opencv编程入门技巧

最近在项目中负责图像处理模块的编程工作，主要分为两个板块，一是视频图像去雾，二是可视、红外图像融合。为了提升开发效率，遂开始学习并使用opencv图像类库，效果很好的说~因为平台是vc6.0，比较老，加之对opencv的运用是入门级，所以选择使用opencv1.0版。下面提出几个我使用时遇到的问题及解决方法，同是opencv入门的同志可以略作参考。
1、 两个重要结构体类型。IplImage、CvMat。
（下文中变量，mat开头为矩阵CvMat类型，im开头为图像IplImage类型）
其中IplImage主要用来读入图像和存储处理结果的图像并显示。而CvMat作为矩阵类，主要用于过程中的数据处理。
推荐的建立方式如下：
IplImage* imResult=cvCreateImage(cvGetSize(matRes),8,3);
其中第一个参数需要cvSize类型（matRes为矩阵），8表示颜色深度，3表示通道（若建立灰度图像，3改成1）。
CvMat * src=cvCreateMat(matV->height,matV->width,CV_32FC3);
三个参数分别是矩阵行数、列数、以及数据类型。数据类型请自己查看相关文献，这里的CV_32FC3表示float 3通道，若是灰度图像，改为CV_32FC1。

二者的相互转换方法如下：
IplImage——》CvMat
CvMat* matRes=cvCreateMat(matV->height,matV->width,CV_32FC3);
cvConvert(imRes，matRes)

CvMat——》IplImage
IplImage* imRes=cvCreateImage(cvGetSize(matRes),8,3);
cvGetImage(matRes,imRes);


2、 CvMat的数据读取和写入
这个很重要，因为一直要用。方法似乎也好几种，可以用opencv的函数接口，也可以用指针。用指针寻址快，效率高，但是容易出错，况且我们平时编程似乎对程序时间消耗没有太大的刚性需求，所以这里讨论一下用现成函数接口的方法。注意cvmGet，cvmSet只能读取写入float和double类型数据，所以定义矩阵时最后的参数需设置为CV_32FC。

对灰度图像，一般用cvmGet和cvmSet
cvmGet(matRes,i,j);
cvmSet(matRes,i,j,tempres);
注意的是上面的i都是行坐标，是图像的height坐标轴。

对3通道彩色图像，一般使用cvGet2D，cvSet2D
cvGet2D(imRes,i,j)，这样得到的是一个cvScalar的数据结构，里面存了该像素位置的rgb三个分量。得到三个分量各分量值的方法是
cvScalar s= cvGet2D(imRes,i,j)；
int b=s．val[0];
int g=s.val[1];
int r=s.val[2]
注意，存储顺序是b，g，r。

用cvSet2D一样，先建立cvScalar s，对s的三个分量赋值，再用cvSet2D写入矩阵。



3、 内存泄露的解决方法
我在程序运行过程中碰到了严重的内存泄露问题，程序跑20来秒，我的内存就被占用光了，程序崩溃。下面说几条解决方法：
首先，因为CvMat类型是图像处理的中间环节，所以在得到处理结果并转化为IplImage后，对所有的CvMat类型进行清理，方法是
cvReleaseMat(&matRes);
一些图像内存也需要释放：
cvReleaseImage(&imRes);

另外，有时需要将一个矩阵内容拷贝到另一个矩阵，opencv提供了两种方法，cvCopy和cvCloneMat。此时需要慎重，使用cvCloneMat时，会开辟新的存储空间，而cvCopy不会。所以拷贝矩阵时，可使用以下两种方法：
CvMat *src=cvCreateMat(matV->height,matV->width,CV_32FC3);
cvCopy(matV,src);//将前者拷贝到后者
或
CvMat *src= cvCloneMat(matV);


再者，使用cvGetRows，cvGetCols时也需要注意，他们也会开辟新的内存空间，所以在之前需要释放目标矩阵的数据区域，如
CvMat * matRes=cvCreateMat(height,width,CV_32FC3);
cvRealeaseData(matRes);
cvGetRows(mat,matRes,0,height);
或
CvMat *matRes=cvCreateMatHeader(height,width,CV_32FC3);
cvGetRows(mat,matRes,0,height);


4、 再写几个小问题
矩阵的三个维度合为一个三维矩阵方法
cvMerge(matRes1,matRes2,matRes3,NULL,matRes);
将三维矩阵拆成三个一维似乎没有现成函数接口，自己写循环实现吧。

矩阵的加减乘除运算，这个也用得很多的，写在这里。
矩阵-矩阵操作:
CvMat *Ma, *Mb, *Mc;
cvAdd(Ma, Mb, Mc); //Ma+Mb -> Mc
cvSub(Ma, Mb, Mc);//Ma-Mb -> Mc
cvMatMul(Ma, Mb, Mc); //Ma*Mb -> Mc
按元素的矩阵操作:
CvMat *Ma, *Mb, *Mc;
cvMul(Ma, Mb, Mc);// Ma.*Mb -> Mc
cvDiv(Ma, Mb, Mc);// Ma./Mb -> Mc
cvAddS(Ma, cvScalar(-10.0), Mc);// Ma.-10 -> Mc（这个比较好用）


在整个开发过程中，似乎也就遇到这几个问题，在此记录下来，以供大家参考。哈哈，第一篇博文完成啦，开心~