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2023-06-16 00:23| 来源: 网络整理| 查看: 265

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文章目录前言一、读取照片二、保存照片三、图像算法1.高斯滤波2.均值滤波3.中值滤波4.双边滤波5.其他操作四、插值算法五、Mat和QImage互转1.Mat转QImage2.QImage转Mat 六、总结

前言

忙碌里寻宝藏。

opencv主要是对图像进行处理。

一、读取照片

原型 Mat imread( const String& filename, int flags )

第一个参数 filename：表示图像的路径。第二个参数 flags：表示读取图像的方式。

IMREAD_UNCHANGED = -1，表示读取原图, 不进行任何改变 IMREAD_GRAYSCALE = 0，表示以灰度图方式读取原图 IMREAD_COLOR = 1，表示以RGB方式读取原图默认不加 flags 的话，表示不做改变读取原图。 enum ImreadModes { IMREAD_UNCHANGED = -1, //如果设置，则返回的数据带有alpha通道（R,G,B,A 四个通道），否则没有alpha通道 IMREAD_GRAYSCALE = 0, //如果设置，则将图像转换为单通道灰度图像 IMREAD_COLOR = 1, //如果设置，则将图像转换成3通道BGR彩色图像 IMREAD_ANYDEPTH = 2, //如果设置，则在输入具有相应深度时返回16位/32位图像，否则将其转换为8位 IMREAD_ANYCOLOR = 4, //如果设置，则图像可能以任何颜色格式读取 IMREAD_LOAD_GDAL = 8, //如果设置，使用gdal驱动程序加载图像 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 = 16, //如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像且图像大小减少1/2 IMREAD_REDUCED_COLOR_2 = 17, //如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像且图像大小减少1/2 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 = 32, //如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像且图像大小减少1/4 IMREAD_REDUCED_COLOR_4 = 33, //如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像且图像大小减少1/4 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 = 64, //如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像且图像大小减少1/8 IMREAD_REDUCED_COLOR_8 = 65, //如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像且图像大小减少1/8 IMREAD_IGNORE_ORIENTATION = 128 //如果设置，不会根据EXIF的方向标志旋转图像 };

filename 图片路径编译器里面接受单斜杆/, 双斜杆//, 以及反向双斜杆 \。不支持反向单斜杆\。代码如下：

QString filename=QFileDialog::getOpenFileName(this,"打开图像文件","C:\\Users\\lizhifun\\Desktop\\ModelTest\\","Image File(*.bmp;*.png;*.jpg)"); if(filename == "") { QMessageBox::information(this,"提示","文件打开失败!"); return; } Mat img_input = cv::imread(cv::String(filename.toLocal8Bit().toStdString())); if(img_input.empty()) { QMessageBox::information(this,"提示","文件打开失败!"); return; } 二、保存照片 QString filename = QCoreApplication::applicationDirPath(); image.save("./mirror.png"); Mat img_input = cv::imread("./mirror.png"); //Mat转QImage 颜色 cvtColor(img_input,img_input,CV_BGR2RGB); //Mat转QImage 像素 oldlabel放置原图 QImage disimage = QImage(img_input.data,img_input.cols,img_input.rows,img_input.cols*img_input.channels(),QImage::Format_RGB888); Mat retimage; //高斯模糊 GaussianBlur(img_input,retimage,Size(5,5),3,3); GaussianBlur(retimage,retimage,Size(5,5),3,3); //Mat转QImage 像素 newlabel放置图像处理后图片 QImage disimage2 = QImage(retimage.data,retimage.cols,retimage.rows,retimage.cols*retimage.channels(),QImage::Format_RGB888); disimage2 = disimage2.scaled(ui->label_4->width(),ui->label_4->height()); ui->label_4->setPixmap(QPixmap::fromImage(disimage2)); ui->label_4->setScaledContents(true); // QFile m_image("./mirror.png"); // m_image.remove(); 三、图像算法 1.高斯滤波

高斯模糊 GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size(11, 11), sigmax, sigmay); 参数1：输入图片参数2：输出图片参数3：内核大小参数4：高斯核函数在X方向上的标准偏差参数5：高斯核函数在Y方向上的标准偏差代码计算：

const long _RADIUS = 10;//10 值越大越模糊 const long _IMAGES = 2; QImage _image[_IMAGES]; /*放在函数里，下面是主要代码*/ //高斯滤波 if (!_IMAGES) return; _image[0] = image; if (_image[0].isNull()) return; for(int i = 1; i { filter::Gauss, filter::Blur1D }, { filter::Gauss, filter::Blur2D } }; filter::bitmap_t bmp; for(int i = 1; i case QImage::Format_RGB888: mat = Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC3,(void*)image.constBits(),image.bytesPerLine()); break; case QImage::Format_ARGB32_Premultiplied: mat = Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC4,(void*)image.constBits(),image.bytesPerLine()); break; } 六、总结

善于总结，多进一步。

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