opencv使用过程中的一些小卡片笔记，包括常用代码片段，常见代码错误
Created 2021.01.31 by Cong Yu; Last modified: 2021.01.31-v1.0.2
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OpenCV 笔记卡片
-坐标轴相关
–图像坐标轴
opencv坐标系
i, j, x, y, r, c, w, h 与图像坐标轴相关的变量总是写反？傻傻分不清？总结如下
[[Excalidraw/opencv_pix.excalidraw]]
遍历一张图像时
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for (int r = 0; r < image.rows; ++r) {
for (int c = 0; c < image.cols; ++c) {
cv::Vec3b color = image.at<cv::Vec3b>(r, c); //取出该坐标处的像素值
if (color[0] < 127 && color[1] < 127 && color[2] < 127) {
image.at<cv::Vec3b>(r, c) = cv::Vec3b(0, 0, 0); //将背景设置为黑色
// 等同于
const auto pix(c, r);
cv::line(image, pix, pix, cv::Vec3b(0,0,0));
}
}
}
.at访问时是 .at<cv::Vec3b>(r, c)
Point访问时是 Point(c, r)
point的x轴朝向右！！！
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.at<cv::Vec3b>(r, c) = .at<cv::Vec3b>(Point(c, r))
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image.at<cv::Vec3b>(i, j) = cv::Vec3b(0, 0, 0);
// 等同于
const auto pix(j, i); // 先j后i
cv::line(image, pix, pix, cv::Vec3b(0,0,0));
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const auto pix;
cv::line(image, pix, pix, cv::Vec3b(0,0,0));
// 等同于
image.at<cv::Vec3b>(pix.y, pix.x) = cv::Vec3b(0, 0, 0); // 先y后x
–ROI坐标轴
Roi以矩形的方式表达：Rec.x Rec.y Rec.width Rec.height 。
- Rec.x y 指的是图像的像素坐标
- Rec.width Rec.height 指的是矩形的大小，当值为0时，定义一个空的矩形。
限制条件：
\[\begin{aligned} & 0<= roi.x < img.cols \\ & 0<= roi.width < img.cols - roi.x\\ & 0<= roi.y < img.rows \\ & 0<= roi.height < img.rows - roi.y \end{aligned}\]1
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if( 0 <= roi.x && roi.x < img.cols && 0 <= roi.y && roi.y < img.rows && 0 < roi.width && 0 < roi.height ) {
roi.width = std::min(roi.width, img.cols - roi.x);
roi.height = std::min(roi.height, img.rows - roi.y);
} else {
std::cout<<"error"<<std::endl;
}
[[Excalidraw/opencv_pix2.excalidraw]]
-卷积
卷积常用代码片段：
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for (size_t r = 0; r < src.rows; ++r) {
#pragma omp parallel for
for (size_t c = 0; c < src.cols; ++c) {
float res = 0.0;
for (size_t m = 0; m < kernel_mat_->rows; ++m) {
for (size_t n = 0; n < kernel_mat_->cols; ++n) {
const float a = kernel_mat_->at<float>(m, n);
float b;
const int x = int(r) + (int(m) - int(kernel_mat_->rows / 2));
const int y = int(c) + (int(n) - int(kernel_mat_->cols / 2));
if (x < 0 || y < 0 || x > (src.rows - 1) || y > (src.cols - 1)) {
b = 0.0;
} else {
b = src.at<uchar>(x, y);
}
res += (a * b);
} // end for n
} // end for m
cost_map.at<uchar>(r, c) = res;
} // end for c
} // end for r
其中，卷积位置的计算：直接卷积核除以2即可
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const int x = int(r) + (int(m) - int(kernel_mat_->rows / 2));
const int y = int(c) + (int(n) - int(kernel_mat_->cols / 2));
其中，需要考虑超出边界判断
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if (x < 0 || y < 0 || x > (src.rows - 1) || y > (src.cols - 1)) {
b = 0.0;
-多线程imshow
在使用多线程时，imshow()不支持在子线程内显示，但是如果一定需要gui显示，可以设计一个统一的接口将debug image全部接收到主线程内显示。
主线程：
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auto *debug_images =
new std::unordered_map<std::string, std::shared_ptr<const cv::Mat>>();
bool running = true;
while (running) {
/// balabala
/// viz
debug_images->clear();
useer_class->GetDebugImages(debug_images);
for (auto i : *debug_images) {
if (i.first.find("debug_frame") < i.first.size()) {
cv::imshow(i.first, *i.second);
}
}
key = cv::waitKey(50);
if (('q' == key) || (27 == key)) {
running = false;
}
}
delete debug_images;
return 0;
}
用户类内的子线程接口
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class UserClass {
private:
mutable std::mutex debug_images_mutex_;
std::unordered_map<std::string, std::shared_ptr<const cv::Mat>> debug_images_;
};
void UserClass::GetDebugImages(
std::unordered_map<std::string, std::shared_ptr<const cv::Mat>> *image)
const {
CHECK(image);
std::lock_guard<std::mutex> lock(debug_images_mutex_);
for (const auto &i : debug_images_) {
(*image)[i.first] = i.second;
}
}
然后在类内的任何方法里面，将需要传出的图像直接丢入map即可：
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void UserClass::UserFunction(){
// balabala
{
std::lock_guard<std::mutex> lock(debug_images_mutex_);
debug_images_["debug"] = std::make_shared<const cv::Mat>(frame_);
}
}
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