OpenCV学习笔记09--通过cvPtr2D或指针算法绘制图形

练习:创建一个1000*1000的三通道图像,将其元素全部置0,以(200,50)和(400,200)为顶点绘制一个绿色平面

我们可以用两种方法来实现这一功能,一个是使用cvPtr2D,但是由于使用了函数,会使程序的效率变低。合适的方法是使用指针直接改变色素的值。

方法一:使用cvPtr2D

CvPtr2D能够根据参数中的行和列读取该位置的元素,但是该元素包含三个指针,分别控制蓝绿红。CvPtr2D指向的是元素的第一个指针,而该元素其他的颜色指针则为cvPtr2D(img,top,left)+1或+2

#include "stdafx.h"

#include "highgui.h"

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

IplImage *img = cvCreateImage(cvSize(1000,1000), IPL_DEPTH_8U, 3);

cvZero(img);//将图像结构内所有元素置为0

int left = 200, right = 400, top = 50, bottom = 200;

for (; top < bottom; top++)

{

for (; left<right;left++)

{

*(cvPtr2D(img,top,left)+1)=255;//第二个参数,是控制大调整的,在这里即标明处于第几行。而第三个控制小调整,即控制处于该行的哪一列。

}

left = 200;        //在进行过一次上面的循环后,left已经加到了400,我们需要将它恢复初值。

}

cvNamedWindow("test", 1);

cvShowImage("test", img);

cvWaitKey(0);

return 0;

}

方法二:使用指针算法

使用指针算法首先要知道画布的指针,然后取得要修改位置的指针。即img->imageData+top*img->widthStep+left*nchannels+channel.

首先我们要清楚图像色素的存储是以元素为单位的,而元素内有多少个通道,一个元素就有多少个指针。所以每一行的元素数为left,则指针数为left*nchannels

Img->imageData是图像元素的初始位置,由于每一行的指针数为img->widthsteps,所以如果起始点上面的行数为top,一共含有的指针就是top*(img->widthStep)。而起始元素左边的元素数为left,每个元素有nchannels个通道,则一共有left*nchannels个指针。而如果我们要操作的是该元素的第channel个指针,就要再加上channel.

#include "stdafx.h"

#include "highgui.h"

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

IplImage *img = cvCreateImage(cvSize(1000, 1000), IPL_DEPTH_8U, 3);

cvZero(img);

int widthstep = img->widthStep;

int left = 200, width = 200, top = 50, height = 150;

uchar *ptr = (uchar*)(img->imageData+top*widthstep+left*3); //指向要操作的指针

for (int j = 0; j < height; j++)

for (int i = 0; i < width; i++)

{

*(ptr + j*widthstep + i*3) = 255;//由于每个元素含三个指针,所以需要加i*3才能指向下一个元素的该色素

}

cvNamedWindow("test", 1);

cvShowImage("test", img);

cvWaitKey(0);

return 0;

}

时间: 2024-12-13 13:37:03

OpenCV学习笔记09--通过cvPtr2D或指针算法绘制图形的相关文章

openCV学习笔记(2)--cvCreateTrackbar

int cvCreateTrackbar( const char* trackbar_name, //滑动条的名称 const char* window_name, //窗口的名称,滑动条不会遮挡图像 int* value, //当滑动条被拖到时,OpenCV会自动将当前位置所代表的值传给指针指向的整数 int count, //滑动条所能达到的最大值 CvTrackbarCallback on_change //可选的回调函数,回调函数可参见http://wapedia.mobi/zhtrad

opencv学习笔记(七)SVM+HOG

opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究院Dalal在2005的CVPR上提出的. 最近在做车标识别相关的研究,用到了SVM+HOG的方法进行识

OpenCV学习笔记之课后习题练习3-5

OpenCV学习笔记之课后习题练习2-5 练习使用感兴趣区域(ROI).创建一个210*210的单通道图像并将其归0.在图像中使用ROI和cvSet()建立一个增长如金字塔状的数组. 参考博文:www.cnblogs.com/tingshuixuan2012/p/OpenCVExercises3_5.html www.cnblogs.com/vitah/archive/2013/05/22/3092083.html 1 /*ch3_lx3_5.cpp 2 添加功能:利用cvPtr2D函数画矩形

Opencv学习笔记(六)SURF学习笔记

原创文章,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7392345 本人挺菜的,肯定有非常多错误纰漏之处 ,希望大家不吝指正. 看了harris角点检測之后,開始研究SURF角点检測,发现挺复杂的,一时也仅仅了解了大概,把了解的东西总结下,以便下次深入学习. SURF角点检測算法是对SIFT的一种改进,主要体如今速度上,效率更高.它和SIFT的主要差别是图像多尺度空间的构建方法不同. 在计算视觉领域,尺度空间被象征性的表述

opencv学习笔记(四)投影

opencv学习笔记(四)投影 任选了一张图片用于测试,图片如下所示: 1 #include <cv.h> 2 #include <highgui.h> 3 using namespace std; 4 using namespace cv; 5 int main() 6 { 7 IplImage * src = cvLoadImage("cat.png", 0); //强制转化读取图像为灰度图 8 cvShowImage("灰度图像", s

《机电传动控制》学习笔记09

<机电传动控制>学习笔记09 胡恒谦 机卓1301 1. 电力电子器件 电力电子器件根据其导通和关断可控性的不同可以分为以下三类. (1)不可控型器件,即导通与关断都不能控制的器件.仅整流二极管是不可控器件. (2)半控型器件,即只能控制其导通,不能控制其关断的器件.普通晶闸管SCR及其派生器件属于半控型器件. (3)全控型器件,即导通与关断都可以控制的器件.GTR.GTO.IGBT等都属于全控型器件. 2. 晶闸管 晶闸管导通条件为:加正向电压且门极有触发电流:其派生器件有:快速晶闸管,双向

C++学习笔记:指向函数的指针

1 #include <stdio.h> 2 3 int sum(int a, int b) 4 { 5 return a+b; 6 } 7 8 int minus(int a, int b) 9 { 10 return a-b; 11 } 12 13 int x(int a, int b) 14 { 15 return a*b; 16 } //第一个参数为指向函数的指针,返回类型为int,参数是int,int 1 void counting(int (*p)(int, int), int a

OpenCV学习笔记(01)我的第一个OpenCV程序(环境配置)

昨天刚刚考完编译原理,私心想着可以做一些与考试无关的东西了.一直想做和图像处理相关的东西,趁这段时间有空学习一下OpenCV,搭建环境真是一件麻烦的事情,搞了近三个小时终于OK了.先来张图: 大致描述一下步骤吧: 一.安装前准备 1.VS2012(网上看到很多用的VS2010,但是基本不影响) 2.OpenCV 安装包(我下载的是最新的2.4.9) 二.安装OpenCV 1.解压OPenCV 说是安装,其实就是解压,OpenCV的Windows安装程序就是一个自解压程序: 这里我解压到C:\Pr

opencv学习笔记(03)——遍历图像(迭代器法)

1 #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> 2 #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> 3 #include <opencv2\core\core.hpp> 4 5 void colorReduce(cv::Mat& img, int div=64); 6 7 8 int main() 9 { 10 cv::Mat img_orginal = cv::imread("F:\\i