【Tool】OpenCV API Learning I

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[TOC]

Opencv Data Types

basic data types

从c++集成过来，包含，int, float, points, rectangles, size...

cv::Vec<> fixed vector class 对小型数据比较高效。
常见的是cv::Vec{2,3,4,6}{b,w,s,i,f,d}

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cv::Matx<> fixed matrix class certain specific small matrix operations。实际上fixed vector是matrix特殊情况，column是1。
常见的是cv::Matx{1,2,3,4,6}{1,2,3,4,6}{f,d}

55Y3Qh.png

55Y5cH.png
cv::Point 点类，和fixed vector classes区别在于，通过成员变量访问， p.x p.y vector通过index访问。
常见的是cv::Point2i, cv::Point2f, cv::Point2d, cv::Point3i, cv::Point3f, cv::Point3d

55zAjS.png
cv::Scalar 类，本质是有四个元素的vector。继承自cv::Vec<double, 4>，通过下标访问。

55zUAa.png
cv::Size, 实际上是cv::Size2i, 有width, height两个数据成员(第一个成员是width, 第二个是height)。如果要使用浮点坐标，cv::Size2f。
55V65J.png

55VA6l.png
cv::Rect，有height, width, x, y四个成员。注意！Rect的x是横向坐标，y是纵向坐标(从构造器也可以看出)。

55VqgS.png

55VoUz.png
cv::RotatedRect，前面的是坐标轴对齐的矩形，这个是非坐标轴对齐的矩形。包含cv::Point2f的中心点，cv::Size2f是大小，float angle成员。

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cv::complexf, cv::complexd

55Y9fN.png

helper objects

垃圾收集器，切片...

cv::TermCriteria
程序终止条件
cv::Range
cv::Ptr
智能指针，引用计数器。
- addref(), release() 增加，减少引用计数器的数目。
- empty(),查看引用指针指向的对象是否存在。
- delete_obj()
cv::Exception()
cv::DataType<> template
cv::InputArray cv::OutputArray cv::InputOutputArray

other utility functions

cv::alignPtr() 对齐指针
cv::alignSize()
cv::allocate() 类似C的对象数组指针
cv::fastAtan2()
cvCeil: 比x大的最小整数
cv::cubeRoot
cv::CV_Assert() cv::CV_DbgAssert()
cv::CV_Error() CV_ERROR_)_
cv:error()
cv::fastFree()
cv::fastMalloc()
cvFloor(): 比x小的最大整数
cv::format()
cv::getCPUTickCount()
cv::getNumThreads()
cv::getOptimalDFTSize()
cv::getThreadNum()
cv::getTickCount()
cv::getTickFrequency()
cvIsInf()
cvIsNaN()
cvRound()
cv::setNumThreads()
cv::setUseOptimized()
cv::useOptimized()

55zKwz.png

55zes2.png

large array types

cv::Mat 下一章讲

Dynamic and Variable Storage

cv::Mat constructor

default constructor

指定row, column
传入 cv::Size
多维数组，指定维数和每一维度大小

55YmOq.png

cv::Mat copy constructor

55YHIA.png

cv::Mat template constructor

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55YFZ9.png

static member functions

55YzUe.png

accessing array elements

at<>() 方法
ptr<>() 方法
cv::MatIterator<>和cv::MatConstIterator<> 最慢的一种方式

NAryMatIterator()

Accessing Array Elements by Block

55YVnd.png

Matrix Expression

55Y0QR.png

55YQcr.png

Saturation Casting

防止数据overflow或者underflow

More Mat operations

55YjXi.png

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cv::SparseMat

accessing sparse array

cv::SparseMat::ptr()
cv::SparseMat::ref()
cv::SparseMat::value()
cv::SparseMat::find()
cv::SparseMatItearator_() cv::SparseMatConstIterator_()

functions unique to sparse array

55YhiK.png

template structure for large array types

可以简化代码：

// 不使用模板函数
cv::Mat m(10, 10, CV_32FC2);
m.at<Vec2f>(i0,i1) = cv::Vec2f(x,y);
// 使用模板
cv::Mat_<Vec2f> m(10,10);
m.at(i0,i1) = cv::Vec2f(x,y);
// or
m(i0,i1) = cv::Vec2f(x,y);

Array Operations

cv::abs()

cv::MatExpr cv::abs(cv::Inputarray src);
cv::MatExpr cv::abs(const cv::MatExpr& src);

cv::absdiff()

void cv::absdiff(cv::InputArray src1, cv::InputArray src2, cv::OutputArray dst);
// dst_i = saturate({src1_i - src2_i|)

cv::add()

void cv::add(cv::InputArray src1, cv::InputArray src2, cv::OutputArray dst, cv::InputArray mask = cv::noArray(), int dtype=-1);

cv::addWeighted() alpha blending

void cv::addWeighted(cv::InputArray src1, double alpha, cv::InputArray src2, double beta, double gamma, cv::OutputArray dst, int dtype=-1);

cv::bitwise_and()
cv::bitwise_not()
cv::bitwise_or()
cv::bitwise_xor()
cv::calcCovarMatrix() 计算n维向量的协方差

void cv::calcCovarMatrix(const cv::Mat* samples, int nsamples, cv::Mat& covar, cv::Mat& mean, int flags, int ctype=cv::F64);
void cv::calcCovarMatirx(cv::InputArray samples, cv::Mat& covar, cv::Mat& mean, int flags, int ctype=cv::F64);

cv::calcToPolar() 计算两个向量之间的角度和梯度

void cv::cartToPolar(cv::InputArray x, cv::InputArray y, cv::OutputArray magnitude, cv::OutputArray angle, bool angleInDegrees = false);

cv::checkRange() 检查值范围

bool cv::checkRange(cv::InputArray src, bool quiet=true,  cv::Point* pos=0, double minVal=-DBL_MAX, double maxVal=DBL_MAX);

cv::compare()

bool cv::compare(cv::InputArray src1, cv::InputArray src2, cv::OutputArray dst, int cmpop);

cv::completeSymm()
cv::convertScaleAbs()

void cv::convertScaleAbs(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, doubel alpha=1.0, double beta=0.0);

cv::countNonZero()

int cv::coutNonZero(cv::InputArray mtx);

cv::cvarrToMat() 新旧格式转换

cv::Mat cv::cvarrToMat(const CvArr* src, bool copyData=false, bool allowND = true, int coiMode = 0);

cv::dct()

void cv::dct(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, int flags)

cv::dft()

void cv::dft(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, int flags=0, int nonzeroRows=0);

cv::cvtColor() 颜色空间转换，比较常用

void cvtColor(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, int code, int dstCn = 0);

cv::determinant()

double cv::determinant(cv::InputArray mat);

cv::divide()

void cv::divide(cv::InputArray src1, cv::InputArray src2, cv::OutputArray dst, double scale=1.0, int dtype=-1);

void cv::divide(double scale, cv::InputArray src2, cv::OutputArray dst, double int dtype=-1);

cv::eigen()

bool cv::eigen(cv::InputArray src, cv::OutputArray eigenvalues, int lowindex=-1, int high index=-1);

cv::exp()

void cv::exp(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst);

cv::extractImageCOI()

bool cv::extractImageCOI(const cvArr* arr, cv::OutputArray dst, int coi=-1);

cv::flip() 图片翻转

void cv::flip(cv::InputArray src, cv::OutArray dst, int flipCode=0);

cv::gemm() general matrix multiplication ,数据类型是浮点

void cv::gemm(cv::InputArray src1, cv::InputArray src2, double alpha, cv::InputArray src3, double beta, cv::OutputArray dst, int flags=0);

cv::getConvertElem() cv::getConvertScaleElem()
cv::idct()
cv::idft()
cv::inRange() 阈值判断，生成掩码图像

void cv::ingRange(cv::InputArray src, cv::InputArray upperb, cv::InputArray lowerb, cv::OutputArray dst);

cv::insertImageCOI()
cv::invert() 求矩阵逆

double cv::invert(cv::InputArray src, cv::Output Array dst, int method = cv::DECOMP_LU);

void cv::log()
void cv::LUT() 查表变换, 如果lut和src维度一样，输出一维，如果lut是一维，输出和src维度一样。

void cv::LUT(cv::InputArray src, cv::InputArray lut, cv::OutputArray dst);

cv::magnitude()

void cv::magnitude(cv::InputArray x, cv::InputArray y, cv::OutputArray dst);

cv::Mahalanobis()

cv::Size cv::mahalanobis(cv::InputArray vec1, cv::InputArray vec2, cv::OutputArray icovar);

cv::max()
cv::mean()
cv::meanStdDev()
cv::merge()
cv::min()

void merge(const vector<cv::Mat>& mv, cv::OutputArray dst);

cv::minMaxIdx()

void cv::minMaxIdx(cv::InputArray src, double* minVal, double* maxVal, int* minIdx, int* maxIdx, cv::InputArray mask cv::noArray());

void cv::minMaxIdx(const cv::SparseMat& src, double* minVal, double* maxVal, int* minIdx, int* maxIdx);

cv::minMaxLoc()

void cv::minMaxLoc(cv::InputArray src, double* minVal, double* maxVal, cv::Point* minLoc, cv::Point* maxLoc, cv::InputArray mask = cv::noArray());

void cv::minMaxLoc(const cv::SparseMat& src, double* minVal, double* maxVal, cv::Point* minLoc, cv::Point* maxLoc);

cv::mixChannels() 更一般的split, merge, cvtColor吧

void cv::mixChannels(const cv::Mat* srcv, int nsrc, cv::Mat* dstv, int ndst, const int* fromTo, size_t, n_pairs);

cv::mulSpectrums()

double void cv::mulSpectrums(cv::InputArray src1, cv::InputArray arr2, cv::OutputArray dst, int flags, bool conj = false);

cv::multiply()

void cv::multiply(cv::InputArray src1, cv::InputArray src2, cv::OutputArray dst, double scale=1.0, int dtype = -1);

cv::mulTransposed(): 计算矩阵和它自己转置的乘积

void cv::mulTransposed(cv::InputArray src1, cv::OutputArray dst, bool aTa, cv::InputArray delta = cv::noArray(), double scale = 1.0, int dtype = -1);

cv::norm()

double cv::norm(cv::InputArray src1, int normType = cv::NORM_L2, cv::InputArray mask = cv::noArray());

double cv::norm(cv::InputArray src1, cv::InputArray src2, int normType = cv::NORM_L2, cv::InputArray mask=cv::noArray());

double cv::norm(const cv::SparseMat& src, int normType = cv::NORM_L2);

cv::normalize()

void cv::normalize(cv::InputArray src1, cv::OutputArray dst, double alpha = 1, double beta = 0, int normType = cv::NORM_L2, int dtype=-1, cv::InputArray mask = cv::noArray());

cv::perspectiveTransorm

cv::perspectiveTransform(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, cv::InputArray mtx);

cv::polarToCart()

void cv::polarToCart(cv::InputArray magnitude, cv::InputArray angle, cv::OutputArray x, cv::OutputArray y, bool angleInDegrees=false);

cv::pow()

void cv::pow(cv::InputArray src, double p, cv::OutputArray dst);

cv::randu() 均匀分布

template<typename _Tp> _Tp randu();

void cv::randu(cv::InputOutArray mtx, cv::InputArray low, cv::InputArray high);

cv::randn() 正态分布

void cv::randn(cv::InputOutArray mtx, cv::InputArray mean, cv::InputArray stddev);

cv::randShuffle() 随机重新排列

void cv::randShuffle(cv::InputOutArray mtx, double iterFactor = 1, cv::RNG* rng=NULL);

cv::reduce()

void cv::reduce(cv::InputArray src, cv::OutputArray vec, int dim, int reduceOp = cv::REDUCE_SUM, int dtype = -1);

cv::repeat()

void cv::repeat(cv::InputArray src, int nx, int ny, cv::OutputArray dst);

cv::Mat cv::repeat(cv::InputArray src, int nx, int ny);

cv::scaleAdd()

void cv::scaleAdd(cv::InputArray src1, double scale, cv::InptuArray src2, cv::OutputArray dst);

cv::setIdentity()

void cv::setIdentity(cv::InputOutputArray dst, const cv::Scalar& value = cv::Scalar(1.0));

cv::solve()

int cv::solve(cv::InputArray lhs, cv::InputArray rhs, cv::OutputArray dst, int method = cv::DECOMP_LU);

cv::solveCubic()

int cv::solveCubic(cv::InputArray coeffs, cv::OutputArray roots);

cv::solvePoly()

int cv::solvePoly(cv::InputArray coeffs, cv::OutputArray roots, int maxIters = 300);

cv::sort()

void cv::sort(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, int flags);

flags: cv::SORT_EVERY_ROW cv::SORT_EVERY_COLUMN cv::SORT_ASCENDING cv::SORT_DESCENDING

cv::sortIdx()

void cv::sortIdx(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, int flags);

flags: cv::SORT_EVERY_ROW cv::SORT_EVERY_COLUMN cv::SORT_ASCENDING cv::SORT_DESCENDING

cv::split()

void cv::split(const cv::Mat& mtx, cv::Mat* mv);

void cv::split(const cv::Mat& mtx, vector<Mat>& mv);

cv::sqrt()

void cv::sqrt(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst);

cv::subtract()

void cv::subtract(cv::InputArray  src1, cv::InputArray src2, cv::OutputArray dst, cv::InputArray mask = cv::noArray(), int dtype = -1);

cv::sum()

cv::Scalar cv::sum(cv::InputArray arr);

+cv::trace()

cv::Scalar cv::trace(cv::InputArray mat);

cv::transform()

void cv::transform(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, cv::InputArray mtx);

cv::transpose()

void cv::transpose(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst);

Drawing and Annotating

opencv 画图函数一般都接受三个参数 color, thickness, line type(4,8, LINE_AA)

cv::circle()

void cv::circle(cv::Mat& img, cv::Point center, int raius, const cv::Scalar& color, int thickness = 1, int lineType = 8, int shift = 0);

cv::clipLine() 判断线段是否在矩形内

bool clipLine(cv::Rect imgRect, cv::Point& pt1, cv::Point& pt2);

bool clipLine(cv::Size imgSize, cv::Point& pt1, cv::Point& pt2);

cv::ellipse()

bool ellipse(cv::Mat& img, cv::Point center, cv::Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle, const cv::Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0);

// 在一个矩形框中画一个椭圆
bool ellipse(cv::Mat& img, const cv::RotatedRect& rect, const cv::Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0);

cv::ellipse2Poly() // 椭圆外接多边形

void ellipse2Poly(cv::Point center, cv::Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle, int delta, vector<cv::Point>& pts);

cv::fillConvexPoly()

void fillConvexPoly(cv::Mat& img, const cv::Point* pts, int npts, const cv::Scalar& color, int lineType = 8, int shift = 0):

cv::fillPoly() 可以有intersection

void fillPoly(cv::Mat& img, const cv::Point* pts, int npts, int ncontours, const cv::Scalar& color, int lineType=8, int shift=0, cv::Point offset=Point());

cv::line()

void line(cv::Mat& img, cv::Point pt1, cv::Point pt2, const cv::Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0);

cv::rectangle()

void rectangle(cv::Mat& img, cv::Point pt1, cv::Point pt2, const cv::Scalar& color, int thickness = 1, int lineType=8, int shift = 0);

void rectangle(cv::Mat& img, cv::Rect r, int thickness=1, const cv::Scalar& color, int lineType=8, int shift=0);

polyLines()

void polyLines(cv::Mat& img, const cv::Point* pts, int npts, int ncontours, bool isClosed, const cv::Scalar& color, int lineType=8, int shift=0);

cv::LineIterator

LineIterator::LineIterator(cv::Mat& img, cv::Point pt1, cv::Point pt2, int lineType = 8, bool leftToRight = false);

cv::putText()

void cv::putText(cv::Mat& img, const string& text, cv::Point origin, int fontFace, doubel fontScale, cv::Scalar color, int thickness=1, int lineType=8, bool bottomLeftOrigin=false);

cv::getTextSIze() 获得合适的输入文字大小

cv::Size cv::getTextSize(const string& text, cv::Point origin, int fontFace, double fontScale, int thickness, int* baseLine);

Functors

PCA

cv::PCA::PCA()

cv::PCA::operator()()

cv::Mat PCA::project(cv::InputArray vec

cv::PCA::backProject()

SVD

cv::SVD()

cv::SVD::operator()()

cv::SVD::compute()

RNG

cv::theRNG() 默认随机数生成器

cv::RNG()

cv::RNG(void)
cv::RNG::RNG(uint64 state)

cv::RNG::operator T() 生成特别类型的随机数

int(rng)
(int)rng

cv::RNG::operator()

unsigned int cv::RNG::operator()();
unsigned int cv::RNG::operator(unsigned int N);

cv::RNG::uniform()

int cv::RNG::uniform(int a, int b); //float, double

cv::RNG::gaussian()

double cv::RNG::gaussian(double sigma);

cv::RNG::fill()

void cv::RNG::fill(InputOutputArray mat, int distType, InputArray a, InputArray b);

Image Video and Data Files

HighGUI library

hardware part: 相机操作
filesystem part: 图像/XML/YML读取
GUI part:

Loading and Saving Images

load

cv::Mat cv::imread(const string& filename, int flags=cv::IMREAD_COLOR);

55hXyE.png

write
bool cv::imwrite(const string& filename, cv::InputArray image, const vector<int>& params, = vector<int>());
encode

void cv::imencode(const string& ext, cv::InputArray img, vector<uchar>& buf, const vector<int>& params, = vector<int>());

decode
cv::Mat cv::imdecode(cv::InputArray buf, int flags = cv::IMREAD_COLOR)

working with video

read video

cv::videoCapture::VideoCapture(const string& filename);
cv::videoCapture::VideoCapture(int device);
cv::videoCapture::VideoCapture();

read frames

bool cv::VideoCapture::read(cv::OutputArray image);

cv::VideoCapture& cv::VideoCapture::operator>>(cv::Mat& image);

bool cv::VideoCapture::grab(void);

bool cv::VideoCapture::retrieve(cv::OutputArray image, int channel=0);

double cv::VideoCapture::get(int propid);

bool cv::VideoCapture::set(int propid, doubel value);

55hQwS.png

55hdGh.png

write video

cv::VideoWriter::VideoWriter(const string& filename, int forcc, double fps, cv::Size frame_size, bool is_color = true);

writer.open()
writer.write()
cv::VideoWriter::operator<<()

Data Persistence

Cross-Platform and Native Windows

HighGUI

点击，按键，滑动条

cv::namedWindow()

int cv::namedWindow(const string& name, int flags=0);

cv::destroyWindow()

int cv::destroyWindow(const string& name);

cv::imshow()
cv::waitKey()
void cv::moveWindow(const char*name, int x, in y);
void cv::destroyAllWindows(void);
void cv::startWindowThread(void);
mouse events

void your_mouse_callback(int event, int x, int y, int flags, void* param);

55hh3d.png

55hyLr.png

55hPRY.png

sliders, trackbars, and switches

int cv::createTrackbar(const string& trackbarName, const string& windowName, int* value, int count, cv::TrackbarCallback onChange=NULL, void* param=NULL);

HighGUI with QT-backend

int cv::displayOverlay(const string& name, const string& text, int delay);

int cv::dispplayStatusBar(const string& name, const string& text, int delay);

Filters and Convolution

border extrapolation and boundary conditions

cv::copyMakeBorder(): 图像操作的边缘填充
- cv::BORDER_CONSTANT
- cv::BORDER_WRAP
- cv::BORDER_REPLITCATE
- cv::BORDER_REFLECT_101
- cv::BORDER_DEFAULT = cv::BORDER_REFLECT_101
  
  5FHSxr.png
int cv::borderInterpolate(int p, int len, int borderType); 给定图像中一个点，求出距离该像素点位置偏移像素点的生成像素点，一般在函数内部使用。
double cv::threshold()阈值化函数

double cv::threshold(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    double thresh,
    double maxValue,
    int thresholdType
);

5FH8rR.png

cv::adaptiveThreshold() 自适应阈值化, 只能处理单通道8-bit或者浮点图像，可以用来做图像分布，OCR识别等。

void cv::adaptiveThreshold(
    cv::InputArray src, 
    cv::InputArray dst,
    double maxValue,
    int adaptiveMethod,
    int thresholdType,
    int blockSize,
    double C
)

cv::blur() 均值平滑

void cv::blur(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst, 
    cv::Size ksize,
    cv::Point anchor = cv::Point(-1,-1),
    int borderType = cv::BORDER_DEFAULT
)

cv::boxFilter() 更一般的均值平滑函数，可以指定输出数目，可以使用unmormalized模式(不除以kernel数目)。

cv::meadianBlur() 中值滤波

void cv::medianBlur(
    cv::InputArray src,
    cv::InputArray dst,
    cv::Size ksize
);

cv::GaussianBlur() 高斯滤波, opencv针对33,55, 7*7 sigmaX = 0的运算有特殊优化

void cv::GaussianBlur(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    cv::Size ksize, 
    double sigmaX,
    double sigmaY = 0.0,
    int borderType = cv::BORDER_DEFAULT
);

如果sigmaX, sigmaY都为0, 那么:
$\sigma_x = \frac{n_x - 1}{2}\cdot0.3 + 0.8, n_x= ksize\cdot width - 1$
$\sigma_y = \frac{n_y - 1}{2}\cdot0.3 + 0.8, n_x= ksize\cdot height- 1$

void cv::bilateralFilter() 双边滤波

void cv::bilateralFilter(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    int d, 
    double sigmaColor,
    double sigmaSpace,
    int borderType = cv::BORDER_DEFAULT
);

cv::Soble() soble 算子

void cv::Soble(
    cv::InputArray src,
    cv::Output dst,
    int ddepth,
    int xorder,
    int yorder,
    cv::Size ksize=3,
    doubel scale=1,
    double delta=0,
    int borderType=cv::BORDER_DEFAULT
);

特别的使用ksize=3的时候，一般都应该设置为cv::SCHARR。

5FHldd.png

cv::Laplacian() 拉普拉斯算子

void cv::Laplacian(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    int ddepth,
    cv::Size ksize=3,
    double scale = 1,
    double delta = 0,
    int borderType = cv::BORDER_DEFAULT
)

the opencv implementaion of the laplacian operators uses the sobel operators derectly in its computation.

Image Morphology

cv::dilate() 膨胀

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

cv::erode() 腐蚀

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

cv::morphologyEx()可以用来进行多种形态学运算，开，闭，梯度，顶帽，黑帽。

void cv::morphologyEx(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    int op,
    cv::InputArray element, 
    cv::Point anchor,
    int iterations = 1,
    int borderType = cv::BORDER_DEFAULT,
    const cv::Scalar& borderValue = cv::morphologyDefaultBorderValue()
);

5FmCdB.png

cv::getStructuringElement() 形态学运算kernel形状

cv::Mat cv::getStructuringElement(
    int shape,
    cv::Size ksize,
    cv::Point anchor = cv::Point(-1,-1)
);

5FmcoJ.png

cv::filter2D() 提供kernel 进行一般卷积

cv::filter2D(
    cv::InputArray src,
    cv::InputArray dst,
    int ddepth,
    cv::InputArray kernel,
    cv::Point anchor = cv::Point(-1,-1),
    double delta = 0,
    int borderType = cv::BORDER_DEFAULT
);

cv::sepFilter2D() 可分解kernel的高效卷积函数，提供rowKernel和colKernel

cv::sepFilter2D(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    int ddepth,
    cv::InputArray rowKernel,
    cv::OutputArray columnKernel,
    cv::Point anchor = cv::Point(-1,1),
    double delta = 0,
    int borderType = cv::BORDER_DEFAULT
);

cv::getDerivKernel() 构建Sobel或者Scharr核

void cv::getDrivKernels(
    cv::OutputArray kx,
    cv::OutputArray ky,
    int dx,
    int dy,
    int ksize,
    bool normalize = true,
    int ktype = CV_32F //type for filter coefficients
);

cv::getGaussianKernel() 构建高斯kernel

cv::Mat cv::getGaussianKernel(
    int ksize,
    double sigma,
    int ktype = CV_32F
);

General Image Transform

cv::resize() 图像缩放，主要注意插值的方式

void cv::resize(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    cv::Size dsize,
    double fx,
    double fy,
    int interpolation = cv::INTER_LINEA

5FmEr6.png

cv::pyrDown() 下采样金字塔，主要注意如何提供dstsize

void cv::pyrDown(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    const cv::Size& dstsize = cv::size()
);

cv::buildPyramid(): 指定maxlevel金字塔数目构建图像金字塔。

void cv::buildPyramid(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArrayofArrays dst,
    int maxlevel
);

cv::pyUp(): 上采样金字塔

void cv::pyrUp(
    cv::InputArray src,
    cv::OutArray dst,
    const cv::Size& dstsize = cv::Size()
);

cv::warpAffine() 仿射变换

void cv::warpAffine(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    cv::InputArray M, // 2 by 3 transform mtx
    cv::Size dsize,
    int flags = cv::INTER_LINEAR,  // interpolation, inverse
    int borderMode = cv::BORDER_CONSTANT, // pixel extrapolation
    const cv::Scalar& borderValue = cv::Scalar() // for const borders
);

cv::getAffineTransform() 计算仿射变换矩阵

cv::Mat cv::getAffineTransform(
    const cv::Point2f* src,
    const cv::Point2f* dst
);

cv::getRotationMatrix2D() 计算旋转矩阵

cv::Mat cv::getRotationMatrix2D(
    cv::Point2f center,
    double angle,
    double scale
);

rotateMatrix计算公式:

5Fmsrd.png

cv::transform() 针对点的变换，最好使用transform而不是warpAffine()

void cv::transform(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    cv::InputArray mtx
);

cv::invertAffineTransform(): inverting an affine transformation

void cv::inverseAffineTransform(
    cv::InputArray M,
    cv::OutputArray iM
);

cv::warpPerspective() 透视变换

void cv::warpPerspective(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    cv::InputArray M,
    cv::Size dsize,
    int flags = cv::INTER_LINEAR,
    int borderMode = cv::BORDER_CONSTANT,
    const cv::Scalar& borderValue = cv::Scalar()
);

cv::Mat cv::getPerspectiveTransform() 计算透视变换矩阵

cv::Mat cv::getPerspectiveTransform(
    const cv::Point2f* src,
    const cv::Point2f* dst
);

cv::perspectiveTransform()
perspective transform和affine区别：

5FmuiR.png

void cv::perspectiveTransform(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    cv::InputArray mtx
);

dst计算公式

5FmpWe.png

cv::cartToPolar()

void cv::cartToPolar(
    cv::InputArray x, 
    cv::InputArray y,
    cv::OutputArray magnitude,
    cv::OutputArray angle,
    bool angleInDegrees = false
);

cv::polarToCart

void cv::polarToCart(
    cv::InputArray magnitude,
    cv::InputArray angle,
    cv::OutputArray x,
    cv::OutputArray y,
    bool angleInDegrees = false
);

cv::logPolar() logPolar变换

void cv::logPolar(
    cv::InputArray src,
    cv::OutArray dst,
    cv::Point2f center,
    double m,
    int flags = cv::INTER_LINEAR | cv::WARP_FILL_OUTLIERS
);

void cv::remap()

void cv::remap(
    cv::InputArray src, 
    cv::OutputArray dst,
    cv::InputArray map1,
    cv::InputArray map2,
    int interpolation = cv::INTER_LINEAR,
    int borderMode = cv::BORDER_CONSTANT,
    const cv::Scalar& borderValue = cv::Scalar()
);

cv::inpaint() 图像修复函数

void cv::inpaint(
    cv::InputArray src,
    cv::InputArray inpaintMask,
    cv::OutputArray dst,
    double inpaintRadius,
    int flags
);

cv:: fastNLMeansDenoising() 只能处理CV::U8图像
相似度对比公式：

5FmGbA.png

void cv::fastNLMeansDenoising(
    cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst,
    float h = 3, // weight decay parameter
    int templateWindowSize = 7, //Size of patches used for comparison
    int searchWindowSize = 21m, // Maximum patch distance to consider
);

5FmMKO.png

cv::fastNlMeansDenoisingColored() 彩色图像专用函数

void cv::fastNlMeansDenoisingColored(
    cv::InputArray src,
    cv::InputArray dst,
    float h = 3, // luminosity weight decay parameter
    float hColor = 3, // color weight decay parameter 
    int templateWindowSize = 7,
    int searchWindowSize = 21 
);

5FmPpX.png

cv::fastNlMeansDesnoisingMulti()

void cv::fastNlMeansDesnoisingMulti(
    cv::InputArrayofArrays srcImgs,
    cv::OutputArray dst,
    int imgToDenoisingIndex, 
    int temporalWindowSize, // num images to use
    float h = 3,
    int templateWindowSize = 7,
    int searchWindowSize = 21
);

void cv::fastNlMeansDenoisingColoredMulti()

void cv::fastNlMeansDenoisingColoredMulti(
    cv::InputArrayofArrays srcImgs,
    cv::OutputArray dst,
    int imgToDenoiseIndex,
    int temporalWindowSize,
    float h = 3,
    float hColor = 3,
    int templateWindowSize=7,
    int searchWindowSize = 21
);

cv::equalizeHist() 只能处理单通道图像，对于彩色图像，通常会先转换到LAB空间，然后只在Luminosity通道进行直方图均衡化。

void cv::equalizeHist(
    const cv::InputArray src,
    cv::OutputArray dst
);

最后编辑于：2018.11.25 15:04:04

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