自己在总结前人经验下弄的几个opencv封装函数

 1 IplImage* EqualizeHistColorImage(IplImage *pImage)
 2 {
 3     IplImage *pEquaImage = cvCreateImage(cvGetSize(pImage), pImage->depth, 3);
 4     
 5     // 原图像分成各通道后再均衡化,最后合并即彩色图像的直方图均衡化
 6     const int MAX_CHANNEL = 4;
 7     IplImage *pImageChannel[MAX_CHANNEL] = {NULL};
 8 
 9     int i;
10     for (i = 0; i < pImage->nChannels; i++)
11         pImageChannel[i] = cvCreateImage(cvGetSize(pImage), pImage->depth, 1);
12 
13     cvSplit(pImage, pImageChannel[0], pImageChannel[1], pImageChannel[2], pImageChannel[3]);//将传入图像的通道拆分，方便各个增亮
14     
15     for (i = 0; i < pImage->nChannels; i++)
16         cvEqualizeHist(pImageChannel[i], pImageChannel[i]);//各个通道的像素增亮，此函数第一个是传入，第二个参数是传出
17 
18     cvMerge(pImageChannel[0], pImageChannel[1], pImageChannel[2], pImageChannel[3], pEquaImage);//将之前拆分后的各个通道的像素图片组合
19 
20     for (i = 0; i < pImage->nChannels; i++)
21         cvReleaseImage(&pImageChannel[i]);//逐个释放内存
22 
23     return pEquaImage;//返回被处理过的图像
24 }

 1 void ChangeTheColor(int pos,IplImage* g_pGrayImage,CvSeq* g_pcvSeq)
 2 {
 3     // 转为二值图，黑白图
 4     IplImage *pBinaryImage = cvCreateImage(cvGetSize(g_pGrayImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
 5     cvThreshold(g_pGrayImage, pBinaryImage, pos, 255, CV_THRESH_BINARY);
 6     //第一个参数表示输入图像，必须为单通道灰度图。
 7     //第二个参数表示输出的边缘图像，为单通道黑白图。
 8     //第三个参数表示阈值，黑白色的范围
 9     //第四个参数表示最大值。
10     //第五个参数表示运算方法。
11 
12     // 显示二值图
13     cvShowImage("xxx", pBinaryImage);
14 
15 
16     CvMemStorage *pcvMStorage = cvCreateMemStorage();
17     double fRho = 1;
18     double fTheta = CV_PI / 180;
19     int nMaxLineNumber = 500;   //最多检测条直线
20     double fMinLineLen = 50;   //最小线段长度
21     double fMinLineGap = 20;   //最小线段间隔
22     CvSeq *pcvSeqLines = cvHoughLines2(pBinaryImage, pcvMStorage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, fRho, fTheta, nMaxLineNumber, fMinLineLen, fMinLineGap);
23 
24 
25     IplImage *pColorImage = cvCreateImage(cvGetSize(g_pGrayImage), IPL_DEPTH_8U, 3);
26     cvCvtColor(pBinaryImage, pColorImage, CV_GRAY2BGR);
27     int i;
28     for(i = 0; i < pcvSeqLines->total; i++)    {
29         CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(pcvSeqLines, i);
30         cvLine(pColorImage, line[0], line[1], CV_RGB(255,0,0), 2);
31     }
32 
33     
34     cvShowImage("qq", pColorImage);
35 
36     CvMemStorage* cvMStorage = cvCreateMemStorage();
37     // 检索轮廓并返回检测到的轮廓的个数
38     cvFindContours(pBinaryImage,cvMStorage, &g_pcvSeq,sizeof(CvContour),2);//这个要和cvDrawContrours连用
39     //cvFindContours
40     //函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。
41     //第一个参数：输入的图像
42     //第二个参数：内存容器
43     //第三个参数：存输出信息的参数
44     //4.5.6略
45 
46     IplImage *pOutlineImage = cvCreateImage(cvGetSize(g_pGrayImage), IPL_DEPTH_8U, 3);
47     int _levels = 5;
48     cvZero(pOutlineImage);
49     cvDrawContours(pOutlineImage, g_pcvSeq, CV_RGB(255,0,0), CV_RGB(0,255,0), _levels);
50     //第一个参数表示输入图像，函数将在这张图像上绘制轮廓。
51     //第二个参数表示指向轮廓链表的指针。
52     //第三个参数和第四个参数表示颜色，绘制时会根据轮廓的层次来交替使用这二种颜色。255,0,0->红,0,255,0->绿，0,0,255蓝
53     //第五个参数表示绘制轮廓的最大层数，如果是0，只绘制contour；如果是1，追加绘制和contour同层的所有轮廓；
54     //如果是2，追加绘制比contour低一层的轮廓，以此类推；如果值是负值，则函数并不绘制contour后的轮廓，但是将画出其子轮廓，一直到abs(max_level) - 1层。
55     //第六个参数表示轮廓线的宽度，如果为CV_FILLED则会填充轮廓内部。
56     //第七个参数表示轮廓线的类型。
57     //第八个参数表示偏移量，如果传入（10，20），那绘制将从图像的（10，20）处开始。
58     cvShowImage("qqqq", pOutlineImage);
59     
60     cvReleaseImage(&pColorImage);
61     cvReleaseMemStorage(&cvMStorage);
62     cvReleaseImage(&pBinaryImage);
63     cvReleaseImage(&pOutlineImage);
64 }

 1 oid visit_image(IplImage* Image){
 2     const char * name="913337456";
 3     cvNamedWindow(name,1);
 4     uchar* data=(uchar *)Image->imageData;
 5     int step = Image->widthStep/sizeof(uchar);
 6     int channels = Image->nChannels;
 7     for(int i=0;i<Image->height;i++){
 8        for(int j=0;j<Image->width;j++){
 9            data[i*step+j*channels+0]=1;//通道1，我这里全改了1
10            data[i*step+j*channels+1]=2;//不赋值就没改变
11            data[i*step+j*channels+2]=3;
12        }
13     }
14     cvShowImage(name,Image);
15     cvWaitKey(0);
16     cvReleaseImage(&Image);
17     cvDestroyWindow(name);
18 }

 1 void Get_The_Different_From_The_Cctv(IplImage* image1,IplImage* image2){
 2     IplImage* image_1=cvCreateImage(cvSize(image1->width,image1->height),IPL_DEPTH_8U,1);
 3     IplImage* image_2=cvCreateImage(cvSize(image1->width,image1->height),IPL_DEPTH_8U,1);
 4     IplImage* image_and=cvCreateImage(cvSize(image1->width,image1->height),IPL_DEPTH_8U,1);
 5     cvCvtColor(image1,image_1,CV_BGR2GRAY);
 6     cvCvtColor(image2,image_2,CV_BGR2GRAY);
 7     cvAbsDiff(image_1,image_2,image_and);
 8     cvNamedWindow("nimad",1);
 9     cvShowImage("nimad",image_and);
10     cvWaitKey(0);
11     cvDestroyWindow("nimad");
12     cvReleaseImage(&image_and);
13 }