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學(xué)無先后，達(dá)者為師

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C++?opencv學(xué)習(xí)之圖像像素的邏輯操作_C 語言

作者：打醬油的； ? 更新時(shí)間： 2022-12-09 編程語言

1.API和相關(guān)知識(shí)

1. rectangele?繪制矩形

共7個(gè)參數(shù)
?? ??? ??? ?第1個(gè)參數(shù) 輸入
?? ??? ??? ?第2個(gè)參數(shù) 矩形左上坐標(biāo)
?? ??? ??? ?第3個(gè)參數(shù) 矩形右下坐標(biāo)
?? ??? ??? ?第4個(gè)參數(shù) 矩形顏色
?? ??? ??? ?第5個(gè)參數(shù) 線寬
?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?如果參數(shù) >=0，則表示繪制矩形（如為1，表示繪制的矩形邊為1個(gè)像素）
?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?如果參數(shù) < 0，則表示填充矩形（如-1，表示填充整個(gè)矩形）
?? ??? ??? ?第6個(gè)參數(shù) lineType
?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?關(guān)于圖像鋸齒，有幾種方式處理
?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?不管不顧，就用LINE_4 或者 LINE_8
?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?消除鋸齒，就用LINE_AA （AA就是反鋸齒）
?? ??? ??? ?第7個(gè)參數(shù) ?縮小圖像，同時(shí)縮短矩形左上頂點(diǎn)與（0,0）位置的距離（一般沒用）
?? ??? ??? ??? ??? ? ?0表示不變
?? ??? ??? ??? ??? ? ?1表示圖像*1/2，同時(shí)距離（0,0）的x方向和y方向距離*1/2
?? ??? ??? ??? ??? ? ?2表示圖像*（1/2）^2，同時(shí)距離（0,0）的x方向和y方向距離*（1/2）^2

第二種

rectangele
?? ?繪制矩形
?? ??? ?共6個(gè)參數(shù)
?? ??? ??? ?第1個(gè)參數(shù) 輸入
?? ??? ??? ?第2個(gè)參數(shù) 矩形的左上點(diǎn)+往對角方向延伸的距離（x1，x2，延伸長度1，延伸長度2）
?? ??? ??? ?第3個(gè)參數(shù) 矩形顏色
?? ??? ??? ?第4個(gè)參數(shù) 線寬
?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?如果參數(shù) >=0，則表示繪制矩形（如為1，表示繪制的矩形邊為1個(gè)像素）
?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?如果參數(shù) < 0，則表示填充矩形（如-1，表示填充整個(gè)矩形）
?? ??? ??? ?第5個(gè)參數(shù) lineType
?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?關(guān)于圖像鋸齒，有幾種方式處理
?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?不管不顧，就用LINE_4 或者 LINE_8
?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?消除鋸齒，就用LINE_AA （AA就是反鋸齒）
?? ??? ??? ?第6個(gè)參數(shù) ?縮小圖像，同時(shí)縮短矩形左上頂點(diǎn)與（0,0）位置的距離
?? ??? ??? ??? ??? ? ?0表示不變
?? ??? ??? ??? ??? ? ?1表示圖像*1/2，同時(shí)距離（0,0）的x方向和y方向距離*1/2
?? ??? ??? ??? ??? ? ?2表示圖像*（1/2）^2，同時(shí)距離（0,0）的x方向和y方向距離*（1/2）^2
?

void QuickDemo::bitwise_demo(Mat& image) {
 
	Mat m1 = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC3);
	Mat m2 = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC3);
	
	//rectangle有兩種傳參方式，這里分別進(jìn)行了示范
	rectangle(m1, Point(100, 100), Point(180, 180), Scalar(255, 255, 0), -1, LINE_8,0);
 
	rectangle(m2, Rect(150, 150, 80, 80), Scalar(0, 255, 255), -1, LINE_8, 0);
	
	imshow("m1", m1);
	imshow("m2", m2);
}

2.位運(yùn)算

在opencv中，圖像的為運(yùn)算有4種

  • 與
  • 或
  • 非
  • 異或

bitwise_and(m1, m2, dst);

//bitwise_or(m1, m2, dst);

//bitwise_not(m1, dst);

//bitwise_xor(m1, m2, dst);略

2.實(shí)例代碼

void QuickDemo::bitwise_demo(Mat& image) {
 
    Mat m1 = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC3);
    Mat m2 = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC3);
    
    rectangle(m1, Point(100, 100), Point(180, 180), Scalar(255, 255, 0), -1, LINE_4,0);
    
    rectangle(m2, Rect(150, 150, 80, 80), Scalar(0, 255, 255), -1, 0);
    
    Mat dst;
    
    bitwise_and(m1, m2, dst);
    //bitwise_or(m1, m2, dst);
    //bitwise_not(m1, dst);
    //bitwise_xor(m1, m2, dst);
 
    imshow("位運(yùn)算",dst);
}

補(bǔ)充：OpenCV--C++圖像像素處理-二值化

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{	
	Mat img = imread("colors.jpg");
	if (img.empty()) {
		cout << "圖片讀取失敗" << endl;
	}
 
	Mat gray;
	cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);  //將RGB圖像img轉(zhuǎn)為灰度圖gray
 
	// 彩圖BINARY二值化
	Mat binary, binary_inv;
	threshold(img, binary, 125, 255, THRESH_BINARY);
	threshold(img, binary_inv, 125, 255, THRESH_BINARY_INV);
	imshow("binary", binary);
	imshow("binary_inv", binary_inv);
 
	//灰度圖BINARY二值化
	Mat binary_gray, binary_gray_inv;
	threshold(gray, binary_gray,  125, 255,THRESH_BINARY);
	threshold(gray,  binary_gray_inv,125, 255, THRESH_BINARY_INV);
	imshow("binary_gray", binary_gray);
	imshow("binary_gray_inv", binary_gray_inv);
 
	//灰度圖TOZERO二值化
	Mat tozero_gray, tozero_gray_inv;
	threshold(gray, tozero_gray, 125, 255, THRESH_TOZERO);
	threshold(gray, tozero_gray_inv, 125, 255, THRESH_TOZERO_INV);
	imshow("tozero_gray", binary_gray);
	imshow("tozero_gray_inv", binary_gray_inv);
 
	//灰度圖TRUNC二值化
	Mat trunc_gray;
	threshold(gray, trunc_gray, 125, 255, THRESH_TRUNC);
	imshow("trunc_gray", trunc_gray);
 
	Mat gray_thr = imread("colors.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
	//灰度圖OSTU二值化
	Mat otsu_gray;
	threshold(gray_thr, otsu_gray, 100, 255,THRESH_BINARY |  THRESH_OTSU);
	imshow("trunc_gray", otsu_gray);
 
	//灰度圖triangle二值化
	Mat triangle_gray;
	threshold(gray_thr, triangle_gray, 100, 255, THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE);
	imshow("triangle_gray", triangle_gray);
 
	//灰度圖自適應(yīng)二值化
	Mat adapt_mean_gray;
	adaptiveThreshold(gray_thr, adapt_mean_gray, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 55, 0);
	imshow("adapt_mean_gray", adapt_mean_gray);
 
	Mat adapt_gauss_gray;
	adaptiveThreshold(gray_thr, adapt_gauss_gray, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 55, 0);
	imshow("adapt_gauss_gray", adapt_gauss_gray);
 
	waitKey(0);
	return 0;
}

總結(jié)

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_46098612/article/details/127774177

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