计算机视觉全系列实战教程：（七）opencv的improc模块基本先容
1.颜色转换[*]A.函数转换函数原型：
void cv::cvtColor(
cv::InputArray src, // 输入序列
cv::OutputArray dst, // 输出序列
int code, // 颜色映射码
int dstCn = 0 // 输出的通道数 (0='automatic')
);
[*]B.基本使用：
cv::Mat imGray;
cv::cvtColor(imBGR, imGray, cv::COLOR_BGR2GRAY); //转为灰度图像
cv::Mat imHsv;
cv::cvtColor(imBGR, imHsv, cv::COLOR_BGR2HSV); //转为HSV图像
[*]C.参数先容：
// BGR和RGB相互转换
cv::COLOR_BGR2RGB
cv::COLOR_RGB2BGR
cv::COLOR_RGBA2BGRA
cv::COLOR_BGRA2RGBA
// 添加和去除alpha通道
cv::COLOR_BGR2BGRA
cv::COLOR_RGB2RGBA
cv::COLOR_BGRA2BGR
cv::COLOR_RGBA2RGB
2.绘制基本图形
(1)绘制矩形
void cv::rectangle (
InputOutputArray img, //在img中绘制矩形
Point PLeftTop, //矩形的左上角
Point PRgtBtm, //矩形的右下角
const Scalar & color, //矩形框的颜色
int thickness = 1, //线的宽度
int lineType = LINE_8, //线的类型
int shift = 0 //坐标中的小数位数
)
(2)绘制圆形
void circle(
Mat img,
cv::Point center, //圆形
int radius, //半径
cv::Scalar color, //圆形线条的颜色
int thickness=1,//圆形线条的宽度，负数表示填充，正数表示宽度
int line_type=8, //线条的种类
int shift=0 //圆心和半径的小数位数
);
(3)绘制椭圆
void ellipse(
Mat img,
Point PCenter, //椭圆中心
Size size, //长轴和短轴的长度
double angle, //椭圆旋转角度
double startAngle, //开始角度
double endAngle, //终止角度
Scalar &color, //椭圆线条的颜色
int thickness = 1, //椭圆线条的宽度，负数表示填充
int line_type = 8, //线条类型
int shift = 0 //圆心和轴坐标的精度（小数的位数）
)
(4)绘制线段
void line(
Mat img,
Point PStart, //线段起点坐标
Point PEnd, //线段终点坐标
Scalar &color, //线段颜色
int thichness = 1,
int line_type = 8,
int shift =0
)
(5)绘制笔墨
void putText(
Mat &img,
const string &text,
Point POrigin, //文本框的左下角
int fontFace, //字体，如FONT_HERAHEY_PLAIN
double fontScale, //尺寸因子，越大则文字越大
Scalar color, //文字颜色
int thickness = 1, //线条粗细
int lineType = 8, //线条类型（8邻域和4领域）
boo
3.随机数使用
(1)基本用法
//创建RNG对象 RNG rng(uint64 seed);
cv::RNG rng(time(NULL));
int iNum01 = rng; //返回第一个随机数
int iNum02 = rng.next(); //返回下一个随机数
int iNum03 = rng.operator()(); //等价于next()
int iNum04 = rng.operator()(100); //[0,100)范围内的随机数
double dNum05 = rng.operator double(); //返回下一个double数值
(2)生成分布数据
double a = rng.uniform(0,1);//产生一个均匀分布的double数据
double b = rng.gaussian(0.f, 1.f);//高斯分布的double数据，均值为0，方差为1.0
(3)使用随机数填充矩阵
[*]A.函数原型
void fill(Mat img,
int distType, //均匀分布（UNIFORM），高斯分布（NORMAL）
InputArray a,
InputArray b, //与对应的分布有关，如均匀分布表示均匀分布的区间
bool saturateRange = false //只针对均匀分布有效
);
[*]B.使用方法
// 均匀分布
cv::Mat_<double> matTmp(5, 5);
cv::RNG rng;
rng.fill(matTmp, cv::RNG::UNIFORM, 1 , 3);
// 正态分布
cv::Mat_<float> matTmp02(5, 5);
rng.fill(matTmp02, cv::RNG::NORMAL, 1, 3);
4.为图像添加边框
[*]A.函数原型
void copyMakeBorder(
cv::Mat &imSrc, //输入图像
cv::Mat &imDst, //输出图像
int top, //顶部填充像素数量
int bottom,
int left,
int right,
int borderType, //填充类型，如BORDER_REPLICATE, BORDER_REFLECT_101, BORDER_CONSTANT等
const Scalar &value = Scalar() //默认值即可
);
[*]B.参数先容（borderType）
BORDER_CONSTANT = 0, //!< `iiiiii|abcdefgh|iiiiiii`with some specified `i`
BORDER_REPLICATE = 1, //!< `aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh`
BORDER_REFLECT = 2, //!< `fedcba|abcdefgh|hgfedcb`
BORDER_WRAP = 3, //!< `cdefgh|abcdefgh|abcdefg`
BORDER_REFLECT_101 = 4, //!< `gfedcb|abcdefgh|gfedcba`
BORDER_TRANSPARENT = 5, //!< `uvwxyz|abcdefgh|ijklmno`
5.查找轮廓
(1)概述
对灰度图像、二值图像进行边缘提取（通常是二值图像）进行轮廓提取。
void findContours(
Mat &imGray, //单通道图像
vector<vector<Point>> &vCntsOut, //轮廓组（输出参数）
OutputArray &hierarchy, //包含抽取图像的拓扑信息
int mode, //轮廓提取模式，如CV_RETR_EXTERNAL, CV_RETR_LIST, CV_RETR_CCOMP等
int method, //轮廓的近似方法，如CV_CHAIN_APPROX_NONE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE等
Point offset=Point() //轮廓的偏移量
);
(2)使用
//读取图像
cv::Mat imRead = cv::imread("xxx.jpeg");
//高斯去噪
cv::GaussianBlur(imread, imread, cv::Size(3,3), 0);
//提取图像边缘
cv::Mat imEdge;
cv::Canny(imRead, imEdge, 30, 100);
//提取轮廓
std::vector<std::vector<cv::Point>> vCnts;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(imEdge,vCnts,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE);
(3)绘制轮廓
void cv::drawContours(
cv::Mat &imSrc,
InputArrayOfArrays vCnts,
int contourIdx, //绘制轮廓向量中哪一个索引，负数表示绘制所有轮廓
const cv::Scalar &color, //绘制的颜色
int thickness = 1, //宽度，负数表示填充轮廓
int lineType =8,
InputArray hierarchy = noArray(), //findContours输出的向量
int maxLevel = INT_MAX, //绘制轮廓的最高等级，有heirarchy时才生效
cv::Point offset
);
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