opencv常用函数及数据结构

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1、1.cvCreateImage创建头并分配数据IplImage*cvCreateImage(CvSizesize,intdepth,intchannels);Size:图像宽、高.Depth:图像元素的位深度,可以是下面的其中之一:  IPL_DEPTH_8U-无符号8位整型  IPL_DEPTH_8S-有符号8位整型  IPL_DEPTH_16U-无符号16位整型  IPL_DEPTH_16S-有符号16位整型  IPL_DEPTH_32S-有符号32位整型  IPL_DEPTH_32F-单精度

2、浮点数  IPL_DEPTH_64F-双精度浮点数channels:  每个元素(像素)通道号.可以是1,2,3或4.通道是交叉存取的,例如通常的彩色图像数据排列是:b0g0r0b1g1r1...虽然通常IPL图象格式可以存贮非交叉存取的图像,并且一些OpenCV也能处理他,但是这个函数只能创建交叉存取图像.2.CvSize基本数据类型之一。表示矩阵框大小,以像素为精度。与CvPoint结构类似,但数据成员是integer类型的width和height。typedefstructCvSize  {

3、  intwidth;/*矩形宽*/  intheight;/*矩形高*/  }CvSize;  width:矩形宽  height:矩形高3.cvResize图像大小变换VoidcvResize(constCvArr*src,CvArr*dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR);Src:输入图像.Dst:输出图像.Interpolation:插值方法:lCV_INTER_NN-最近邻插值,lCV_INTER_LINEAR-双线性插值(缺省使用)lCV_INTER

4、_AREA-使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。当图像放大时,类似于CV_INTER_NN方法..lCV_INTER_CUBIC-立方插值.函数cvResize将图像src改变尺寸得到与dst同样大小。若设定ROI,函数将按常规支持ROI.4.cvSoomth各种方法的图像平滑voidcvSmooth(constCvArr*src,CvArr*dst,intsmoothtype=CV_GAUSSIAN,intparam1=3,intparam2=0,doubleparam3

5、=0,doubleparam4=0);src:输入图像.otherstaffoftheCentre.Duringthewar,ZhuwastransferredbacktoJiangxi,andDirectorofthenewOfficeinJingdezhen,JiangxiCommitteeSecretary.Startingin1939servedasrecorderoftheWestNorthOrganization,SecretaryoftheSpecialCommitteeAftert

6、hevictoryofthelongMarch,hehasbeentheNorthwestOfficeoftheFederationofStateenterprisesMinister,ShenmufuguSARmissions,DirectorofNingxiaCountypartyCommitteeSecretaryandrecorderoftheCountypartyCommitteeSecretary,MinistersandDst:输出图像.Smoothtype:平滑方法.lCV_BLU

7、R_NO_SCALE(简单不带尺度变换的模糊)-对每个象素的param1×param2领域求和。如果邻域大小是l变化的,可以事先利用函数cvIntegral计算积分图像。lCV_BLUR(simpleblur)-对每个象素param1×param2邻域求和并做尺度变换1/(param1•param2).lCV_GAUSSIAN(gaussianblur)-对图像进行核大小为param1×param2的高斯卷积lCV_MEDIAN(medianblur)-对图像进行核大小为param1×param1

8、的中值滤波(i.e.邻域是方的).lCV_BILATERAL(双向滤波)-应用双向3x3滤波,彩色sigma=param1,空间sigma=param2.param1:平滑操作的第一个参数.param2:平滑操作的第二个参数.对于简单/非尺度变换的高斯模糊的情况,如果param2的值为零,则表示其被设定为param1。param3:对应高斯参数的Gaussiansigma(标准差).如果为零,则标准差由下面的核尺寸计算:sigma=(n/2-1)*0.3+0.8,其中n=param

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