OpenCV学习笔记

cvWaitKey（）这个函数在一个给定的时间等待用户按键触发。cvWaitKey（）可以接收0作为参数，在这种情况下，cvWaitKey（）会无限期地等待，直到用户触发一个按键。

鼠标事件

鼠标事件相应采用回调函数的方式来处理，为了可以相应鼠标点击事件，首先必须创建一个回调函数，是鼠标点击事件发生时OpenCV可以调用这个函数。

回调函数的格式：

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

第二个以及第三个参数会被设置成事件发生时鼠标位置的x，y坐标值。这些坐标代表窗口中图像的像素坐标，与窗口的大小没有关系。

第四个参数flags ，每一位指定了在事件发生时的不同状态。 Param可以用来以任何结构方式传递额外的参数信息

注册回调函数

Void cvSetMouseCallBack （

const char* window_name，/////指定回调函数要注册到的窗口 CvMouseCallback on_mouse， ///回调函数 void* param=NULL）；////传递额外的信息给void* param 参数

Sliders ，Trackbars，和Switches

滑动条被指定了一个独立的名称（字符串形式），并且后面使用此名称来制定这个滑动条。

Int cvCreateTracker（

Const char* trackba_name,////滑动条的名字

Const char* widow_name,///滑动条附属的窗口名字

Int* value,///当滑动条被拖动时，OpenCV自动将当前位置所代表的值传给指针指向的整数 Int count ,/////滑动条所能表示的最大值

CvTrackbarCallback on_change///指向回滑函数的指针，当滑动条被拖动时，回滑函数会自动调用。 ）；

CvTrackCallback定义如下： Void（*callback）（intposition）

Int cvGetTrackbarPos(////用于读取滑动条value的值 const char* track_name, Const char* window_name );

Void cvSetTrackbarPos（ const char* track_name,

Const char* window_name Int pos ）；

无按钮

用只有两个取值的滑动条来代替按钮，开关（switch）事实上就是只有两个状态的滑动条，这个状态是“on”和“off”。

视频的处理

CvCapture* cvCreateFileCapture（const char* filename）；///只需要将MPG或AVI视频文件名 CvCapture* cvCreateCameraCapture（int index）；

读视频

Int cvGrabFrame（CvCapture* capture）；

IplImage* CvRetrieveFrame（CvCapture* capture）； IplImage* cvQueryFrame （CvCapture* capture）；

ConvertImage函数//用于不同图像格式之间转换 Void ConvertImage（const CvArr* src， CvArr* dst，

int flags=0///垂直旋转图像 ）；

第5章 图像处理

图像处理：使用图像结构中所定义的高层处理方法来完成特定任务，这些任务是图形和视觉范畴的任务。

平滑处理（模糊处理）

OpenCV提供的平滑操作方法都是由cvSmooth函数实现，该函数可以将用户所期望的平滑方式作为参数。

Void cvSmooth（

Const cvArr* src，//平滑操作的输入图像 CvArr* dst，///平滑操作的结果 Int smootype =CV_GAUSSIAN, Int param1=3， Int param2=0， Double param3=0，

Double param3=0，////这些参数的含义取决于smoothtype的值 ）；

CV_BLUR （简单模糊）对每个像素param1*param2领域求和，并缩放1/(param1*param2) CV_BLUR_NO_SCALE（简单无缩放变换的模糊）对每个像素的param1*param2领域求和 CV_MEDIAN（中值模糊）对图像核进行大小为param1*param2的中值滤波 CV_GAUSSIAN（高斯模糊）对图像进行大小为param1*param2的高斯卷积 CV_BILATERAL（双边滤波）应用双线性3*3滤波，颜色sigma=param1，空间sigma=param2

图像形态学

基本的图像转换是膨胀与腐蚀

膨胀是指将一些图像（或图像中德一部分区域成为A）与核（称为B）进行卷积，核可以是任何的形状或大小，他拥有一个单独定义出来的参考点，多数情况下，核是一个小的中间带有参考点的实心正方形或圆盘。核可以视为模板或掩码，膨胀是求局部最大值的操作。

腐蚀是膨胀的反操作，腐蚀操作要计算核区域像素的最小值，腐蚀可以通过下面的算法生成一个新的图像：当核B与图像卷积时，计算被B覆盖区域的最小像素值，并把这个值放到参考点上。

膨胀可以填补凹洞，腐蚀可以消除细的凸起。

膨胀函数cvErode（）和腐蚀函数cvDilate()都有源图像和目标函数参数 Void cvErode（ IplImage* src，

IplImage* dst，

IplConvKernel* B=NULL,//是核当为空时，所使用的是参考点位于中心3*3核 int interations=1////迭代的次数 ）；

Void cvDilate（ IplImage* src，

IplImage* dst，

IplConvKernel* B=NULL, int interations=1 ）；

当OpenCV执行cvErode（）函数时，将某点p的像素值设为与p对应的核覆盖下所有点中的最小值，同样的，对于执行膨胀操作时，将取最小值换为取最大值：

自定义核 创建

IplConvKernel* cvCreateStructuringElementEx（

Int cols，

Int rows，///行和列确定了所构成矩形大小

Int anchor_x，//是核的封闭矩形内参数点的横纵左边（x，y） Int anchor_y， Int shape，//形状

Int* values=NULL///value在封闭矩形内定义核的形状 ）; 释放

Void cvRealseStructuringElement（IplConvKernel** element）；

IplConvKernel的形状取值 CV_SHAPE_RECT 核是矩形

CV_SHAPE_CROSS 核是十字交叉形 CV_SHAPE_ELLIPSE 核是椭圆形

CV_SHAPE_CUSTOM 核是用户自定义的值

更通用的形态学

在处理布尔图像和图像掩码时，基本的腐蚀和膨胀操作通常是足够的，然而，在处理灰度或彩色图像时，需要使用cvMorphologyEx（）函数 Void cvMorphologyEx（

Const CvArr* src， CvArr* dst，