算
opencv 三维矩阵运算OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库，它提供了丰富的函数和工具，可以进行各种三维矩阵运算。
本文将介绍一些常见的三维矩阵运算方法，并以此为基础，探讨如何利用OpenCV进行三维图像处理和分析。
我们需要了解什么是三维矩阵。
在计算机视觉中，三维矩阵通常用于表示三维图像或点云数据。
三维矩阵由多个二维矩阵组成，每个二维矩阵表示一个图像或一层点云数据。
在OpenCV中，我们可以使用cv::Mat类来表示和操作三维矩阵。
在OpenCV中，我们可以使用cv::Mat的成员函数reshape()来改变三维矩阵的大小。
reshape()函数接受一个新的维度参数，可以将三维矩阵转换为新的大小。
例如，我们可以将一个3x3x3的三维矩阵转换为一个9x3的二维矩阵，或者将一个9x3的二维矩阵转换为一个3x3x3的三维矩阵。
除了改变大小，我们还可以使用cv::Mat的成员函数split()和merge()来拆分和合并三维矩阵的通道。
split()函数可以将一个三维矩阵拆分为多个二维矩阵，每个二维矩阵表示一个通道。
merge()函数则可以将多个二维矩阵合并为一个三维矩阵。
这些函数在进行图像处理和分析时非常有用，例如，我们可以将一个RGB图像拆分为红、绿、蓝三个通道，分别进行处理后再合并为一个图像。
OpenCV还提供了一些常用的三维矩阵运算函数，如cv::add()、cv::subtract()、cv::multiply()和cv::divide()等。
这些函数可以对三维矩阵进行逐元素的加法、减法、乘法和除法运算。
这些运算函数在进行图像处理时非常有用，例如，我们可以将两个三维矩阵相加得到一个新的三维矩阵，或者将一个三维矩阵与一个标量相乘得到一个新的三维矩阵。
在进行三维图像处理时，我们还经常需要对三维矩阵进行转置、翻转和旋转等操作。
在OpenCV中，我们可以使用cv::transpose()、cv::flip()和cv::rotate()等函数来实现这些操作。
opencv矩阵运算
opencv矩阵运算
OpenCV矩阵运算是一种基于数学矩阵理论的图像处理方法，它提供了丰富的矩阵运算函数和操作，可以用来处理图像信息。
OpenCV的矩阵运算是通过使用不同类型的矩阵来实现的。
OpenCV支持两种类型的矩阵：标量矩阵和多维矩阵。
1、标量矩阵：标量矩阵是一种单独的矩阵，其中只包含一个元素，该元素可以是任何数字或符号（如：+,-,*,/运算符等）。
标量矩阵可以用来表示将一个值加到图像上的操作，或者将图像的像素值乘以某个常数的操作。
2、多维矩阵：多维矩阵是由多个标量矩阵组成的矩阵，每个标量矩阵都有自己的大小和形状，并且可以有多种不同的操作，比如矩阵乘法，矩阵加法，矩阵转置等。
在OpenCV中，多维矩阵可以用来表示图像处理操作，比如图像缩放，旋转，仿射变换等。
OpenCV中的矩阵运算引入了一种新的图像处理范畴，能够快速针对图像做出相应的处理，为图像处理提供了一种快速的方法。
OpenCV的矩阵运算能够更好地改变图像的形状，改变图像的明暗程度，改变图像的颜色，改变图像的亮度，改变图像的尺寸等。
OpenCV矩阵运算也可以用于图像特征提取，比如Sobel特征，Canny特征，Harris特征，Hough变换等。
这些矩阵运算可以帮助我们更好地提取图像中的特征，从而更好地完成图像处理任务。
OpenCV矩阵运算在图像处理中起着重要作用，它可以帮助程序员快速有效地完成图像处理任务。
OpenCV的矩阵运算多样性可以满足大多数图像处理任务的需求，从而使程序员更加熟练地使用OpenCV处理图像。
详解OpenCV图像的概念和基本操作
详解OpenCV图像的概念和基本操作前⾔：opencv最主要的的功能是⽤于图像处理，所以图像的概念贯穿了整个opencv，与其相关的核⼼类就是Mat。
像素：图⽚尺⼨以像素为单位时，每⼀厘⽶等于28像素，如1515厘⽶长度的图⽚，等于420420像素的长度。
⼀个像素所能表达的不同颜⾊数取决于⽐特每像素(BPP)。
灰度图像:8bpp=2的8次⽅=256⾊，⾼彩⾊:16bpp=2的16次⽅=65536⾊，真彩⾊:24bpps=2的24次⽅=16777216⾊。
图像分辨率：图像分辨率是图像总像素的多少，由于图像通常⽤矩阵表⽰，所以分辨率常⽤，mn表⽰，注意: n 表⽰⾏数(代表⼀列包含的像素)，m表⽰列数代表⼀⾏包含的像素。
640X480表⽰图像的长和宽分别为640和480，总像素为640X480=307200(相机中所说的30万分辨率)，800X600表⽰图像的长和宽分别为800和600，总像素为800X600=480000(相机中所说的50万分辨率)。
图像和矩阵图像是由像素组成的，⽽像素实际上就是带有坐标位置和颜⾊信息的点。
我们把图⽚想象成由若⼲⾏，若⼲列的点组成的，现实中有RGB颜⾊系统，我们可以把图中任意⼀点（位置在第m⾏，第n列）的点A表⽰为A[m,n] = [blue,green,red]参数解读m |A点在图像中的第m⾏n |A点在图像中的第n列blue |表⽰蓝⾊，三原⾊（RGB）的第⼀个数值green|表⽰绿⾊，三原⾊（RGB）的第⼆个数值red |表⽰红⾊，三原⾊（RGB）的第⼀个数值每个点对应的亮度可以理解为rgb的值，⽆符号8位数3维，则⼀个像素点为3维数组，分别对应RGB的值，在OpenCV中数据类型为:cV_8u3C。
假设Mx N，lij表⽰第j⾏j列，对应上图就是M= 300，N= 200。
假设Mx N，lij表⽰第j⾏j列，对应上图就是M= 300，N= 200。
注意:在Opencv中三维数组存储RGB值，存储颜⾊通道的顺序不是RGB，⽽是BGR，如下图:Mat排列⽅式如下:像素值的读写很多时候，我们需要读取某个像素值，或者设置某个像素值;在更多的时候，我们需要对整个图像⾥的所有像素进⾏遍历。
pythonopencv图像处理基本操作示例详解
pythonopencv图像处理基本操作⽰例详解⽬录1.图像基本操作①读取图像②显⽰图像③视频读取④图像截取⑤颜⾊通道提取及还原⑥边界填充⑦数值计算⑧图像融合2.阈值与平滑处理①设定阈值并对图像处理②图像平滑-均值滤波③图像平滑-⽅框滤波④图像平滑-⾼斯滤波⑤图像平滑-中值滤波3.图像的形态学处理①腐蚀操作②膨胀操作③开运算和闭运算4.图像梯度处理①梯度运算②礼帽与⿊帽③图像的梯度处理5.边缘检测①Canny边缘检测1.图像基本操作①读取图像②显⽰图像该函数中，name是显⽰窗⼝的名字，可输⼊任意字符串，img就是读取的图⽚矩阵。
waitKey()意思是图⽚停留的时间，若设为0，则会⼀直保留直到关闭图⽚。
③视频读取使⽤VideoCapture⽅法读取视频，若可以成功读取，则vc.read()返回的第⼀个参数就是True，否则为False。
返回的第⼆个参数frame就是读取的视频图⽚。
此时只能读取⼀张。
该函数可以将读取的图⽚按照设定的速度依次展⽰，cv.waitKey中的数值越⼩，展⽰的速度越快。
gray处只是把图⽚设置成了灰度图像，直接⽤frame展⽰也可以，就是原图。
最后的0xFF==27就是ESC键，按下这个键就会退出。
④图像截取因为图像读取的是矩阵，因此使⽤矩阵的截取⽅法即可。
⑤颜⾊通道提取及还原CV读取图像的时候，彩⾊是BGR⽽⾮RBG，使⽤split以及merge⽅法进⾏提取和还原。
通过将其他通道设置为0，即可展⽰只保留某⼀颜⾊通道的图像。
⑥边界填充指定⼤⼩后，有不同的填充⽅法，通过borderType来进⾏设置。
⑦数值计算若通过矩阵计算⽅式直接相加，则当结果超过255的时候，会进⾏取余操作。
若通过cv.add⽅法，则超过255的会全部截断为255图像尺⼨的修改：cv.resize(图像矩阵，尺⼨长宽元组)⑧图像融合通过cv.addWeighted对图像进⾏融合，参数分别为：第⼀张图，权值，第⼆张图，权值，微调的度。
使用OpenCV进行图像处理与分析
使用OpenCV进行图像处理与分析图像处理与分析是计算机视觉领域的重要研究方向，而OpenCV成为了广泛应用的开源计算机视觉库。
本文将介绍OpenCV的基本概念和使用方法，并以实际案例来展示其在图像处理与分析中的应用。
一、OpenCV简介OpenCV是一款跨平台的计算机视觉库，其功能强大且易于使用。
它提供了丰富的图像处理和分析函数，能够处理图像的读取、显示、变换、滤波、特征提取等。
OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python等，也可以与其他常用的科学计算库进行结合，如NumPy、SciPy等。
二、图像的读取和显示在使用OpenCV进行图像处理和分析之前，我们首先需要读取和显示图像。
对于从本地读取图像，可以使用OpenCV中的`imread`函数，该函数需要指定图像的路径。
读取后的图像可以通过`imshow`函数进行显示，同时也可以设置窗口名称、窗口位置等参数。
三、图像的变换与滤波图像变换是图像处理的基础，而OpenCV提供了丰富的变换函数。
常见的图像变换包括调整图像的大小、剪裁图像的区域、旋转图像等。
这些变换可以通过调用OpenCV中相应的函数来实现，如`resize`函数用于调整图像大小，`getRotationMatrix2D`和`warpAffine`函数用于图像的旋转。
滤波是另一个重要的图像处理技术，常用于图像去噪、边缘检测等。
OpenCV提供了多种滤波函数，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
我们可以根据需求选择适当的滤波函数，并指定相应的参数，如滤波器大小、滤波器类型等。
四、图像的特征提取与匹配在图像处理与分析中，特征提取是非常重要的一步。
通过提取图像的特征，我们可以进行图像匹配、目标识别等任务。
OpenCV提供了多种特征提取算法，如SIFT、SURF等。
这些算法可以通过调用相应的函数进行特征提取，并获取特征描述子。
特征匹配是图像处理中的一个关键问题。
通过对比不同图像的特征，我们可以找到它们之间的相似性。
opencv用法
opencv用法OpenCV是一套广泛应用在计算机视觉与机器学习领域的开源计算机视觉库，提供了各种图像处理、图像识别、目标跟踪、人脸识别等功能，广泛应用在各种图像处理领域，如医学、安防、机器人等。
本文将介绍OpenCV的使用方法，包括安装、调用、图像读取与显示、图像处理和计算机视觉应用等。
一、安装OpenCV提供了多种安装方式，包括二进制安装、源码编译、移植到嵌入式平台等。
这里介绍二进制安装和源码编译方式。
1. 二进制安装二进制安装是最简单的方式，只需下载安装包，解压后即可使用。
适用于Windows、Linux等平台。
需要注意的是，不同版本的OpenCV的安装方式会有所不同，需要根据所下载的版本进行安装。
2. 源码编译源码编译可以获得最新的OpenCV版本，但需要配置编译环境，适用于需要对OpenCV 进行扩展的开发者。
编译所需的库包括cmake、opencv_contrib等，安装流程可参考官方文档。
二、调用调用OpenCV需要在程序中使用OpenCV库，不同的平台和编程语言使用方式会有所不同。
这里以C++和Visual Studio为例，介绍OpenCV的调用方法。
1. 创建工程首先创建一个Windows控制台应用程序。
2. 添加OpenCV库将OpenCV安装目录下的include和lib文件夹拷贝到自己的项目目录下，并在项目属性中设置包含目录和库文件目录，具体操作可参考官方文档。
3. 编写代码下面的代码展示了如何使用OpenCV读取并显示一幅图像：#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;if (img.empty()){cout << "无法读取图片" << endl;return -1;}namedWindow("Image"); //创建窗口imshow("Image", img); //显示图像return 0;}三、图像读取与显示1. 读取图像使用imread函数可以读取图像。
opencv mat 矩阵运算
一、介绍OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括图像处理、特征检测、目标检测与跟踪等功能。
在图像处理过程中，矩阵运算是非常重要的一部分，它对图像的处理和计算起着至关重要的作用。
本文将重点介绍OpenCV中矩阵的各种运算方法。
二、矩阵的创建在OpenCV中，矩阵是以Mat类的形式存在的。
我们可以通过以下方法来创建一个矩阵：1. 创建一个空的矩阵使用Mat()或Mat(int rows, int cols, int type)来创建一个空的矩阵。
2. 创建一个指定大小的矩阵使用Mat::zeros(int rows, int cols, int type)或Mat::ones(int rows, int cols, int type)来创建指定大小的矩阵，并且可以初始化为0或1。
3. 从已有数据创建使用Mat::create(int rows, int cols, int type)来从已有的数据创建一个矩阵。
4. 复制已存在的矩阵使用Mat::copyTo(Mat &m)来复制已存在的矩阵。
5. 创建具有相同数据但不同尺寸或深度的矩阵使用Mat::reshape(int, int rows)来创建具有相同数据但不同尺寸或深度的矩阵。
三、矩阵的运算在OpenCV中，矩阵的运算主要包括加法、减法、乘法、除法等操作。
下面分别介绍这些运算方法。
1. 加法使用Mat::add(Mat m1, Mat m2)进行矩阵的加法运算。
2. 减法使用Mat::subtract(Mat m1, Mat m2)进行矩阵的减法运算。
3. 乘法使用Mat::multiply(Mat m1, Mat m2)进行矩阵的乘法运算。
4. 除法使用Mat::divide(Mat m1, Mat m2)进行矩阵的除法运算。
5. 转置使用Mat::t()进行矩阵的转置操作。
6. 点乘使用Mat::dot(Mat m)进行矩阵的点乘操作。