第一个是增加对比度的函数,就是变亮。
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 }
第二个是图像变黑白色,二值化和轮廓绘线。
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 }
第三个是三通道图片的像素全访问,可以自己通过改变像素值来改变图像颜色。
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 }
第四个是从两张图片中找到不同处,并以第三张图输出。可以说是大家来找茬的外挂代码。
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 }