利用飞腾派进行OpenCV开发

实验目标：

完成飞腾平台OpenCV开发。

实验大纲：

  1. Mat数据结构
  2. 加载、显示、保存图像
  3. 读写像素
  4. RGB图像分离
  5. 彩色图转灰度图

  1. Mat数据结构

Mat是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头(大小,通道,数据类型等)和数据块(像素
值)。创建示例如下：

Mat img;   //创建无初始化矩阵
Mat img1(2, 3, CV_8UC1); //创建2行3列，类型为8位的单通道矩阵
Mat img2(Size(2, 3), CV_8UC1); //创建大小为2x3类型为8位的3通道矩阵
Mat img3(Size(2, 3), CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));//创建大小为2x3类型为8位的3通道矩阵
Mat img4(Size(2, 3), CV_8UC1, Scalar(0, 255, 0)); //创建大小为2x3类型为8位的单通道矩阵
Mat img5(img4); //将img4赋值给img5，共享数据对象

实验任务：

请创建一个指定大小Size、指定类型type的图像矩阵的矩阵体，并打印输出（2min）

1.1、头文件

#include "opencv2/opencv.hpp"#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;

1.2 main函数

	int main()
{Point pt;pt.x = 10;pt.y = 20;cout<<pt<<endl;Rect rect(10, 20, 10, 10);cout<<rect<<endl;int sz[3] = {2,2,2};Mat M(3,sz,CV_8U,Scalar::all(0));//Mat img = imread("1.jpg");//cout<<img<<endl;//Mat img;   //Mat img1(2, 3, CV_8UC1);//Mat img2(Size(2, 3), CV_8UC1);//Mat img3(Size(2, 3), CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));//Mat img4(Size(2, 3), CV_8UC1, Scalar(0, 255, 0));Mat img = imread("1.png");Mat img2(img);Mat img3 = img;Mat img4 = img.clone();Mat img5;img.copyTo(img5);//cvtColor(img, img, CV_BGR2Lab);imshow("img", img);imshow("img2", img2);imshow("img3", img3);imshow("img4", img4);imshow("img5", img5);waitKey(0);
}

.3、编译、运行

#g++ main.c -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`
#./main

2，加载、显示、保存图像

2.1、头文件

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include<iostream>using namespace cv;
using namespace std;

2.2、main函数

int main()
{Mat Img = imread("/home/phytium/opencv_text/tuanzi.png");if(Img.empty()){cout<<"read image error!"<<endl;return 0;}imshow("img", Img);imwrite("tuan.bmp", Img);waitKey(0);
}

2.3、编译、运行

#g++ main.c -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`
#./main

3、读写像素

3.1 、头文件

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

 3.2、main文件

int main()
{///动态地址访问//Mat img = imread("1.jpg");//imshow("src", img);//Mat dst = img.clone();//int rowNumber = img.rows;  //获取行数//int colNumber = img.cols;  //获取列数//for(int i = 0; i<rowNumber; i++)//{//	for(int j = 0; j<colNumber; j++)//	{//		dst.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255;  //蓝色通道//		dst.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0;  //绿色通道//		dst.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0;  //红色通道//	}//}//imshow("dst", dst);//waitKey(0);//指针访问
/*Mat img = imread("/home/phytium/opencv_text/1.jpg");imshow("src", img);Mat dst = img.clone();int rowNumber = img.rows;  //获取行数int colNumber = img.cols * img.channels();  //获取每一行的元素for(int i = 0; i<rowNumber; i++){uchar* data = dst.ptr<uchar>(i);  //获取每一行首地址for(int j = 0; j<colNumber; j++){switch(j % 3){case 0:  //蓝色通道data[j] = 255;break;case 1:  //绿色通道data[j] = 0;break;case 2:  //红色通道data[j] = 255;break;}}}imshow("dst", dst);waitKey(0);
*/waitKey(0);}///雪花效果Mat img = imread("/home/phytium/opencv_text/1.jpg");imshow("src", img);Mat dst = img.clone();int rowNumber = img.rows;  //获取行数int colNumber = img.cols;  //获取列数int i, j;for(int k = 0; k< 2000; k++){i = rand() % rowNumber; //产生0~rowNumber之间的随机整数j = rand() % colNumber; dst.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255;  //蓝色通道dst.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255;  //绿色通道dst.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255;  //红色通道}imshow("dst", dst);

3.3、编译运行 

#g++ main.c -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`
#./main

4、RGB图像分离

4.1、头文件

#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv;
using namespace std;

 4.2、main函数

4.2.1.split()函数
int main()
{Mat img = imread("/home/phytium/opencv_text/1.jpg");Mat dst;vector<Mat> channels;split(img, channels);Mat blueChannel = channels.at(0);Mat greenChannel = channels.at(1);Mat redChannel = channels.at(2);merge(channels, dst);//imshow("Blue", blueChannel);//imshow("green", greenChannel);//imshow("red", redChannel);imshow("dst", dst);waitKey(0);}
 4.2.2自实现
void own_split_kernel(uint8_t* r, uint8_t* g, uint8_t* b, uint8_t* rgb, int size){for(int i=0; i<size; ++i){b[i] = rgb[3*i];g[i] = rgb[3*i + 1];r[i] = rgb[3*i + 2];}
}void own_rgb_split(Mat src){int size = src.rows * src.cols;uint8_t *rgb = src.data;uint8_t* r = (uint8_t*)malloc(sizeof(uint8_t) * size);uint8_t* g = (uint8_t*)malloc(sizeof(uint8_t) * size);uint8_t* b = (uint8_t*)malloc(sizeof(uint8_t) * size);own_split_kernel(r, g, b, rgb, size);free(r);free(g);free(b);
}int main(int argc, char** argv){Mat img = cv::imread("/home/phytium/opencv_text/person.png");own_rgb_split(img);return 0;
}

 4.3、编译、运行

#g++ main.c -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`
#./main

5、彩色图转灰度图 

5.1、头文件

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include<iostream>using namespace cv;
using namespace std;

5.2、main函数

5.2.1、cvtColor函数
int main()
{Mat Img = imread("/home/phytium/opencv_text/tuanzi.png");if(Img.empty()){cout<<"read image error!"<<endl;return 0;}Mat dstImg;imshow("img", Img);cvtColor(Img,dstImg,COLOR_BGR2GRAY);imshow("Gray Img", dstImg);waitKey(0);
}
 5.2.2、自实现
//origin
void RGB2Y(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride) {for (int Y = 0; Y < Height; Y++) {unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride;unsigned char *LinePD = Dest + Y * Width;for (int X = 0; X < Width; X++, LinePS += 3) {LinePD[X] = int(0.114 * LinePS[0] + 0.587 * LinePS[1] + 0.299 * LinePS[2]);}}
}int main() {Mat src = imread("/home/phytium/opencv_text/1.jpg");int Height = src.rows;int Width = src.cols;int Stride = Width*3;unsigned char *Src = src.data;unsigned char *Dest1 = new unsigned char[Height * Width];RGB2Y(Src, Dest1, Width, Height, Stride);Mat dst(Height, Width, CV_8UC1, Dest1);imshow("origin", src);imshow("result1", dst);waitKey(0);return 0;
}

5.3、编译、运行 

#g++ main.c -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`
#./main

 实验中遇到问题找到的解决方法：

遇到命令行错行问题：改设置——在黑框里右击鼠标进行设置

运行cpp文件，进入SHH;输入   ifconfig   找host:

 `pkg-config --cflags --libs opencv4` 被当作一个文件名来处理，而不是作为一个命令来执行。要正确使用 `pkg-config`，需要将其放在反引号或 `$()` 中，以便在命令执行时获取其输出。修正后的命令：


g++ laplace.cpp $(pkg-config --cflags --libs opencv4) -o laplace
 

或者使用反引号：


g++ laplace.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv4` -o laplace

`$(...)` 或 `` `...` `` 是命令替换的语法，它会执行括号内的命令并将输出结果替换到命令中。
`pkg-config --cflags --libs opencv4` 会返回 OpenCV 的编译和链接所需的标志。

运行命令：

在终端中运行修正后的命令后，应该能够成功编译 `laplace.cpp` 文件并生成可执行文件 `laplace`。如果仍然遇到问题，请确保你已经安装了 OpenCV 和 pkg-config，并且 OpenCV 的 pkg-config 文件在系统的路径中。

 使用cat命令查看：

g++ -o laplace src/backend/main.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv4`

然后运行：

./laplace 

 

在VScode下载SHH插件即可连接远程文件：

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