• opencv 3 core组件进阶(3 离散傅里叶变换;输入输出XML和YAML文件)


    离散傅里叶变换

    #include "opencv2/core/core.hpp"
    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
    #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
    #include <iostream>
    using namespace cv;
    
    
    //-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------
    //		 描述:输出一些帮助信息
    //----------------------------------------------------------------------------------------------
    void ShowHelpText()
    {
    	//输出欢迎信息和OpenCV版本
    	
    	printf("\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为:" CV_VERSION);
    	printf("\n\n  ----------------------------------------------------------------------------\n");
    }
    
    
    
    //--------------------------------------【main( )函数】-----------------------------------------
    //          描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始执行
    //-------------------------------------------------------------------------------------------------
    int main()
    {
    
    	//【1】以灰度模式读取原始图像并显示
    	Mat srcImage = imread("1.jpg", 0);
    	if (!srcImage.data) { printf("读取图片错误,请确定目录下是否有imread函数指定图片存在~! \n"); return false; }
    	imshow("原始图像", srcImage);
    
    	ShowHelpText();
    
    	//【2】将输入图像延扩到最佳的尺寸,边界用0补充
    	int m = getOptimalDFTSize(srcImage.rows);
    	int n = getOptimalDFTSize(srcImage.cols);
    	//将添加的像素初始化为0.
    	Mat padded;
    	copyMakeBorder(srcImage, padded, 0, m - srcImage.rows, 0, n - srcImage.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));
    
    	//【3】为傅立叶变换的结果(实部和虚部)分配存储空间。
    	//将planes数组组合合并成一个多通道的数组complexI
    	Mat planes[] = { Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F) };
    	Mat complexI;
    	merge(planes, 2, complexI);
    
    	//【4】进行就地离散傅里叶变换
    	dft(complexI, complexI);
    
    	//【5】将复数转换为幅值,即=> log(1 + sqrt(Re(DFT(I))^2 + Im(DFT(I))^2))
    	split(complexI, planes); // 将多通道数组complexI分离成几个单通道数组,planes[0] = Re(DFT(I), planes[1] = Im(DFT(I))
    	magnitude(planes[0], planes[1], planes[0]);// planes[0] = magnitude  
    	Mat magnitudeImage = planes[0];
    
    	//【6】进行对数尺度(logarithmic scale)缩放
    	magnitudeImage += Scalar::all(1);
    	log(magnitudeImage, magnitudeImage);//求自然对数
    
    	//【7】剪切和重分布幅度图象限
    	//若有奇数行或奇数列,进行频谱裁剪      
    	magnitudeImage = magnitudeImage(Rect(0, 0, magnitudeImage.cols & -2, magnitudeImage.rows & -2));
    	//重新排列傅立叶图像中的象限,使得原点位于图像中心  
    	int cx = magnitudeImage.cols / 2;
    	int cy = magnitudeImage.rows / 2;
    	Mat q0(magnitudeImage, Rect(0, 0, cx, cy));   // ROI区域的左上
    	Mat q1(magnitudeImage, Rect(cx, 0, cx, cy));  // ROI区域的右上
    	Mat q2(magnitudeImage, Rect(0, cy, cx, cy));  // ROI区域的左下
    	Mat q3(magnitudeImage, Rect(cx, cy, cx, cy)); // ROI区域的右下
    	//交换象限(左上与右下进行交换)
    	Mat tmp;
    	q0.copyTo(tmp);
    	q3.copyTo(q0);
    	tmp.copyTo(q3);
    	//交换象限(右上与左下进行交换)
    	q1.copyTo(tmp);
    	q2.copyTo(q1);
    	tmp.copyTo(q2);
    
    	//【8】归一化,用0到1之间的浮点值将矩阵变换为可视的图像格式
    	//此句代码的OpenCV2版为:
    	//normalize(magnitudeImage, magnitudeImage, 0, 1, CV_MINMAX); 
    	//此句代码的OpenCV3版为:
    	normalize(magnitudeImage, magnitudeImage, 0, 1, NORM_MINMAX);
    
    	//【9】显示效果图
    	imshow("频谱幅值", magnitudeImage);
    	waitKey();
    
    	return 0;
    }
    

    详解:md,粘了也看不懂,不粘了

    输入输出XML和YAML文件



    【第二步】进行文件读写操作

    (1)文本和数字的输入和输出



    写入

    #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
    #include "opencv2/opencv.hpp"  
    #include <time.h>  
    using namespace cv;
    
    
    //-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------
    //		 描述:输出一些帮助信息
    //----------------------------------------------------------------------------------------------
    void ShowHelpText()
    {
    	//输出欢迎信息和OpenCV版本
    	
    	printf("\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为:" CV_VERSION);
    	printf("\n\n  ----------------------------------------------------------------------------\n");
    }
    
    
    //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
    //	描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
    //-----------------------------------------------------------------------------------------------
    int main()
    {
    	//改变console字体颜色
    	system("color 5F");
    
    	ShowHelpText();
    
    	//初始化
    	FileStorage fs("test.yaml", FileStorage::WRITE);
    
    	//开始文件写入
    	fs << "frameCount" << 5;
    	time_t rawtime; time(&rawtime);
    	fs << "calibrationDate" << asctime(localtime(&rawtime));
    	Mat cameraMatrix = (Mat_<double>(3, 3) << 1000, 0, 320, 0, 1000, 240, 0, 0, 1);
    	Mat distCoeffs = (Mat_<double>(5, 1) << 0.1, 0.01, -0.001, 0, 0);
    	fs << "cameraMatrix" << cameraMatrix << "distCoeffs" << distCoeffs;
    	fs << "features" << "[";
    	for (int i = 0; i < 3; i++)
    	{
    		int x = rand() % 640;
    		int y = rand() % 480;
    		fs << "{:" << "x" << x << "y" << y << "lbp" << "[:";
    		uchar lbp = rand() % 256;
    
    		for (int j = 0; j < 8; j++)
    			fs << ((lbp >> j) & 1);
    		fs << "]" << "}";
    	}
    	fs << "]";
    	fs.release();
    
    	printf("\n文件读写完毕,请在工程目录下查看生成的文件~");
    	getchar();
    
    	return 0;
    }
    

    读取

    #include "opencv2/opencv.hpp"  
    #include <time.h>  
    using namespace cv;  
    using namespace std;  
    
    
    //-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------
    //		 描述:输出一些帮助信息
    //----------------------------------------------------------------------------------------------
    void ShowHelpText()
    {
    	//输出欢迎信息和OpenCV版本
    	
    	printf("\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为:" CV_VERSION );
    	printf("\n\n  ----------------------------------------------------------------------------\n\n");
    }
    
    
    
    
    int main( )  
    {  
    	//改变console字体颜色
    	system("color 6F"); 
    
    	ShowHelpText();
    
    	//初始化
    	FileStorage fs2("test.yaml", FileStorage::READ);  
    
    	// 第一种方法,对FileNode操作
    	int frameCount = (int)fs2["frameCount"];  
    
    	std::string date;  
    	// 第二种方法,使用FileNode运算符> > 
    	fs2["calibrationDate"] >> date;  
    
    	Mat cameraMatrix2, distCoeffs2;  
    	fs2["cameraMatrix"] >> cameraMatrix2;  
    	fs2["distCoeffs"] >> distCoeffs2;  
    
    	cout << "frameCount: " << frameCount << endl  
    		<< "calibration date: " << date << endl  
    		<< "camera matrix: " << cameraMatrix2 << endl  
    		<< "distortion coeffs: " << distCoeffs2 << endl;  
    
    	FileNode features = fs2["features"];  
    	FileNodeIterator it = features.begin(), it_end = features.end();  
    	int idx = 0;  
    	std::vector<uchar> lbpval;  
    
    	//使用FileNodeIterator遍历序列
    	for( ; it != it_end; ++it, idx++ )  
    	{  
    		cout << "feature #" << idx << ": ";  
    		cout << "x=" << (int)(*it)["x"] << ", y=" << (int)(*it)["y"] << ", lbp: (";  
    		// 我们也可以使用使用filenode > > std::vector操作符很容易的读数值阵列
    		(*it)["lbp"] >> lbpval;  
    		for( int i = 0; i < (int)lbpval.size(); i++ )  
    			cout << " " << (int)lbpval[i];  
    		cout << ")" << endl;  
    	}  
    	fs2.release();  
    
    	//程序结束,输出一些帮助文字
    	printf("\n文件读取完毕,请输入任意键结束程序~");
    	getchar();
    
    	return 0;  
    }  
    
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