opencv 图像处理(一)

1. Mat --> QImage

QImage mat2QImage(const cv::Mat &mat)
{

    if(mat.empty()) return QImage();

    if(mat.type == CV_8UC3)
    {
        // BGR -> RGB
        cv::Mat rgb;
        cv::cvtColor(mat, rgb, cv::COLOR_BGR2RGB);
        return QImage(rgb.data, rgb.cols, rgb.rows, rgb.step, QImage::Format_RGB888).copy();
    }
    else if(mat.type == CV_8UC1)
    {
        // BGR -> GRAY
        cv::Mat gray;
        cv::cvtColor(mat, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        return QImage(gray.data, gray.cols, gray.rows, gray.step, QImage::Fomat_RGB888).copy();
    }

    return QImage();
}

2. QImage ---> Mat

cv::Mat qImage2Mat(const QImage &img)
{
    if(img.isNull()) return cv::Mat();

    if(img.format() == QImage::Format_RGB888)
    {
        cv::Mat mat(img.height(), img.width(), CV_8UC3, (void*)img.bits(), img.bytesPerLine());
        cv::Mat bgr;
        cv::cvtColor(mat, bgr, cv::COLOR_RGB2BGR);
        return bgr;
    }

    if(img.format() == QImage::Format_Grayscale8)
    {
        cv::Mat mat(img.height(), img.width(), CV_8UC1, (void *)img.bits(),img.byesPerLine());
        return mat;
    }

    return cv::Mat();
}

3. 在label显示Mat

void MainWindow::showMat(const cv::Mat& mat)
{
    QImage img = mat2QImage(mat);
    ui->label->setPixmap(QPixmap::fromQImage(img).scaled(ui->label->size(), Qt::KeepAspectRatio, Qt::SmoothTransFormation));

}

3. 读写与显示

// 读取图像
cv::Mat matBgr = cv::imread("test.jpg");
// 灰度读取
cv::Mat gray = cv::imread("test.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

//显示窗口
cv::imshow("matbgr", matBgr);
cv::waitKey(0);  // 等待按键
cv::destoryAllwindows()  // 销毁所有窗口

//保存
cv::imwrite("out.jpg", img);

4. 滤波（均值、高斯、中植、双边）

//均值滤波   cv::Size()  必须奇数, size越大越模糊
void onblur()
{
    cv::blur(srcMat, srcMat, cv::Size(5, 5));
    showMat(srcMat);
}

void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int borderType = BORDER_DEFAULT)

• srcMat：输入图像；第二个 srcMat：输出图像（原地覆盖）

• cv::Size(5,5)：5×5 的卷积核

  普通均匀噪声

// 高斯滤波
void onGaussian()
{
    cv::GaussianBlur(srcMat, srcMat, cv::Size(5,5), 1.2);
    showMat(srcMat);
}

void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)

• Size(5,5)：高斯核大小，必须是奇数（3,5,7...）

• 1.2：sigmaX，X 方向高斯标准差；sigmaY=0 默认和 sigmaX 相等

  重点：如果 ksize 填 Size (0,0)，OpenCV 会自动根据 sigma 计算核大小。

  高斯噪声（图像里淡淡的均匀噪点）

//中值滤波
void onMedian()
{
    cv::MedianBlur(srcMat, srcMat, 5);
    showMat(srcMat);
}

void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)

5：核尺寸，必须是奇数，这里是 5×5 窗口

适合：图像里随机的黑白噪点（椒盐噪声）

// 双边滤波
void onBilateral()
{
    cv::bilateralFilter(srcMat, srcMat, 9, 75, 75);
    showMat(srcMat);
}

void bilateralFilter(InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType = BORDER_DEFAULT)

参数解释：

1. d=9：滤波时使用的邻域直径；d≤0 时由 sigmaSpace 自动计算
2. sigmaColor=75：颜色空间标准差。值越大，颜色差异大的像素也会被一起平均
3. sigmaSpace=75：坐标空间标准差。值越大，更远的像素参与计算

适合：需要保留轮廓、边缘的场景（人像、物体轮廓）

缺点：速度很慢，计算量大；对椒盐噪声效果差

滤波	核心	擅长噪声	边缘	速度
均值 blur	窗口平均值	均匀噪声	严重模糊	快
高斯 GaussianBlur	高斯加权平均	高斯噪声	轻微模糊	较快
中值 medianBlur	窗口中位数	椒盐噪声（黑白噪点）	模糊	中等
双边 bilateralFilter	空间 + 灰度双重高斯	平缓区域噪声	✅ 保留边缘	很慢

3. 几何变换（缩放、平移、旋转、翻转）

//缩放
cv::resize(srcMat, dstMat, cv::Size(), 0.6, 0.6, cv::INTER_LINEAR);

void cv::resize(
    cv::InputArray src,        // 输入图
    cv::OutputArray dst,       // 输出图
    cv::Size dsize,            // 目标尺寸 (宽,高)
    double fx = 0,             // x方向缩放系数
    double fy = 0,             // y方向缩放系数
    int interpolation = cv::INTER_LINEAR  // 插值方式
);

重点：dsize 和 fx/fy 二选一

• 写了 dsize，fx、fy 自动忽略
• dsize 填 cv::Size(0,0)，才会使用 fx、fy 计算大小OpenCV

//翻转
cv::flip(srcMat, dstMat, 1);  // 1 水平翻转  0 垂直翻转  -1 同时翻转


// 旋转
void onRotate()
{
    cv::Point2f center(srcMat.cols/2.of, srcMat.rows/2.0f);
    //  以center为中心，旋转30度，缩放0.8 得到旋转矩阵
    cv::Mat rotMat = cv::getRotationMatrix2D(center, 30, 0.8);
    cv::warpAffine(srcMat, ddstMat, rotMat, srMat.size());
    showMat(dstMat);
}

// 平移
void onShift()
{
    cv::Mat transMat = (cv::Mat_<float>(2,3) << 1,0,20, 0,1,20);
    cv::warpAffine(srcMat, dstMat, transMat, srcMat.size());
    showMat(srcMat);
}

仿射变换：可以实现平移、旋转、缩放、斜切（错切）；特点：直线保持直线、平行线依旧平行；矩形可以变成平行四边形

void cv::warpAffine(

cv::InputArray src, // 输入图

cv::OutputArray dst, // 输出图

cv::InputArray M, // 【2行3列 float矩阵】仿射矩阵

cv::Size dsize, // 输出图尺寸 (宽,高)

int flags = cv::INTER_LINEAR, // 插值，和resize一样

int borderMode = cv::BORDER_CONSTANT,

const cv::Scalar &borderValue = cv::Scalar(0,0,0) // 填充边界颜色，默认黑色

);

生成旋转矩阵（最常用）

Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale);