OpenCV座標體系的初步認識

2021-07-16 13:53:27 字數 1546 閱讀 6772

實驗基礎

本次實驗通過乙個簡短的例子,主要來說明下面4個問題:

1. 座標體系中的零點座標為的左上角,x軸為影象矩形的上面那條水平線;y軸為影象矩形左邊的那條垂直線。該座標體系在諸如結構體mat,rect,point中都是適用的。(opencv中有些資料結構的座標原點是在的左下角,可以設定的)。

2. 在使用image.at(x1, x2)來訪問影象中點的值的時候,x1並不是中對應點的x軸座標,而是中對應點的y座標。因此其訪問的結果其實是訪問image影象中的point(x2, x1)點,即與image.at(point(x2, x1))效果相同。

3. 如果所畫圖像是多通道的,比如說image影象的通道數時n,則使用mat::at(x, y)時,其x的範圍依舊是0到image的height,而y的取值範圍則是0到image的width乘以n,因為這個時候是有n個通道,所以每個畫素需要占有n列。但是如果在同樣的情況下,使用mat::at(point)來訪問的話,則這時候可以不用考慮通道的個數,因為你要賦值給獲取mat::at(point)的值時,都不是乙個數字,而是乙個對應的n維向量。

4. 多通道影象在使用minmaxloc()函式是不能給出其最大最小值座標的,因為每個畫素點其實有多個座標,所以是不會給出的。因此在程式設計時,這2個位置應該給null。

實驗**及注釋

main.cpp: 

[html]view plain

copy

print?

#include 

<

iostream

>

#include <

opencv2

/core/core.hpp

>

#include <

opencv2

/highgui/highgui.hpp

>

using namespace std;  

using namespace cv;  

int main()    

實驗結果:

單通道影象的輸出結果如下所示:

由上圖可以看出,黑色的影象中有2個白色的點(讀者可以仔細看下,由於只有1個畫素點,所以需要自己找下,呵呵)的位置是不同的,因此可以證明mat::at(x,y)和mat::at(point(x, y))是有區別的。

3通道影象的輸出結果如下所示:

由上圖可以看出,3通道的影象也是有2個點的,但是程式中在使用mat::at(x, y)其y的值為300和302,這已經超出了影象的寬度256。這同時證明了實驗基礎中的第3點。

後台輸出結果如下:

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