怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图？

【Q1】怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图？

进行灰度化，IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化，然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了，125那里是你所用的阈值，这就是最简单的二值化，你要用ostu，或者别的高级一点的，就要自己写函数了

// Truncate values above 100.
  cvThreshold( s, dst, 100, 255, CV_THRESH_TRUNC );//对大于100的像素值进行截断，大于100则为255，不大于100的为原值
  

【Q2】cvLine画直线

CvScalar color = CV_RGB(50,0,250);
cvLine( img1, p1, q1, color, 1, CV_AA, 0 );
cvLine( img1, p2, q2, color, 1, CV_AA, 0 );
cvLine( img1, p1, p2, color, 1, CV_AA, 0 );
cvLine( img1, q1, q2, color, 1, CV_AA, 0 );

or

cvLine(image,epipolarLinePoint1,epipolarLinePoint2,CV_RGB(0,255,0));

cv::Line

CV_RGB 创建一个色彩值. #define CV_RGB( r, g, b ) [编辑] cvScalar( (b), (g), (r) ) Line 绘制连接两个点的线段 void cvLine( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 ); img 图像。 pt1 线段的第一个端点。 pt2 线段的第二个端点。 color 线段的颜色。 thickness 线段的粗细程度。 line_type 线段的类型。 8 (or 0) - 8-connected line（8 邻接)连接 线。 4 - 4-connected line(4 邻接)连接线。 CV_AA - antialiased 线条。 shift 坐标点的小数点位数。 函数 cvLine 在图像中的点 1 和点 2 之间画一条线段。线段被图像或感兴趣的 矩形(ROI rectangle)所裁剪。对于具有整数坐标的 non-antialiasing 线条， 使用 8-连接或者 4-连接 Bresenham 算法。画粗线条时结尾是圆形的。画 antialiased 线条使用高斯滤波。要指定线段颜色，用户可以使用使用宏 CV_RGB( r, g, b )。

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cvLoadImage函数使用方法　

四、图像处理
 
1、图像的内存分配与释放

（1） 分配内存给一幅新图像:

IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);

    size: cvSize(width,height);

    depth: 像素深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,

   IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F, IPL_DEPTH_64F

    channels: 像素通道数. Can be 1, 2, 3 or 4.

        各通道是交错排列的. 一幅彩色图像的数据排列格式如下：

            b0 g0 r0 b1 g1 r1 ...

示例:

// Allocate a 1-channel byte image
IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); 
 
// Allocate a 3-channel float image
IplImage* img2=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);

 
（2） 释放图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); 
cvReleaseImage(&img);

 
（3） 复制图像:

IplImage* img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); 
IplImage* img2;
img2=cvCloneImage(img1);  // 注意通过cvCloneImage得到的图像
                      // 也要用 cvReleaseImage 释放，否则容易产生内存泄漏

 
（4） 设置/获取感兴趣区域ROI:

void  cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect);
void  cvResetImageROI(IplImage* image);
CvRect cvGetImageROI(const IplImage* image);

大多数OpenCV函数都支持 ROI.
 
（5） 设置/获取感兴趣通道COI:

void cvSetImageCOI(IplImage* image, int coi); // 0=all
int cvGetImageCOI(const IplImage* image);

大多数OpenCV函数不支持 COI.
 
2、图像读写
 
（1） 从文件中读入图像:

IplImage* img=0; 
  img=cvLoadImage(fileName);
  if(!img) printf("Could not load image file: %s\n",fileName);

 支持的图像格式: BMP, DIB, JPEG, JPG, JPE, PNG, PBM, PGM, PPM,
                          SR, RAS, TIFF, TIF

OpenCV默认将读入的图像强制转换为一幅三通道彩色图像. 不过可以按以下方法修改读入方式:

img=cvLoadImage(fileName,flag);

 flag: >0 将读入的图像强制转换为一幅三通道彩色图像
       =0 将读入的图像强制转换为一幅单通道灰度图像
       <0 读入的图像通道数与所读入的文件相同.

 
（2） 保存图像:

if(!cvSaveImage(outFileName,img)) printf("Could not save: %s\n", outFileName);

保存的图像格式由 outFileName 中的扩展名确定.
 
3、访问图像像素
 
（1） 假设你要访问第k通道、第i行、第j列的像素。
 
（2） 间接访问: (通用，但效率低，可访问任意格式的图像)

    * 对于单通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("intensity=%f\n",s.val[0]);
s.val[0]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value

    * 对于多通道字节型/浮点型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]);
s.val[0]=111;
s.val[1]=111;
s.val[2]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value

 
（3） 直接访问: (效率高，但容易出错)

    * 对于单通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;

    * 对于多通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R

    * 对于多通道浮点型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R

 
（4） 基于指针的直接访问: (简单高效)

    * 对于单通道字节型图像:

IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(uchar);
uchar* data    = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j] = 111;

    * 对于多通道字节型图像:

IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(uchar);
int channels   = img->nChannels;
uchar* data    = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111;

    * 对于多通道浮点型图像（假设图像数据采用4字节（32位）行对齐方式）:

IplImage* img  = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
int height     = img->height;
int width      = img->width;
int step       = img->widthStep/sizeof(float);
int channels   = img->nChannels;
float * data    = (float *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111;

 
（5） 基于 c++ wrapper 的直接访问: （更简单高效）

    * 首先定义一个 c++ wrapper ‘Image’，然后基于Image定义不同类型的图像:

template<class T> class Image
{
  private:
  IplImage* imgp;
  public:
  Image(IplImage* img=0) {imgp=img;}
  ~Image(){imgp=0;}
  void operator=(IplImage* img) {imgp=img;}
  inline T* operator[](const int rowIndx) {
    return ((T *)(imgp->imageData + rowIndx*imgp->widthStep));}
}; 
 
typedef struct{
  unsigned char b,g,r;
} RgbPixel; 
 
typedef struct{
  float b,g,r;
} RgbPixelFloat; 
 
typedef Image<RgbPixel>       RgbImage;
typedef Image<RgbPixelFloat>  RgbImageFloat;
typedef Image<unsigned char>  BwImage;
typedef Image<float>          BwImageFloat;

    * 对于单通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
BwImage imgA(img);
imgA[i][j] = 111;

    * 对于多通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
RgbImage  imgA(img);
imgA[i][j].b = 111;
imgA[i][j].g = 111;
imgA[i][j].r = 111;

    * 对于多通道浮点型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
RgbImageFloat imgA(img);
imgA[i][j].b = 111;
imgA[i][j].g = 111;
imgA[i][j].r = 111;

 
4、图像转换
 
（1） 字节型图像的灰度-彩色转换:

cvConvertImage(src, dst, flags=0);

 src = float/byte grayscale/color image
 dst = byte grayscale/color image
 flags = CV_CVTIMG_FLIP     (垂直翻转图像)
         CV_CVTIMG_SWAP_RB  (置换 R 和 B 通道)

 
（2） 彩色图像->灰度图像:

// Using the OpenCV conversion: 
cvCvtColor(cimg,gimg,CV_BGR2GRAY); // cimg -> gimg 
 
// Using a direct conversion: 
for(i=0;i<cimg->height;i++) for(j=0;j<cimg->width;j++) 
  gimgA[i][j]= (uchar)(cimgA[i][j].b*0.114 + 
                       cimgA[i][j].g*0.587 + 
                       cimgA[i][j].r*0.299);

 
（3） 不同彩色空间之间的转换:

cvCvtColor(src,dst,code); // src -> dst

 code    = CV_<X>2<Y>
 <X>/<Y> = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS

e.g.: CV_BGR2GRAY, CV_BGR2HSV, CV_BGR2Lab
 
5、绘图指令
 
（1） 绘制矩形:

// 在点 (100,100) 和 (200,200) 之间绘制一矩形，边线用红色、宽度为 1
cvRectangle(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(255,0,0), 1);

 
（2） 绘制圆形:

// 圆心为(100,100)、半径为20. 圆周绿色、宽度为1
cvCircle(img, cvPoint(100,100), 20, cvScalar(0,255,0), 1);

 
（3） 绘制线段:

// 在 (100,100) 和 (200,200) 之间、线宽为 1 的绿色线段
cvLine(img, cvPoint(100,100), cvPoint(200,200), cvScalar(0,255,0), 1);

 
（4） 绘制一组线段:

CvPoint  curve1[]={10,10,  10,100,  100,100,  100,10};
CvPoint  curve2[]={30,30,  30,130,  130,130,  130,30,  150,10};
CvPoint* curveArr[2]={curve1, curve2};
int      nCurvePts[2]={4,5};
int      nCurves=2;
int      isCurveClosed=1;
int      lineWidth=1; 
 
cvPolyLine(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,isCurveClosed,cvScalar(0,255,255),lineWidth);
 
void cvPolyLine( CvArr* img, CvPoint** pts, int* npts, int contours, int is_closed,
                          CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 );
img       图像。 
pts       折线的顶点指针数组。 
npts     折线的定点个数数组。也可以认为是pts指针数组的大小 
contours   折线的线段数量。 
is_closed  指出多边形是否封闭。如果封闭，函数将起始点和结束点连线。 
color         折线的颜色。 
thickness  线条的粗细程度。 
line_type  线段的类型。参见cvLine。 
shift          顶点的小数点位数

 
（5） 绘制一组填充颜色的多边形:

cvFillPoly(img,curveArr,nCurvePts,nCurves,cvScalar(0,255,255));
 
cvFillPoly用于一个单独被多边形轮廓所限定的区域内进行填充。函数可以填充复杂的区域,例如，有漏洞的区域和有交叉点的区域等等。
void cvFillPoly( CvArr* img, CvPoint** pts, int* npts, int contours,CvScalar color, int line_type=8, int shift=0 );
img           图像。 
pts           指向多边形的数组指针。 
npts         多边形的顶点个数的数组。 
contours   组成填充区域的线段的数量。 
color         多边形的颜色。 
line_type  组成多边形的线条的类型。 
shift          顶点坐标的小数点位数。

 
（6） 文本标注:

CvFont font;
double hScale=1.0;
double vScale=1.0;
int    lineWidth=1;
cvInitFont(&font,CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX|CV_FONT_ITALIC, hScale,vScale,0,lineWidth);
 
cvPutText (img,"My comment",cvPoint(200,400), &font, cvScalar(255,255,0));

其它可用的字体类型有: CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, CV_FONT_HERSHEY_DUPLEX, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_TRIPLEX, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX, CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX,

/////////////////////////////////////////////////  参考  /////////////////

    　cvLoadImage( filename, -1 ); 默认读取图像的原通道数

　　cvLoadImage( filename, 0 ); 强制转化读取图像为灰度图

　　cvLoadImage( filename, 1 ); 读取彩色图

　　例：将读入图像强制转换为灰度图像显示

　　#include <highgui.h>

　　#include <cv.h>

　　int main(int argc, char **argv)

　　{

　　if (argc != 2)

　　return -1;

　　IplImage *img = cvLoadImage(argv[1], 0);

　　cvNamedWindow("example");

　　cvShowImage("example", img);

　　cvWaitKey(0);

　　cvReleaseImage(&img);

　　cvDestroyWindow("example");

　　return 0;

　　}