1.OpenCV模块OpenCV 现在已经发展得比较庞大了针对不同的应用它划分了不同的模块每个模块专注于不同的功能。一个模块下面可能有类、 全局函数、枚举、全局变量等。所有全局函数或变量都在命名空间 cv 下。这些模块有的经过多个版本的更新已经较为完善包含较多的功能 有的模块还在逐渐发展中包含的功能相对较少。接下来按照文件夹的顺序字母顺序介绍模块的功能。calib3d 这个模块名称由 calibration校准和 3D 这两个单词的缩写组合而成的通过名字可以知道模块主要包含相机标定与立体视觉等功能例如物体位姿估计、三维重建、 摄像头标定等。core 核心功能模块主要包含 OpenCV 库的基础结构以及基本操作例如 OpenCV 基本数据结构、绘图函数、数组操作相关函数、动态数据结构等。dnn 深度学习模块这个模块是 OpenCV 4 版本的一个特色其主要包括构建神经网络、加载序列化网络模型等。但是该模块目前仅适用于正向传递计算测试网络原则上不 支持反向计算训练网络。features2d 这个模块名称是由 features特征和 2D 这两个单词的缩写组合而成的其功能主要为处理图像特征点例如特征检测、描述与匹配等。flann 这个模块名称是 Fast Library for Approximate Nearest Neighbors 快速近似最近邻库的缩写这个模块是高维的近似近邻快速搜索算法库主要包含快速近似最近邻搜索与聚类等。highgui 高层 GUI 图形用户界面包含创建和操作显示图像的窗口、处理鼠标事件以及键 盘命令、提供图形交互可视化界面等。imgcodecs 图像文件读取与保存模块主要用于图像文件读取与保存。imgproc 这个模块名称由 image图像和 process处理两个单词的缩写组合而成的是重要的图像处理模块主要包括图像滤波、几何变换、直斱图、特征检测与目标检测等。ml 机器学习模块主要为统计分类、回归和数据聚类等。objdetect 目标检测模块主要用于图像目标检测例如检测 Haar 特征。photo 计算摄影模块主要包含图像修复和去噪等。stitching 图像拼接模块主要包含特征点寻找与匹配图像、估计旋转、自动校准、接缝 估计等图像拼接过程的相关内容。video 视频分析模块主要包含运动估计、背景分离、对象跟踪等视频处理相关内容。videoio 视频输入输出模块主要用于读取与写入视频或者图像序列。通过对 OpenCV 4.5 模块构架的介绍我们对 OpenCV 4.5 整体架构有了一定的了解。其实简单来说 OpenCV 就是将众多图像处理和视觉处理工具集成在一起的软件开发Software Development Kit SDK其自身并不复杂只要通过学习都可以轻松掌握其使用方式。2.图像输入输出模块 imgcodecs要处理图像第一步就是把图像文件从磁盘上读取到内存处理完毕后再保存到内存。所以我们先来看图像文件读取与保存模块 imgproc。 imgproc 提供了一系列全局函数用于读取或保存图像文件。imgproc 模块中的函数都在 opencv2/imgcodecs.hpp 中声明。由于 opencv2\opencv.hpp 中已经包含 opencv2/imgcodecs.hpp 因此程序中也可以只包含 opencv2\opencv.hpp比如#includeopencv2\opencv.hpp因为 opencv.hpp 中有如下代码#ifdefHAVE_OPENCV_IMGCODECS#includeopencv2/imgcodecs.hpp#endif2.1 imread 读取图像文件函数 imread 用于读取图像文件或叫加载图像文件 。该函数声明如下Mat cv::imread(constStringfilename,intflagsIMREAD_COLOR);其中参数 filename 表示要读取的图像文件名。 flags 表示读取模式 flags 可以从枚举cv::ImreadModes 中取值默认取值是 IMREAD_COLOR表示始终将图像转换为三通道 BGR 彩色图像。如果从指定文件加载图像成功就返回 Mat 矩阵如果无法读取图像由于缺少文件、权限不正确、格式不受支持或无效函数就返回空矩Mat::dataNULL。imread 支持常见的图像格式某些图像格式需要免费提供的第三方类库。 在 Windows 操作系统下 OpenCV 的 imread 函数支持如下类型的图像载入JPEG 文件-*.jpeg,*.jpg,*.jpe JPEG2000文件-*.jp2 PNG 图片-*.png 便携文件格式-*.pbm,*.pgm,*.ppm Sun rasters 光栅文件-*.sr,*.ras TIFF 文件-*.tiff,*.tif Windows 位图-*.bmp,*.dib如果读取失败通常可以用两种方式来判断直接判断是否为 NULL或者调用 Mat::empty()函数比如Mat img;...//开始判断是否加载成功if(img.dataNULL)puts(load failed);//if (img.empty()) puts(load failed);值得注意的是函数 imread 根据内容而不是文件扩展名来确定图像的类型比如我们把某个BMP 文件改为后缀名为.jpg imread 依然能探测到这个文件是 BMP 图像文件。另外 imread 的第一个参数一般是图像文件的绝对路径或相对路径。 对于绝对路径 imread除了不支持单右斜线形式\ 外其他斜线形式都支持比如双右斜线形式\、双左斜线形式//、单左斜线形式/等。但通常相对路径更加方便点只要把图像文件放在工程目录下即可。#includeiostream#includeopencv2\opencv.hppusingnamespacestd;usingnamespacecv;#pragmacomment(lib,opencv_world450d.lib)//引用引入库intmain(intargc,char*argv[]){Mat img;//string imgpath d:\\我的图片\\p1.jpg; //--1--双右斜线法路径中含有中文//string imgpath d://test//p1.jpg; //-- 2 --双左斜线法// string imgpath d:/test/p1.jpg; //-- 3 --单左斜线法// string imgpath d:/test//test2\\test3//test4//p1.jpg;//-- 4 --以上三种混合法string imgpathp1.jpg;////-- 5 --相对路径法 放工程目录下//string imgpath argv[1];//-- 6 --命令行参数法imgimread(imgpath,1);if(img.dataNULL)//或 img.empty()puts(load failed);elseimshow(img,img);waitKey(0);return0;}对上面 6 种路径进行了测试任何一种都是支持的都可以成功读取并显示图片。较常用的是相对路径方式也就是第 5 种。 如果在工程中运行程序相对路径就是把图像文件放到工程目录下即可如果是直接双击生成的可执行程序 test.exe则要把图像文件和 test.exe 放在同一路径下。2.2 imwrite 保存图片函数 imwrite 可以用来输出图像到文件其声明如下boolcv::imwrite(constStringfilename,InputArray img,conststd::vectorintparamsstd::vectorint());其中参数 filename 表示需要写入的文件名必须加上后缀比如 123.png注意要保存图片为哪种格式就带什么后缀 img 表示 Mat 类型的图像数据就是要保存到文件中的源图像数据 参数 params 表示为特定格式保存的参数编码它有一个默认值 std::vector int ()所以一般情况下不用写。通常使用此函数能保存8位单通道或三通道具有BGR通道顺序图像。16位无符号CV_16U图像可以保存为 PNG、 JPEG 2000 和 TIFF 格式。 32 位浮点CV_32F图像可以保存为 PFM、 TIFF、OpenEXR 和 Radiance HDR 格式 三通道CV_32FC3 TIFF 图像将使用 LogLuv 高动态范围编码每像素 4 字节保存。另外 使用此函数可以保存带有 alpha 通道的 PNG 图像。为此创建 8位或 16 位 4 通道图像 BGRA其中 alpha 通道最后到达。完全透明的像素应该将 alpha 通道设置为 0完全不透明的像素应该将 alpha 设置为 255/65535。如果格式、深度或通道顺序不同 就在保存之前使用 Mat::convertTo 和 cv::cvtColor 进行转换。或者使用通用文件存储 I/O 函数将图像保存为 XML 或 YAML 格式。下面的示例将演示如何创建 BGRA 图像并将其保存到 PNG 文件中 还将演示如何设置自定义压缩参数。#includeiostream#includeopencv2/opencv.hpp#includeopencv2/core/utils/logger.hppusingnamespacecv;//所有 OpenCV 类都在命名空间 cv 下usingnamespacestd;staticvoidcreateAlphaMat(Matmat){CV_Assert(mat.channels()4);for(inti0;imat.rows;i){for(intj0;jmat.cols;j){Vec4bbgramat.atVec4b(i,j);bgra[0]UCHAR_MAX;// 蓝色bgra[1]saturate_castuchar((float(mat.cols-j))/((float)mat.cols)*UCHAR_MAX);// 绿色bgra[2]saturate_castuchar((float(mat.rows-i))/((float)mat.rows)*UCHAR_MAX);// 红色bgra[3]saturate_castuchar(0.5*(bgra[1]bgra[2]));// Alpha}}}intmain(){// Create mat with alpha channelMatmat(480,640,CV_8UC4);createAlphaMat(mat);vectorintcompression_params;compression_params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION);compression_params.push_back(9);boolresultfalse;try{resultimwrite(alpha.png,mat,compression_params);}catch(constcv::Exceptionex){fprintf(stderr,Exception converting image to PNG format: %s\n,ex.what());}if(result)printf(Saved PNG file with alpha data.\n);elseprintf(ERROR: Cant save PNG file.\n);returnresult?0:1;}在代 码 中 createAlphaMat 是 一 个 自 定 义 函 数 用 于 使 用 alpha 通 道 创 建 材 质 。compression_params 用于存放压缩参数。函数 imwrite 把图像矩阵以compression_params 压缩参数保存到工程目录下的 alpha.png 中文件 alpha.png 会自动创建。