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一些概念

颜色空间

为了表示一种特定的颜色，我们通常建立一维、二维、三维甚至四维空间坐标来表示，这种坐标系统所能定义的色彩范围即颜色空间。下面列举常见的颜色空间：

  • RGB模型
    RGB模型将颜色编码成（R，G，B）即（Red红，Green绿，Blue蓝）。每个分量范围是[0,255]共256级。因此，RGB模型可以表示256×256×256≈1670万种颜色。
    注意：在OpenCV中存储顺序不是RGB，而是BGR。

  • 单通道模型
    单通道图即灰度图，图片像素颜色由一维的值来表示，分量范围是[0,255]。0是黑色，255是白色，中间是不同程度的灰色。

  • 二值模型
    二值图像即黑白图像，每个像素的颜色由一维的值来表示，分量范围是[0,1]，0代表黑色，1代表白色。

  • HSV模型
    HSV模型由三个参数来表示颜色：色调（H）、饱和度（S）、明度（V）。
    色调（H）用角度表示，范围[0°,360°]，红色为0°，从红色开始按逆时针方向计算。（如下图）
    饱和度（S）表示颜色接近光谱色的程度，饱和度越高，颜色越深而艳。取值范围[0%,100%]。
    明度（V）表示颜色鲜亮的程度，取值范围[0%,100%]，0%为黑色，100%为白色。
    HSV模型图示

  • Lab模型
    Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白；a表示从红色到绿色的范围，取值范围是[127,-128]；b表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[127,-128]。图示如下：
    Lab模型

    图像的深度

    图像用于存储像素的值占得比特（bit）位数（就是转换为二进制的位数），就是图像的深度。例如：在二值模型中每个像素点的值是一维的，且取值范围是[0,1]，所以仅用一位比特位就可以满足，图像深度为1；RGB模型中每个像素用R,G,B三个分量表示，每个分量取值范围[0,255]，用8位可以表示，所以像素深度总共为24位。

    图像通道

    为了储存像素数据，每一个像素点用一个或多个分量来存储数据，分量的数量就是图像通道。例如，RGB模式中每个像素点由Red、Dreen、Blue三个分量来表示，每个取值范围都是[0,255]，这个图像通道就是3。灰度图仅用一个取值范围为[0,255]数值来表示，灰度图的图像通道就是1。

    颜色空间的转换-cvtColor

    函数cvtColor

    cv::cvtColor()作用是将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间。并且在转换的过程中能够保证数据的类型不变，即转换后的图像的数据类型和位深与源图像一致。
    函数定义：

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void cv::cvtColor(
      cv::InputArray src, // 输入图像
      cv::OutputArray dst, // 输出图像
      int code, // 模式转换的映射码
      int dstCn = 0 // 输出的通道数 (0='automatic')
     );
  • src： Mat类，输入待转换的图像
  • dst：Mat类，转换后新图像放在这里
  • code：转换的代码或标识，即图像转换的格式（模式1→模式2）
    OpenCV提供的映射：
  • dstCn：（默认是0）目标图像通道数，如果取值为0，则由src和code决定

    示例（BGR转换成灰度图）

    源代码：
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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib,"opencv_world453d.lib")
#else
#pragma comment(lib,"opencv_world453.lib")
#endif // _DEBUG

int main()
{
    Mat img = imread("D:\\My Bags\\图片\\Test.jpg");
    Mat imgGray;
    cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
    imshow("原图", img);
    imshow("灰度图", imgGray);
    waitKey(0);
    return 0;
}

运行结果：

高斯滤波-GaussianBlur

函数GaussianBlur

函数的定义：

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void GaussianBlur( InputArray src, //输入的图像
				   OutputArray dst, //接收输出的图像
				   Size ksize,//高斯内核大小
                   double sigmaX, 
                   double sigmaY = 0,
                   int borderType = BORDER_DEFAULT);
  • src：Mat类，输入待处理的图像
  • dst：Mat类，输出与原图大小和类型相同的图像
  • ksize：高斯内核的大小，决定了滤波的程度。其中ksize.width和ksize.height可以不同，但他们都必须为正数和奇数。或者，它们可以是零的，它们都是由sigma计算而来
  • sigmaX：高斯核函数在X方向上的标准偏差
  • sigmaY：高斯核函数在Y方向上的标准偏差，如果sigmaY是0，则函数会自动将sigmaY的值设置为与sigmaX相同的值，如果sigmaX和sigmaY都是0，这两个值将由ksize.width和ksize.height计算而来
  • borderType：推断图像外部像素的某种便捷模式，有默认值BORDER_DEFAULT，如果没有特殊需要不用更改

    示例

    源代码：
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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib,"opencv_world453d.lib")
#else
#pragma comment(lib,"opencv_world453.lib")
#endif // _DEBUG

int main()
{
    Mat img = imread("D:\\My Bags\\图片\\Test.jpg");
    Mat imgGaus;
    GaussianBlur(img, imgGaus, Size(7, 7), 7);
    imshow("原图", img);
    imshow("高斯滤波图", imgGaus);
    waitKey(0);
    return 0;
}

运行结果：

图像边缘检测-Canny

函数Canny

函数定义

重载1：

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void Canny( InputArray image,//输入图像
		    OutputArray edges,//输出图像
            double threshold1, //阈值1
            double threshold2,//阈值2
            int apertureSize = 3, //Sober算子大小
            bool L2gradient = false //是否采用更精确的方式计算图像梯度
            );

两个阈值参数：

  • 低于阈值1的像素点会被认为不是边缘；
  • 高于阈值2的像素点会被认为是边缘；
  • 在阈值1和阈值2之间的像素点,若与第2步得到的边缘像素点相邻，则被认为是边缘，否则被认为不是边缘
  • 建议上限是下限的2或3倍

apertureSize参数：

  • 为Sobel()运算提供内核大小，默认值为3

重载2：

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void Canny( InputArray dx, 
			InputArray dy,
            OutputArray edges,//输出图像
            double threshold1, //下阈值
            double threshold2,//上阈值
            bool L2gradient = false 
            );
  • InputArray dx：输入图像在x方向的导数
  • InputArray dy：输入图像在y方向的导数

    示例

    源代码
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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib,"opencv_world453d.lib")
#else
#pragma comment(lib,"opencv_world453.lib")
#endif // _DEBUG

int main()
{
    Mat img = imread("D:\\My Bags\\图片\\Test.jpg");
    Mat imgGaus,imgEdge;
    GaussianBlur(img, imgGaus, Size(3, 3), 3);//高斯滤波降噪
    Canny(imgGaus, imgEdge, 100, 300);//边缘检测
    imshow("原图", img);
    imshow("边缘图", imgEdge);
    waitKey(0);
    return 0;
}

运行结果：

图像的膨胀和侵蚀-dilate和erode

函数dilate/erode

dilate函数的定义

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void dilate( InputArray src, 
			 OutputArray dst, 
			 InputArray kernel,
             Point anchor = Point(-1,-1), 
             int iterations = 1,
             int borderType = BORDER_CONSTANT,
             const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() 
             );

erode函数的定义

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void erode( InputArray src, 
            OutputArray dst, 
            InputArray kernel,
            Point anchor = Point(-1,-1), 
            int iterations = 1,
            int borderType = BORDER_CONSTANT,
            const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() 
            );

两个函数参数完全一样，参数解释：

  • src：Mat类，输入的原图
  • dst：Mat类，用于存放处理后的图像
  • kernel：用于膨胀/侵蚀操作的结构元素，当为NULL时,那么默认使用一个3 x 3 的方形结构元素，可以使用getStructuringElement()（下文有详细介绍）来创建结构元素
  • anchor：结构元素的锚点位置，默认值value(-1,-1)表示锚点位于结构元素中心
  • iterations：进行膨胀/侵蚀操作迭代执行的次数，默认是1
  • borderType：用于推断图像外部像素的某种推断模式。默认值BORDER_CONSTANT
  • Scalar& borderValue：边缘值，默认值morphologyDefaultBorderValue()。一般不用改动

    补充：函数getStructuringElement

    函数的定义：
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Mat getStructuringElement(int shape, 
						  Size ksize, 
						  Point anchor = Point(-1,-1)
						  );

作用：返回（Mat类型）指定形状和尺寸的结构元素

参数解释：

  • shape：结构元素的形状
    矩形：MORPH_RECT;
    交叉形：MORPH_CROSS;
    椭圆形：MORPH_ELLIPSE;
  • ksize：结构元素的尺寸，同GaussianBlur函数的ksize
  • anchor：锚点的位置，默认值Point（-1,-1），表示锚点位于中心点

示例

源代码：

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib,"opencv_world453d.lib")
#else
#pragma comment(lib,"opencv_world453.lib")
#endif // _DEBUG

int main()
{
    Mat imgDilate, imgErode;
    Mat img = imread("D:\\My Bags\\图片\\Test.jpg");
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));//新建一个结构元素
    dilate(img, imgDilate, kernel);//膨胀操作
    erode(img, imgErode, kernel);//侵蚀操作
    imshow("原图", img);
    imshow("膨胀图", imgDilate);
    imshow("侵蚀图", imgErode);
    waitKey(0);
    return 0;
}

运行结果：