OpenCV 是一个轻量级高效的跨平台计算机视觉库,实现了图像处理和计算机视觉方面的多种通用算法。所谓的图像可以理解为一个数组,图像处理就是对数组的处理。首先,本文将介绍 OpenCV 中常见的数据类型,包括点 Point类、颜色 Scalar 类、尺寸 Size 类、矩形 Rect 类、矩阵 Mat 类 。
(1)点 Point
表示二维坐标系中的点,含 x 和 y。其示例如下:
python
#OpenCV 示例
Point p; p.x=1, p.y=2;
Point p=Point(1, 2);
#Python 示例
points_list = [(160, 160), (136, 160)]
(2)颜色 Scalar
包含四个元素的数组,设置像素值 RGB 三通道,第四个参数可忽略。其示例如下:
python
#OpenCV 示例 BGR 三分量
Scalar(b, g, r);
#Python 示例
(0, 0, 255)
(3)尺寸 Size
它和 Point 相似,主要成员包括 height 和 width。其示例如下:
python
#OpenCV 示例
Size(5, 5);
Size_(_Tp _width, _Tp _height);
#Python 示例
width, height = img.shape
(4)矩形 Rect
Rect 类称为矩形类,包含 Point 类的成员 x 和 y(代表矩形左上角的坐标)和 Size 类的成员 width 和 height(代表矩形的大小)。其示例如下:
python
#OpenCV 示例
Rect rect = rect1 & rect2; #求两矩形交集
Rect rect = rect1 | rect2; #求两矩形并集
Rect rectShift = rect + point; #矩形平移
Rect rect = rect1 + size; #矩形缩放
#Python 示例
cv2.rectangle(img, (20,20), (150,250), (255,0,0), 2)
(5)矩阵 Mat
通用的矩阵类,用来创建和操作多维矩阵。其示例如下:
python
#OpenCV 示例
Mat M(3,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));
#Python 示例
np.zeros((256,256,3), np.uint8)