[openCV2.1]经常使用功能

0:必用头文件

#include <cxcore.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#define WINDOW_AUTOSIZE 1
//CV_WINDOW_AUTOSIZE 这个宏是存在的
using namespace cv;

1：读取图片，显示图片，保存图片

//read
Mat image;
image =imread("1.png",1);
if (image.data==0) //读数据失败

//write
 imwrite( "../../images/Gray_Image.jpg", gray_image );

//show
 namedWindow( "color image", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
 imshow( "color image", image );

//convert BGR to Gray
//颜色转换函数 ：从源image,到目gray_image, 宏CV_BGR2GRAY规定了颜色变换方法
 cvtColor( image, gray_image, CV_BGR2GRAY );

2:图片对象之间的reference and copy

//reference
Mat A, C;                                 // creates just the header parts
A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // here we'll know the method used (allocate matrix)
Mat B(A);                                 // Use the copy constructor
C = A;                                    // Assignment operator
//如上A,B,C都是指向同一个数据matrix,操做其中一个，同时会影响其它的数据
//可是A,B,C有不一样的header,因此 这些不一样的header能够指向matrix中的一个子数据集
//ROI:region of interest
//以下，截取一张图片中的一部分数据 的方法
Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle
Mat E = A(Range::all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries

//copy
Mat F = A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);

/*
注意：图片的容器使用了Mat对象，Mat对象由header和data组成
header是图片的信息:size and address pointer部分
data是图片的颜色信息 
*/

3:老式函数cvLoadImage打开图片的方法

//加载显示    
IplImage* img = cvLoadImage("13.png", 1);
Mat mtx(img); // convert IplImage* -> Mat
namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );

//将image图片在Display Image这个窗口中显示
imshow("Display Image", mtx);
cvWaitKey(0);//wait for ur enter press on the picture

4:图像颜色数据在内存中的存储方式

图片就是一个平面矩阵，因此只要知道了行列坐标，就能够读 写对应位置的像素值了，
若是是灰度图像，每一个位置坐标上就只有一个值（用来表示灰度颜色）
若是是多通道的图像，每一个位置上，就有BGR三个值（用来表示彩色图像的三个份量）

当在图像数据加载到内存中时：因为内存地址是线性连续的，因此图像的存储方式也变成了线性的，线性存储也有利于快速的访问颜色数据（一个接一个的访问，确实会快点）

面使用image.isContinuous();这个函数来肯定图像数据的存储在内存中是否是连续的。

    Mat image=imread(argv[1],1);
    if (image.data==0)
    {
        cerr<<"invalid image file to read!"<<endl;
        return 0;
    }
    //获得颜色数据在内存空间中存放时，是否 线性是连续的 
   image.isContinuous(); // 1:连续  0:不连续

4：Mat::depth()函数

if(image.depth()==CV_8U) //查看图像中，每一个通道的颜色数据 的深度，
//如咱们经常使用的 BGR三通道，每一个通道的值的范围为0-255,那么就说颜色深度为8位

颜色深度就是表示 每一个通道颜色的数据用了多少位，用以下几个宏表示：
CV_8U  CV_16U
CV_8S  CV_16S  CV_32S
               CV_32F  CV_64F
               
 CV_Assert(image.depth() == CV_8U);//保证传入数据为true才能进行下面操做，不然会退出程序，并且会有下面的报错，而且显示在源程序中哪一行出错！很是好的debug函数
OpenCV Error: Assertion failed

下面的方法中，5,6,7，都是能够灵活的操做每一个通道的数据，用的比较多的是方法5,效率也高点！

5：遍历图像中每一个像素的方法

//方法1：
    Mat image=imread("1.png",1);
   CV_Assert(image.depth() == CV_8U); //0==0 
    int channels=image.channels(); //获得图像有多少个颜色通道
    int rows=image.rows;           //获得图像有多少行
    int cols=image.cols;           //获得图像有多少列
    cols=cols*channels;            //列数xchannel数，才是更底层的图像的真实列数
    unsigned char *pt;             //用来指向 每一个颜色通道的 指针，用这个指针来读到每一个像素的颜色值，固然改变像素值也是写这个指针指向的数值
    for (int i=0;i<rows;i++)
    {
        pt=image.ptr<unsigned char>(i);
        for (int j=0;j<cols;j++)
        {
          pt[j]=tables[pt[j]];
        }
    }
    
//小技巧：加快程序读写数据的速度
if (image.isContinuous())//若是颜色数据在内存中存放时，是连续存放的
{
rows=1;   //row=0
cols=cols*rows; //cols=0 ...一直到最后一个像素的颜色数据位置
}

//注意 ：必定不要把  cols=cols*channels;这一条忘记了，很是重要。

//方法2：
if (image.isContinuous())
{
    uchar* p = image.data;//获得data数据的首地址，
    for( unsigned int i =0; i < ncol*nrows; ++i)
    {
        *p= table[*p];
        p++;
    }
}

6:使用iterator（迭代器访问图片中的每个像素）

// accept only char type matrices
    CV_Assert(I.depth() == CV_8U);

    const int channels = I.channels();
    switch(channels)
    {
    case 1:
        {
            MatIterator_<uchar> it, end;
            for( it = I.begin<uchar>(), end = I.end<uchar>(); it != end; ++it)
                *it = table[*it];
            break;
        }
    case 3:
        {
            MatIterator_<Vec3b> it, end;
            for( it = I.begin<Vec3b>(), end = I.end<Vec3b>(); it != end; ++it)
            {
                (*it)[0] = table[(*it)[0]];//能够方便的对每一个像素，三个通道进行操做
                (*it)[1] = table[(*it)[1]];
                (*it)[2] = table[(*it)[2]];
            }
        }
    }

7：on the fly(在运行过程当中实时地址计算，最慢的方法）的访问像素的方法

// accept only char type matrices
    CV_Assert(I.depth() == CV_8U);

    const int channels = I.channels();
    switch(channels)
    {
    case 1:
        {
            for( int i = 0; i < I.rows; ++i)
                for( int j = 0; j < I.cols; ++j )
                    I.at<uchar>(i,j) = table[I.at<uchar>(i,j)];
            break;
        }
    case 3:
        {
         Mat_<Vec3b> _I = I; //注意这里的新对象为 Mat_  （有下划线哦）

         for( int i = 0; i < I.rows; ++i)
            for( int j = 0; j < I.cols; ++j )
               {
                   _I(i,j)[0] = table[_I(i,j)[0]];
                   _I(i,j)[1] = table[_I(i,j)[1]];
                   _I(i,j)[2] = table[_I(i,j)[2]];
            }
         I = _I;
         break;
        }
    }

8：使用core function中的lookuptable,最快的方法改变图像中的每一个像素

Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);
    uchar* p = lookUpTable.data;
    for( int i = 0; i < 256; ++i)
        p[i] = table[i];  //把咱们以前的tables写到 Mat类型的对象中
  LUT(I, lookUpTable, J); //I是输入的图像，J是改变后的图像，
//不能地每一个通道作灵活的操做
//LUT的操做过程就是使用 原始图像的 颜色值做为 index,在lookuptable中查到新的颜色值，
//注意 ：这种方法OpenCV，作过优化，因此是最快的方法。