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文章目录
- 前言
- 一、基本函数
- 1. cvtColor(src,tmp,COLOR_BGR2RGB);
- 2.在OpenCV和Qt中，转换`cv::Mat`到`QImage
- 3.Canny(tmp,dst,30,255);
- 4.dst =matframe.clone();
- 5.videocapture =new VideoCapture(0, cv::CAP_V4L2);
- 二、摄像头参数
- 1摄像头参数opencv
- 函数cvGetCaptureProperty获得摄像头或者视频文件的指定属性。
- 2.读入数据
- 总结
前言
用于记录图像处理的基础知识
一、基本函数
1. cvtColor(src,tmp,COLOR_BGR2RGB);
cvtColor(src, tmp, COLOR_BGR2RGB) 是OpenCV库中的函数，用于将图像从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间。在这个函数调用中，src是输入图像，通常是BGR格式的，tmp是输出图像，将保存转换后的RGB图像，COLOR_BGR2RGB是转换的标志。
如果代码运行正确，tmp将包含源图像src的RGB版本。你可以使用OpenCV的其他函数来显示或保存这个图像。这个函数通常在处理从摄像头或图像文件读取的图像时使用，因为这些图像通常是以BGR格式存储的，而一些其他的图像处理库或函数可能需要RGB格式的图像。
需要注意的是，src和tmp必须是有效的图像对象，且src必须是BGR格式的。如果src不是BGR格式或tmp不是有效的图像对象，函数将无法正确工作。
cvtColor是OpenCV库中的一个函数，用于将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间。常见的颜色空间包括BGR、RGB、HSV、GRAY等。cvtColor函数可以在这些颜色空间之间进行转换，以满足不同的图像处理需求。
函数的原型如下：
void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0)
参数说明：
src：输入图像，通常是一个多通道的彩色图像。dst：输出图像，将保存转换后的图像。code：转换类型，指定从源颜色空间到目标颜色空间的转换方式。例如，COLOR_BGR2RGB表示从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间。dstCn：输出图像的通道数，默认为0，表示自动根据源图像的通道数和转换类型确定输出图像的通道数。
通过调用cvtColor函数，可以方便地将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间，以满足不同的图像处理需求。
2.在OpenCV和Qt中，转换cv::Mat到`QImage
在OpenCV和Qt中，转换cv::Mat到QImage可以通过以下方式实现：
cv::Mat mat = ...; // Assume mat is your source Mat
QImage qimage;// Convert Mat to QImage
qimage = QImage((const unsigned char *)(mat.data), mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_RGB888);// If mat is not continuous, you need to copy it to a new Mat and then convert it to QImage.
if(mat.isContinuous())
{qimage = qimage.copy();
}
注意，上述代码假设你的cv::Mat是3通道的，且数据类型为8位无符号整型（即CV_8UC3），这是最常见的图像格式。如果你的cv::Mat有不同的通道数或数据类型，你需要调整代码以匹配你的具体情况。例如，如果你的图像是灰度图像（单通道），你可能需要使用QImage::Format_Grayscale8而不是QImage::Format_RGB888。
另外，这段代码也假设你的cv::Mat的数据是连续的。如果不是，你需要先复制到一个新的cv::Mat中，然后再转换为QImage。这是因为QImage需要连续的数据。你可以通过调用cv::Mat::isContinuous来检查数据是否连续。
3.Canny(tmp,dst,30,255);
这段代码是使用OpenCV库中的Canny函数来进行边缘检测。函数的参数包括输入图像（tmp），输出图像（dst），以及两个阈值（30和255）。
Canny边缘检测算法使用两个阈值来检测图像中的边缘。低阈值（30）用于检测弱边缘，高阈值（255）用于检测强边缘。在这个过程中，还会使用一些其他的技巧和算法来优化边缘检测的结果。
总体来说，这段代码的作用是从输入图像（tmp）中检测出边缘，并将结果保存到输出图像（dst）中。
4.dst =matframe.clone();
这段代码是使用OpenCV库中的clone函数来复制图像。具体来说，它将matframe图像复制到一个新的图像变量dst中。
clone函数创建一个与原始图像完全相同的副本，包括所有的像素值、通道数、数据类型等。这意味着dst图像与matframe图像完全相同，任何对dst图像的修改都不会影响到matframe图像。
总之，这段代码的作用是创建一个与matframe完全相同的副本，并将其保存到dst中。
5.videocapture =new VideoCapture(0, cv::CAP_V4L2);
videocapture =new VideoCapture(0, cv::CAP_V4L2);//ok
videocapture =new VideoCapture(“/dev/video0”);打开会报错
videocapture =new VideoCapture(0); //ok
[ WARN:0] global ../modules/videoio/src/cap_gstreamer.cpp (1824) handleMessage OpenCV | GStreamer warning: Embedded video playback halted; module source reported: Could not read from resource.
[ WARN:0] global ../modules/videoio/src/cap_gstreamer.cpp (914) open OpenCV | GStreamer warning: unable to start pipeline
[ WARN:0] global ../modules/videoio/src/cap_gstreamer.cpp (501) isPipelinePlaying OpenCV | GStreamer warning: GStreamer: pipeline have not been created
无法打开摄像头
videocapture =new VideoCapture(0, cv::CAP_V4L2);
这段代码是使用OpenCV库中的VideoCapture类来创建一个视频捕获对象，用于从摄像头或视频文件中捕获视频帧。
具体来说，VideoCapture(0, cv::CAP_V4L2)创建一个视频捕获对象，并使用V4L2（Video4Linux2）API从索引为0的摄像头设备中捕获视频。V4L2是一种在Linux操作系统中用于访问摄像头设备的接口。
VideoCapture对象创建后，可以使用其成员函数（如read、open等）来控制视频捕获的过程，例如读取视频帧、设置分辨率和帧率等。
总之，这段代码的作用是创建一个VideoCapture对象，用于从索引为0的摄像头设备中捕获视频，并使用V4L2 API进行访问。
二、摄像头参数
1摄像头参数opencv
capture.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1080);//宽度
capture.set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 960);//高度
capture.set(CAP_PROP_FPS, 30);//帧数
capture.set(CAP_PROP_BRIGHTNESS, 1);//亮度 1
capture.set(CAP_PROP_CONTRAST,40);//对比度 40
capture.set(CAP_PROP_SATURATION, 50);//饱和度 50
capture.set(CAP_PROP_HUE, 50);//色调 50
capture.set(CAP_PROP_EXPOSURE, 50);//曝光 50
函数cvGetCaptureProperty获得摄像头或者视频文件的指定属性。
2.读入数据
代码如下（示例）：
data = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())
该处使用的url网络请求的数据。
总结
不断更新，项目过程中的基础知识