OpenCV库分为多个模块：opencv_core模块包含库的核心功能，opencv_imgproc模块包含主要的图像处理函数，opencv_highgui模块提供了读写图像和视频的函数以及一些用户交互函数。

 



读取图像：

image=cv::imread("puppy.bmp");
if(image.empty()){
}

显示图像：

cv::nameWindow("Original Image");//定义窗口
cv::imshow("Original Image",image);

在OpenCV的C++API中，所有类和函数都在命名空间cv内定义。

 

 



回调函数：void onMouse(int event,int x,int y,int flags,void *param);

第一个参数是整数，表示触发回调函数的鼠标事件类型。后面两个参数是事件发生时鼠标的位置，用像素坐标表示。参数flag表示事件发生时按下了鼠标的哪个按键，最后一个参数指向任意对象的指针，作为附加的参数发送给函数。

cv::setMouseCallback("original image",onMOuse,reinterpret_cast<void*>(&image));

 



Mat

Mat有两个必不可少的组成部分：头部和数据块。头部包含了矩阵的所有相关信息（大小/通道数量/数据类型）。数据块包含了图像的所有像素值。头部有一个指向数据块的指针，即data属性。



1/创建图像方法

cv:: Mat image1(240,320,  CV_8U,100);
cv::Mat image2(240,320,CV_8UC3,cv::Scalar(0,0,255));



2/可以随时用create方法分配或重新分配图像的数据块。如果图像已被分配，其原来的内容会被先释放。

image1.create(200,200,CV_8U);

一旦没有了指向Mat对象的引用，分配的内存就会被自动释放。两幅图像之间赋值，图像数据并不会被复制，此时两幅图像都指向同一个内存块。因此只有当图像的所有引用都被释放或赋值给另一幅图像时，内存才会被释放。



3/图像深度复制方法：

image.copyTo(image2);
或者 image5=image3.clone();



定义感兴趣区域ROI

1/如何定义

定义了ROI之后，就可以把ROI当成一个普通的Mat实例进行操作。

A：cv::Rect。imageROI(image,cv::Rect(image.cols-logo.cols,image.rows-logo.rows,logo.cols,logo.rows));

通过指明左上角的位置和矩阵的尺寸（后两个参数是尺寸，前两个是坐标）。

B：还可以通过cv::(cv::Range(image.rows-logo.rows,image.rows),cv::Range(image.cols-logo.cols,image.cols));

注意：图像和ROI共享了同一块图像数据，因此ROI的任何转变都会影响原始图像的相关区域。在定义ROI时，数据并没有复制，因此他的执行时间是固定的，不受ROI尺寸的影响。

C:要定义行组成的ROI：

cv::Mat imageROI=image.rowRange(start,end);
cv::image.colRange(start,end);

掩码

掩码是一个8位图像，如果掩码中某个位置的值不为0，在这个位置的操作就会起作用。

imageROI=image(cv::Rect(image.cols-logo.cols,jimage.rows-logo.rows,logo.cols,logo.rows));
Mat mask(logo);
logo.copyTo(imageROI,mask);