OpenCV基本操作——OpenCV从入门到实战（二）
OpenCV的大部分函数都是在cv的命名空间，所以在每个使用OpenCV函数的cpp文件头(不建议将命名空间的引入写在.h文件)部加上一句:using namespace cv;
但是，在实际应用的过程当中，我们发现，为了更加凸显出我们所以调用的函数来自于OpenCV，我们建议的写法是在函数、类、结构体等的前面显示地加入命名空间。
例如：
cv::MatmatSrc;
cv::RectrcROI;
cv::PointptPosition;
1 读入图像imread()
在OpenCV支持C++接口以后，图像的管理由Mat类进行实现。所以，在OpenCV中，所有的图像都可以用Mat对象来存。读取一副图像的函数由imread函数实现。imread函数原形为：
CV_EXPORTS_W Mat imread(conststring&filename,intflags=1);
filename参数表示：图像的名称。
OpenCV支持的图像类型如下：
Windows位图-*.bmp,*.dib;
JPEG文件-*.jpeg,*.jpg,*.jpe;
JPEG2000文件-*.jp2;
PNG图片-*.png
便携文件格式-*.pbm,*.pgm,*.ppmSunraster;
光栅文件-*.sr,*.ras;
TIFF文件-*.tiff,*.tif
flagship参数表示：读取的参数，默认为1。枚举声明如下：
enum{
IMREAD_UNCHANGED=-1,
IMREAD_GRAYSCALE=0,
IMREAD_COLOR=1,
IMREAD_ANYDEPTH=2,
IMREAD_ANYCOLOR=4
};
IMREAD_UNCHANGED：表示不对图像进行任何处理，按照原始图像类型将图像载入。IMREAD_GRAYSCALE：表示总是将真彩图像转化为灰度图像进行载入。
IMREAD_ANYDEPTH：表示不改变原始图像的位宽。比如32位深度图像载入便是相应的深度图像。
IMREAD_ANYCOLOR：表示总是以真彩模式将图像载入。
4. 显示图像
OpenCV矩阵的显示函数的调用有两种方式：一是提前建立显示窗口，然后再调用显示函数；二是直接调用显示函数。矩阵的显示按照显示比例可分为：1:1原图显示和自适应窗体大小显示。
1.1 创建窗口namedWindow()
函数原形如下：
CV_EXPORTS_W void namedWindow(const string& winname, int flags = WINDOW_AUTOSIZE);
其中，winname表示窗体名字;nflags表示显示的比例，对应的枚举变量声明为：
WINDOW_NORMAL：用户可以改变窗口大小，图像将自动填满窗体;
WINDOW_AUTOSIZE：用户不能改变窗体大小，1:1进行显示(默认值);
WINDOW_OPENGL：支持OpenG。
1.2 窗体图像显示imshow()
函数原形如下：
CV_EXPORTS_W void imshow(const string& winname, InputArray mat);
其中，winname表示窗体名字；mat表示你将要显示的矩阵；imshow函数对图像数据的缩放功能取决于图像的深度：
如果图像是8位无符号类型(8-bitunsigned)，就按照原始灰度值进行映射；如果图像是16位无符号类型(16-bitunsigned)或32位整型(32-bitinteger)，像素值除以256；如果图像是32位浮点型(32-bitfloating-point)，像素值乘以255。
注：当不预先建立窗体，直接调用显示函数，将以1:1的方式进行展示。
5. 保存图像 imwrite()
原形声明如下：
CV_EXPORTS_W bool imwrite(const string& filename, InputArray img, constvector<int>¶ms=vector<int>());
其中：
filename为所需保存图像的文件名，文件名需要带有图像格式后缀的。目前OpenCV该函数只支持JPEG,PNG,PPM,PGM,TIIF等。
img为图像数据。目前OpenCV主要只支持单通道和3通道的图像，并且此时要求其深度为8bit和16bit无符号(即CV_16U)。
params是用来设置对应图片格式的压缩参数，默认为空。
6. 图像矩阵Mat
Mat是OpenCV最基本的数据结构，Mat即矩阵(Matrix)的缩写，Mat数据结构主要包含2部分：Header和Pointer。Header中主要包含矩阵的大小，存储方式，存储地址等信息；Pointer中存储指向像素值的指针。
关于Mat的定义见core.hpp的class CV_EXPORTS Mat。
1.3 Mat的参数
rows –的行数。
cols– 的列数。
size –替代矩阵大小规格Size(cols, rows)的方法。
type – 创建的矩阵的类型。
1.4 Mat初始化
Mat(int _rows, int _cols, int _type, const Scalar& _s);
Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);
IplImage*是C语言操作OpenCV的数据结构，在当时C操纵OpenCV的时候，地位等同于Mat，OpenCV为其提供了一个接口，很方便的直接将IplImage转化为Mat，即使用构造函数。
1.5 Mat复制
Mat包括头和数据指针，当使用Mat的构造函数初始化的时候，会将头和数据指针复制(注意：只是指针复制，指针指向的地址不会复制)，若要将数据也复制，则必须使用copyTo或clone函数
1.6 Mat数据存储
灰度图(单通道)存储按行列存储；三通道RGB存储方式如下，每列含有三个通道。
为了加快访问的速度，openCV往往会在内存中将像素数据连续地存储成一行，isContinus()函数的作用就是用于判断是否连续存储成一行。存储成一行有什么好处呢？给定这行的头指针p，则只要使用p++操作就能逐个访问数据。
因此当判断存放在一行的时候，可以通过数据指针++很容易遍历图像像素：
1.7 兴趣区间ROI
在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域(ROI，region of interest)，来专注或者简化我们的工作过程 。也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是我们图像分析所关注的重点。
我们圈定这个区域，以便进行进一步处理。而且，使用ROI指定我们想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理来带不小的便利。
ROI区域定义有两种方法。
原图：Mat imageSrc;
ROI图：Mat imageROI;
1.7.1 cv::Rect
cv::Rect表示一个矩形区域。指定矩形的左上角坐标(构造函数的前两个参数)和矩形的长宽(构造函数的后两个参数)就可以定义一个矩形区域。
imageROI = imageSrc (Rect(x1, y1, w, h));
1.7.2 cv::Range
cv::Range是指从起始索引到终止索引(不包括终止索引)的一连段连续序列。cv::Range可以用来定义Range。如果使用cv::Range来定义ROI，那么前例中定义ROI的代码可以重写为：
imageROI = imageSrc (Range(x1, x2),Range(y1, y2));
1.8 颜色分离与合成
1.8.1 分离颜色通道 split()
原函数：
void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);
void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);
第一个参数，InputArray类型的m或者const Mat&类型的src，填我们需要进行分离的多通道数组。
第二个参数，OutputArrayOfArrays类型的mv，填函数的输出数组或者输出的vector容器。
例如：
Mat srcImage;
vector<Mat> channels;
srcImage= cv::imread("dota.jpg");
namedWindow("srcImage");
imshow("srcImage", srcImage);
// 把一个3通道图像转换成3个单通道图像
split(srcImage,channels);//分离色彩通道
Mat imageBlueChannel;
Mat imageGreenChannel;
Mat imageRedChannel;
imageBlueChannel = channels.at(0);
imageGreenChannel = channels.at(1);
imageRedChannel = channels.at(2);
namedWindow("Blue");
imshow("Blue", imageBlueChannel );
namedWindow("Green");
imshow("Green", imageGreenChannel );
namedWindow("Red");
imshow("Red", imageRedChannel );
注：Mat::at()方法，返回一个引用到指定的数组元素。注意是引用，相当于两者等价，修改其中一个另一个跟着变。
1.8.2 合成颜色通道merge()
原函数：
void merge(const Mat* mv, size_tcount, OutputArray dst)
void merge(InputArrayOfArrays mv,OutputArray dst)
第一个参数，mv，填需要被合并的输入矩阵或vector容器的阵列，这个mv参数中所有的矩阵必须有着一样的尺寸和深度。
第二个参数，count，当mv为一个空白的C数组时，代表输入矩阵的个数，这个参数显然必须大于1.
第三个参数，dst，即输出矩阵，和mv[0]拥有一样的尺寸和深度，并且通道的数量是矩阵阵列中的通道的总数。
函数解析：
merge函数的功能是将一些数组合并成一个多通道的数组。关于组合的细节，输出矩阵中的每个元素都将是输出数组的串接，其中，第i个输入数组的元素被视为mv[i]。 c一般用其中的Mat::at()方法对某个通道进行存取,也就是这样用channels.at(0)。
例如(接上)：
// 把3个单通道图像转合成1个3通道图像
merge (channels, srcImage);
namedWindow("RGB");
imshow("RGB", srcIma
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