OpenCV3学习笔记精炼（一）---- 图像读取显示等基本操作

1、读取图像

Mat imread(const string& filename, intflags=1 );

filename：图片路径；
intflags：通道数默认值为1（三通道彩色图），可选值0（灰度图），CVLOADIMAGEANYDEPTH | CVLOADIMAGEANYCOLOR（可读取16位或者32位，不选该属性则只能读取八位图像）

2、显示图像

（1）创建窗口

void namedWindow(const string& winname,int flags=WINDOW_AUTOSIZE );

winname：窗口名称；
flags：默认值：WINDOWAUTOSIZE（窗口大小会自动调整以适应所显示的图像）、可选值WINDOWNORMAL（用户便可以改变窗口的大小）、WINDOW_OPENGL（窗口创建的时候便会支持OpenGL）。

（2）显示图像

void imshow(const string& winname, InputArray mat);

winname：窗口名称；
mat：要显示的图像

（3）图片显示时间

waitKey()

这个函数是在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发;如果用户没有按下键,则接续等待(循环)，若值为0，则一直等待用户任意按键触发

3、写入文件

bool imwrite(const string& filename,InputArray img, const vector<int>& params=vector<int>() );

filename：保存后的文件名称。
img：要保存的图片
params：自己百度吧

4、图像融合

（1）利用ROI将一幅图加到另一幅图的指定位置
设定感兴趣区域——ROI（region of interest）输出图像是原图上左上角坐标为（250，200），长宽为logo图长宽的那一小块，大小为logo图大小

void ROI_AddImage() {  
   //【1】读入图像  
   Mat srcImage1= imread("dota_pa.jpg");  
   Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg"); 
   
   //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域  
   Mat imageROI= srcImage1(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));
   // Mat imageROI= srcImage1(Range(200,200+logoImage.rows),Range(250,250+logoImage.cols));
  
   //【3】加载掩模（必须是灰度图）直接将插入处的像素设置为logo图像的像素值  
   Mat mask= imread("dota_logo.jpg",0);  
   
   //【4】将掩膜拷贝到ROI   A = copyTo(B,MASK)。B是A一个附加掩膜MASK之后的图像矩阵
   logoImage.copyTo(imageROI,mask);  
   
   //【5】显示结果  
   namedWindow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口");  
   imshow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口",srcImage1);  
   
}

其中openCV中image.copyTo()有两种形式：

image.copyTo(imageROI)，作用是把image的内容粘贴到imageROI；
image.copyTo(imageROI，mask),作用是把mask和image重叠以后把mask中像素值为0（black）的点对应的image中的点变为透明，而保留其他点。就比如ps中给图层加上一层蒙版，黑色的蒙版区域是不要的，非黑色的区域是要的

在本例中，如果logo是一个黑底白字的，加上与原图一样的蒙版后，logo就只剩下文字，背景编程透明了 tupian

（2）用addWeight函数：计算两个图像的加权和

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

第一个参数，InputArray类型的src1，表示需要加权的第一个数组，常常填一个Mat。
第二个参数，alpha，表示第一个数组的权重
第三个参数，src2，表示第二个数组，它需要和第一个数组拥有相同的尺寸和通道数。
第四个参数，beta，表示第二个数组的权重值。
第五个参数，gamma，一个加到权重总和上的标量值。
第六个参数，dst，输出的数组，它和输入的两个数组拥有相同的尺寸和通道数。
dst = src1[I] * alpha+ src2[I] * beta + gamma;
第七个参数，dtype，输出阵列的可选深度，有默认值-1。;当两个输入数组具有相同的深度时，这个参数设置为-1（默认值），即等同于src1.depth（）。

void LinearBlending()  
{  
           //【0】定义一些局部变量  
       double alphaValue = 0.5;  
       double betaValue;  
       Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;  
   
       //【1】读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 )  
       srcImage2= imread("mogu.jpg");  
       srcImage3= imread("rain.jpg");  
   
       //【2】做图像混合加权操作  
       betaValue= ( 1.0 - alphaValue );  
       //参数相当于两张图片的透明度，然后叠加
       addWeighted(srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue, 0.0, dstImage);  
   
       //【3】创建并显示原图窗口  
       namedWindow("<2>线性混合示例窗口【原图】", 1);  
       imshow("<2>线性混合示例窗口【原图】", srcImage2 );  
   
       namedWindow("<3>线性混合示例窗口【效果图】", 1);  
       imshow("<3>线性混合示例窗口【效果图】", dstImage );  
     
        
}

方法一和方法二的结合：

//---------------------------------【ROI_LinearBlending（）】-------------------------------------  
// 函数名：ROI_LinearBlending（）  
// 描述：线性混合实现函数,指定区域线性图像混合.利用cv::addWeighted（）函数结合定义  
//                     感兴趣区域ROI，实现自定义区域的线性混合  
//--------------------------------------------------------------------------------------------  
bool ROI_LinearBlending()  
{  
   
       //【1】读取图像  
       Mat srcImage4= imread("dota_pa.jpg",1);  
       Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg");  
   
       if(!srcImage4.data ) { printf("读取srcImage4错误~！ \n"); return false; }  
       if(!logoImage.data ) { printf("读取logoImage错误~！ \n"); return false; }  
   
       //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域  
       Mat imageROI;  
              //方法一  
       imageROI=srcImage4(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));  
       //方法二  
       //imageROI=srcImage4(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));  
   
       //【3】将logo加到原图上  
       addWeighted(imageROI,0.5,logoImage,0.3,0.,imageROI);  
   
       //【4】显示结果  
       namedWindow("<4>区域线性图像混合示例窗口 ");  
       imshow("<4>区域线性图像混合示例窗口 ",srcImage4);  
        
       return true;  
}

5、分离通道&多通道融合

(1)spite 将一个多通道数组变成多个单通道数组

void cv::split(  
    const cv::Mat& mtx, //输入图像  
    vector<Mat>& mv // 输出的多通道序列（n个单通道序列）  
);

(2)merge 与spite相反，将多个数组合并成一个多通道的数组

void merge(  
    const vector<cv::Mat>& mv, // 输入的多通道序列(n个单通道序列)  
    cv::OutputArray dst // 输出图像，包含mv  
);

示例代码：

void spite&merge() {

    Mat src = imread("lenna.jpg", IMREAD_COLOR);  
    imshow("src", src);  
  
    // 将图片分解成多个通道 
    vector<Mat> rgbChannels(3);  
    split(src, rgbChannels);  
  
    // 显示单个通道
    Mat blank_ch, fin_img;  
    blank_ch = Mat::zeros(cv::Size(src.cols, src.rows), CV_8UC1);  
  
    // 以红色通道为例
    // 为了直观显示，将G和B置为零矩阵
    vector<Mat> channels_r;  
    channels_r.push_back(blank_ch);  
    channels_r.push_back(blank_ch);  
    channels_r.push_back(rgbChannels[2]);  
  
    /// Merge the three channels  
    merge(channels_r, fin_img);  
    imshow("R", fin_img);  
}