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◇热点推荐我使用的opencv版本是249的，因为感觉使用VideoCapture类来控制摄像头输出图像并且保存比较容易，所以一直使用这个类，但是却出现一个问题。
在使用这个类的capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,w)和capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,h)来设置摄像头分辨率的时候总是
失败，出的一直是默认的640*480的图像，没有办法设置高清分辨率（在摄像头支持更高分辨率的情况下）。
最后才知道使用
cvSetCaptureProperty(camera , CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH , 2048);
cvSetCaptureProperty(camera , CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT , 1536);
这两个函数来设置分辨率是可以的，但是摄像头需要使用CvCapture这个结构体来表示。
完整代码如下
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
cout &&&Camera ID:&;
CvCapture *camera = cvCaptureFromCAM(id);
if(NULL == camera){
cout &&&打开摄像头失败&&&
cvSetCaptureProperty(camera , CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH , 2048);
cvSetCaptureProperty(camera , CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT , 1536);
IplImage * img = cvQueryFrame(camera);
cvSaveImage(&C:\\Aratek.jpg&,img);
cvShowImage(&aratek&,img);
waitKey(20);
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那来一个实例程序用来调用摄像头（笔记本）
代码如下：#include &stdafx.h&
#include &iostream&...
由于在程序的前面定义了全局变量CvCapture*，所以capture默认值为零，这段代码开始执行时，首先进入第一个if语句，参照
CvCapture* pCapture=NULL;
pCapture = cvCreateCameraCapture(-1);
if(pCapture == NULL)
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标题：opencv里像素点获取和染色
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opencv里像素点获取和染色
程序代码：#include &stdio.h&
#include &cv.h&
#include &highgui.h&
#define IMAGE_SIZE 1000
int mSetTest(double c_re, double c_im)
&&& int N=<font color=#;
&&& double real=<font color=#,comp=<font color=#;
&&& int i=<font color=#;
&&& while(N&<font color=#&&i&<font color=#)
&&&&&&&&N=real*real+comp*
&&&&&&&&real=real*real-comp*comp+c_
&&&&&&&&comp=<font color=#*real*comp+c_
&&&&&&&&i++;
&&& if(i&<font color=#) return i-<font color=#;
&&& else return <font color=#;
int main(int argc, char *argv[])
&&& IplImage *pImg =
&&&&&&&&cvCreateImage (cvSize (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), <font color=#, <font color=#);
&&& cvNamedWindow (&mandelbrot&, <font color=#);
&&& cvShowImage (&mandbrot&, pImg);
&&& for(int i=<font color=#; i&IMAGE_SIZE; i++)
&&&&&&&&for(int j=<font color=#; j&IMAGE_SIZE; j++)
&&&&&&&&&&&&int m=mSetTest(i,j);
&&&&&&&&&&&&if(m==<font color=#)
&&&&&&&&&&&&{
&&&&&&&&&&&&&&& sca.val[<font color=#]=<font color=#; //blue
&&&&&&&&&&&&&&& sca.val[<font color=#]=<font color=#; //green
&&&&&&&&&&&&&&& sca.val[<font color=#]=<font color=#; //red
&&&&&&&&&&&&}
&&&&&&&&&&&&else
&&&&&&&&&&&&{
&&&&&&&&&&&&&&& sca.val[<font color=#]=<font color=#;
&&&&&&&&&&&&&&& sca.val[<font color=#]=<font color=#;
&&&&&&&&&&&&&&& sca.val[<font color=#]=<font color=#;
&&&&&&&&&&&&}
&&& cvWaitKey (<font color=#);
&&& cvDestroyWindow (&mandlbrot&);
&&& cvReleaseImage(&pImg);
&&& return <font color=#;
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&&得分:10&
我不知道你的 mSetTest函数 是干什么的，也就是 mSetTest(0,0) 和 mSetTest(0,1) 会返回0，其他都返回-1。
但 cvNamedWindow (&mandelbrot&, 1); cvShowImage (&mandbrot&, pImg); 中一个是“mandelbrot”，另一个是“mandbrot”，这是什么意思？
cvShowImage (&mandbrot&, pImg); 在你的for之前调用，这又是什么意思，显示修改前的图像吗？如果是，那你后面修改它干什么，你又不显示修改后的图像。
你的for函数不停的修改sca又在干什么，我觉得你的代码处处透出莫名其妙，你想修改pImg应该调用cvSet2D( pImg, i, j, sca )。
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Copyright&, BCCN.NET, All Rights Reserved【从零学习openCV】使用直方图统计像素
1. 计算图像直方图
图像是由像素组成的，在一个单通道的灰度图像中，每个像素的&#20540;介于0到255之间，而直方图就是一个简单的表，给出了一幅或者一组图像中拥有给定数&#20540;的像素数量。当然直方图也可以归一化，归一化后的所有项的和为1，在这种情况下，每一项给出的都是拥有特定数&#20540;的像素在图像中占的比例。
下面我们看看如何用opencv计算单通道图像的直方图，我用一个Histogram1D封装了与单通道直方图操作相关的变量和函数：
#ifndef HISTOGRAM1D_H
#define HISTOGRAM1D_H
#include &opencv2/core/core.hpp&
#include &opencv2/highgui/highgui.hpp&
#include &opencv2/imgproc/imgproc.hpp&
class Histogram1D{
int histSize[1];
//项的数量
float hranges[2];
//像素的最小及最大值
const float* ranges[1];
int channels[1];
//仅用到一个通道
Histogram1D(){
//准备1D直方图的参数
histSize[0] =256;
hranges[0] = 0.0;
hranges[1] = 255.0;
channels[0] = 0;
//默认情况，我们考察0号通道
//计算1D直方图
MatND getHistogram(const Mat&image)
//计算直方图
calcHist(&image,
//计算单张图像的直方图
//通道的数量
//不使用图像作为掩码
//返回的直方图
//这是1D的直方图
//项的数量
//像素值的范围
//计算1D直方图，并返回一幅图像
Mat getHistogramImage(const Mat &image)
//首先计算直方图
MatND hist = getHistogram(image);
//获取最大值和最小值
double maxVal = 0;
double minVal = 0;
minMaxLoc(hist,&minVal,&maxVal,0,0);
//显示直方图的图像
Mat histImg(histSize[0],histSize[0],CV_8U,Scalar(255));
//设置最高点为nbins的90%
= static_cast&int&(0.9*histSize[0]);
//每个条目都绘制一条垂直线
for(int h = 0;h&histSize[0];h++){
float binVal =hist.at&float&(h);
int intensity = static_cast&int&(binVal*hpt/maxVal);
//两点之间绘制一条线
line(histImg,Point(h,histSize[0]),
Point(h,histSize[0]-intensity),
Scalar::all(0));
return histI
#endif // HISTOGRAM1D_H
main函数如下，直接调用getHistogramImage即可得到直方图：
#include &QCoreApplication&
#include &Histogram1D.h&
int main(int argc, char *argv[])
namedWindow( &src1&, WINDOW_AUTOSIZE );
namedWindow( &src2&, WINDOW_AUTOSIZE );
Mat image = imread( &test.jpg&,0 );
//读取灰度图
Histogram1D
imshow( &src1&, image);
imshow( &src2&, h.getHistogramImage(image));
waitKey(30);
if( 27==c )
效果如下：
原始灰度图像
当然我们还可以用calcHist函数来计算彩色BGR图像的直方图，这时候直方图变成三维的了：
#ifndef COLORHISTOGRAM_H
#define COLORHISTOGRAM_H
#include &opencv2/core/core.hpp&
#include &opencv2/highgui/highgui.hpp&
#include &opencv2/imgproc/imgproc.hpp&
#include&QDebug&
class ColorHistogram{
int histSize[3];
//项的数量
float hranges[2];
//像素的最小及最大值
const float* ranges[3];
int channels[3];
//用到三个通道
ColorHistogram(){
//准备彩色直方图的参数
histSize[0] = histSize[1]= histSize[2]=256;
hranges[0] = 0.0;
hranges[1] = 255.0;
ranges[0] =ranges[1]=ranges[2]=
//所有通道都有相同的范围
channels[0] = 0;
channels[1] = 1;
channels[2] = 2;
//计算三维直方图
MatND getHistogram(const Mat&image)
//计算直方图
calcHist(&image,
//计算单张图像的直方图
//通道的数量
//不使用图像作为掩码
//返回的直方图
//这是三维的直方图
//项的数量
//像素值的范围
qDebug()&&hist.
#endif // COLORHISTOGRAM_H
这时候getHistogram返回的是一个256*256*256的矩阵，包含了超过1600万个元素，这计算代价是非常大的，可以参考中所述的方法减少颜色的数量，或者可以使用cv::SparseMat数据结构，用于存储大型的稀疏矩阵，这样可以极大地减少内存的消耗。
PS:至于绘制三维直方图的绘制比较麻烦，以后有时间看看用qt实现个界面，感兴趣的话可以先参看下这篇文章
2. 查找表的使用
查找表实际上就是一个简单的一对一（或者多对一）的函数，定义了如何将像素&#20540;转换为新的&#20540;，本质上就是一个一维数组。
openCV中用cv::LUT的方法对图像应用查找表生成新图像，我们将这个功能加到Histogram1D类中：
//应用查找表,image为输入图像，lookup是1*256的unchar矩阵，代表查找表
Mat applyLookUp(const Mat&image,const Mat&lookup)
//应用查找表
LUT(image,lookup,result);
}这时我们可以做个简单的实验，比如将原先每个像素强度进行反转，即x变成255-x：
int dim(256);
Mat lut(1,&dim,CV_8U);
for(int i=0;i&256;i++)
lut.at&uchar&(i) = 255-i;
Mat reverse = h.applyLookUp(image,lut);
效果如下：
3. 直方图均衡化
直方图均衡化其实就是为了让直方图更加的平坦，能够大幅改善图像的外观。
openCV中提供了一个简单易用的函数cv::equalizeHist来执行直方图均衡化。
//直方图均衡化
equalize(const Mat &image)
equalizeHist(image,result);
应用与之前的图像，效果如下：
可以看出图像的对比度增强了，直方图也更加的平坦。
《openCV2计算机视觉编程手册》
（转载请注明作者和出处：Shawn-HT&&）
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Output 1 :
==& 255...
Code1只是演示了单通道的情况，对于多通道的例子，请看 Code2 然后再看 Code3。
使用 Mat::at 函数
原型 template&typename _Tp& inline _Tp& Mat::at(…) //其中参数有多个，也就是说 at 函数有多个重载
返回值为 Mat 类型, Mat 有个索引的重载，也就是 [] 符号的重载，用这个重载可以定位多通道数据，具体示例可以看下面代码
下面的代码把红色通道值大于128的颜色的置为白色，左边为原图，右边为处理过后的图。
int main(){
Mat img = imread("lena.jpg");
imshow("Lena Original", img);
for (int row = 0; row & img. row++)
for (int col = 0; col & img. col++)
/* 注意 Mat::at 函数是个模板函数, 需要指明参数类型, 因为这张图是具有红蓝绿三通道的图,
所以它的参数类型可以传递一个 Vec3b, 这是一个存放 3 个 uchar 数据的 Vec(向量). 这里
提供了索引重载, [2]表示的是返回第三个通道, 在这里是 Red 通道, 第一个通道(Blue)用[0]返回 */
if(img.at&Vec3b&(row, col)[2] & 128)
img.at&Vec3b&(row, col) = Vec3b(255, 255, 255);
imshow("Lena Modified", img);
cvWaitKey();
return 0;} Output 2 :
这段代码用的是 Fn1 的方式，效果和 Code 2 等价：
int main(){
Mat img = imread("lena.jpg");
imshow("Lena Original", img);
for (int row = 0; row & img. row++)
for (int col = 0; col & img. col++)
//主要是这里的代码
if(*(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col + img.elemSize1() * 2) & 128)
//[row, col]像素的第 1 通道地址被 * 解析(blue通道)
*(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col) = 255;
//[row, col]像素的第 2 通道地址被 * 解析(green通道), 关于elemSize1函数的更多描述请见 Fn1 里所列的博文链接
*(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col + img.elemSize1()) = 255;
//[row, col]像素的第 3 通道地址被 * 解析(red通道)
*(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col + img.elemSize1() * 2) = 255;
imshow("Lena Modified", img);
cvWaitKey();
return 0;} Output 3 = Output 2
使用 Mat 的一个模板子类 Mat_&typename _Tp& 的 ( ) 符号重载定位一个像素 Code 4 :
int main(){
Mat m(400, 400, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));
// m2 是 Mat_&Vec3b& 类型的, 因为 m 中元素的类型是 CV_8UC3, 可以用 Vec3b 存储 3 个通道的值
// 注意 Mat_&CV_8UC3& 这种写法是错误的, 因为 CV_8UC3 只是一个宏定义
// #define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U, 3)
Mat_&Vec3b& m2 =
// for 循环画一个红色的实心圆
for (int y = 0; y & m. y++)
for (int x = 0; x & m. x++)
if (pow(double(x-200), 2) + pow(double(y-200), 2) - 10000.0 & 0.)
// Mat_ 模板类实现了对()的重载, 可以定位到一个像素
m2(x, y) = Vec3b(0, 0, 255);
imshow("Image", m);
cvWaitKey();
return 0;} Output 4 : [ 看上去怎么有点不爽]
使用 Mat::ptr 模板函数 Code 5 :
int main(){
Mat m(400, 400, CV_8UC3, Scalar(226, 46, 166));
imshow("Before", m);&
for (int row = 0; row & m. row++)
if (row % 5 == 0)
// data 是 uchar* 类型的, m.ptr&uchar&(row) 返回第 row 行数据的首地址
// 需要注意的是该行数据是按顺序存放的,也就是对于一个 3 通道的 Mat, 一个像素有
// 有 3 个通道值, [B,G,R][B,G,R][B,G,R]... 所以一行长度为:
// sizeof(uchar) * m.cols * m.channels() 个字节
uchar* data = m.ptr&uchar&(row);
for (int col = 0; col & m. col++)
data[col * 3] = 102; //第row行的第col个像素点的第一个通道值 Blue
data[col * 3 + 1] = 217; // Green
data[col * 3 + 2] = 239; // Red
imshow("After", m);&
cout && (int)m.at&Vec3b&(0, 0)[0] && ','; //利用 Fn 1 介绍的方法输出一下像素值到控制台
cout && (int)m.at&Vec3b&(0, 0)[1] && ',';
cout && (int)m.at&Vec3b&(0, 0)[2] &&&
cvWaitKey();
return 0;} Output 5 :
Author : Ggicci 谢谢阅读，有误希望指正！ --OpenCV初学者
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