嵌入式学习69-C++（Opencv）

知识零碎：

QT的两种编译模式 1.debug 调试模式 2.release 发布模式 OpenCV在此模式下运行

图像是由像素点组成的；

常见图像中的像素点有4种组成方式

(单通道) 位图：对应位的比特只有存在和不存在，亮和暗两种状态，用01表示像素深度为1bit

（单通道）灰度图：把亮和暗划分为256个梯度，用一个字节（8bit）表示像素深度为8bit

（黑白图像都属于灰度图）

（三通道）RGB图像： 3个字节，888 像素深度为24bit

（四通道）RGBA图像： A：透明度显示背景色 0 不透明 255 全透明像素深度为32bit

像素的深度 ：用于表达一个像素所需的比特数

图像二值化 将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。图像的二值化使图像中数据量大为减少 ，从而能凸显出目标的轮廓

二值化处理

1.先设立阈值，例如127，小于127为白 =0 大于127 为黑 =255

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Mat 是最基本的容器类

Mat的构造函数 Mat mat(10, 10, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));

三通道时Mat是按照BGR组合的

Mat 其实是一个模板，可以存放不同图像的组成方式

5,6，CV_8UC3

5行 6列 8:每个像素点占8个比特 U:无符号数据 3：每个像素点占用三个通道

BGR 888

256*256*256

人脸检测时，将 RGB图像转化为灰度图像变为单通道的256 ，减少运算量和cpu的损耗

图像处理的本质：矩阵运算，是一个二维数组

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 对比度调节

滤波

Blur 中值滤波（模糊算法）

某一点的像素= 周边一圈的像素和的平均值

拿2 举例周围一圈/9 从而达到模糊的效果

锚点：卷积和的中心

高斯滤波Gaussianblur

Erode 腐蚀（消噪点）通常是针对二值图像的， threshold用于转换二值图像(源图必须是灰度图)

cvtColor(mat, dest, COLOR_BGR2GRAY) threshold(dest, dest, 127, 255, THRESH_BINARY); 腐蚀时： 以卷积核中心点为中心，遍历整个二维数组，卷积核内所有像素都为1时，该点为1，有一个点为0时，该点为0

erode(dest, dest, Mat()); Mat()卷积核默认3X3

Dilate 膨胀

Rectangle 绘制矩形

Circle 绘制圆形

Ellipse 绘制椭圆