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视觉SLAM笔记（24） 图像基础操作

2020-04-01 15:16 329人阅读  评论(0)

视觉SLAM笔记（24） 图像基础操作

1. OpenCV

OpenCV提供了大量的开源图像算法，是计算机视觉中使用极广的图像处理算法库
在使用之前，建议从源代码安装它
在ubuntu 下，可以选择从源代码安装和只安装库文件两种方式：

  1. 从源代码安装，是指从 OpenCV 网站下载所有的 OpenCV 源代码
    并在机器上编译安装，以便使用
    好处是可以选择的版本比较丰富，而且能看到源代码，不过需要花费一些编译时间
  2. 只安装库文件，是指通过 Ubuntu 来安装由 Ubuntu 社区人员已经编译好的库文件，这样就无需重新编译一遍

由于使用较新版本的 OpenCV，所以必须从源代码来安装它
从 OpenCV官网 中下载，选择 sources 版本即可，或者在 GitHub 下载也行
会获得一个像 opencv-4.1.1.zip 这样的压缩包
将它解压到任意目录下，发现 OpenCV 亦是一个 cmake 工程

在编译之前，先来安装 OpenCV 的依赖项：

$ sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libvtk5-dev libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev

事实上 OpenCV 的依赖项很多，缺少某些编译项会影响它的部分功能（不过也不会用到所有功能）
OpenCV 会在 cmake 阶段检查依赖项是否会安装，并调整自己的功能
如果电脑上有 GPU 并且安装了相关依赖项， OpenCV 也会把 GPU 加速打开

随后的编译安装和普通的 cmake 工程一样

$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ..

cmake 过程中可以会遇到下载ippicv缓慢的问题，可以参考 源码编译OpenCV卡在ippicv 博文解决问题

如果 CPU 比较强力，可以使用命令调用多个线程进行编译（-j 后边的参数就是使用的线程数量）
为了节约时间，建议还是调用多个线程进行编译

$ make -j4

也可以和平时一样

$ make

视机器配置，这个编译过程大概需要十分钟到一个小时不等

顺利完成

然后，将 OpenCV 安装到机器上（而不是仅仅编译它）

$ sudo make install

在安装之后， OpenCV默认存储到 /usr/local 目录下

2. 操作图像

创建imageBasics.cpp文件

#include <iostream>
#include <chrono>
using namespace std;

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

int main ( int argc, char** argv )
{
    // 默认构造函数,创建矩阵存储图像
    cv::Mat image;

    // 读取指定路径下的图像
    image = cv::imread ( argv[1] );

    // 判断图像文件是否正确读取
    if ( image.data == nullptr ) //数据不存在,可能是文件不存在
    {
        cerr<<"文件"<<argv[1]<<"不存在."<<endl;
        return 0;
    }
    
    // 文件顺利读取, 首先输出一些基本信息
    cout<<"图像宽为"<<image.cols<<",高为"<<image.rows<<",通道数为"<<image.channels()<<endl;
    cv::imshow ( "image", image );      // 用cv::imshow显示图像

    // 暂停程序,等待一个按键输入
    cv::waitKey ( 0 );

    // 判断image的类型
    if ( image.type() != CV_8UC1 && image.type() != CV_8UC3 )
    {
        // 图像类型不符合要求
        cout<<"请输入一张彩色图或灰度图."<<endl;
        return 0;
    }

    // 遍历图像, 请注意以下遍历方式亦可使用于随机像素访问
    // 使用 std::chrono 来给算法计时
    chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
    for ( size_t y=0; y<image.rows; y++ )
    {
        for ( size_t x=0; x<image.cols; x++ )
        {
            // 访问位于 x,y 处的像素
            // 用cv::Mat::ptr获得图像的行指针
            unsigned char* row_ptr = image.ptr<unsigned char> ( y );  // row_ptr是第y行的头指针
            unsigned char* data_ptr = &row_ptr[ x*image.channels() ]; // data_ptr 指向待访问的像素数据
            // 输出该像素的每个通道,如果是灰度图就只有一个通道
            for ( int c = 0; c != image.channels(); c++ )
            {
                unsigned char data = data_ptr[c]; // data为I(x,y)第c个通道的值
            }
        }
    }
    chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();

    chrono::duration<double> time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>( t2-t1 );
    cout<<"遍历图像用时："<<time_used.count()<<" 秒。"<<endl;
    cv::waitKey ( 0 );

    // 关于 cv::Mat 的拷贝
    // 直接赋值并不会拷贝数据
    cv::Mat image_another = image;
    // 修改 image_another 会导致 image 发生变化
    image_another ( cv::Rect ( 0,0,100,100 ) ).setTo ( 0 ); // 将左上角100*100的块置零
    cv::imshow ( "image", image );
    cv::waitKey ( 0 );
    
    // 使用clone函数来拷贝数据
    cv::Mat image_clone = image.clone();
    image_clone ( cv::Rect ( 0,0,100,100 ) ).setTo ( 128 );
    cv::imshow ( "image", image );
    cv::imshow ( "image_clone", image_clone );
    cv::waitKey ( 0 );

    // 对于图像还有很多基本的操作,如剪切,旋转,缩放等
    // 限于篇幅就不一一介绍了,请参看OpenCV官方文档查询每个函数的调用方法
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

cv::Mat ：矩阵类，除了表示图像之外，也可以用它来存储位姿等矩阵数据
只是一般认为 Eigen 对于固定大小的矩阵，使用起来效率更高一些
以上包括了图像读取、显示、像素遍历、拷贝、赋值等

编译该程序时，需要在 CMakeLists.txt 添加 OpenCV 的头文件，然后把程序链接到库文件上
同时，由于使用了 C++ 11 标准（如 nullptr 和 chrono），还需要设置一下编译器

# 声明要求的 cmake 最低版本
cmake_minimum_required( VERSION 2.8 )

# 声明一个 cmake 工程
project( imageBasics )

# 添加c++ 11标准支持
set( CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11" )

# 寻找OpenCV库
find_package( OpenCV REQUIRED )

# 添加头文件
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )

# 添加一个可执行程序
add_executable( imageBasics imageBasics.cpp )

# 链接OpenCV库
target_link_libraries( imageBasics ${OpenCV_LIBS} )

3. 操作效果

在文件中存放了一张vae的漫画图片，就以对这图片为例进行操作

执行命令

$ ./imageBasics ../vae.png


程序先读取vae.png文件，然后输出一些基本信息并且显示图像
然后暂停程序，等待一个按键输入
这里要确保是在图片窗口输入按键，其他地方是无效的

随便一个按键输入

遍历图像，并且输出使用的时间15.4毫秒左右
这里使用的是 cmake 默认的 debug 模式，如果使用 release 模式会快很多
然后暂停程序，等待一个按键输入

随便一个按键输入

左上角100*100的块置零
然后暂停程序，等待一个按键输入

随便一个按键输入

拷贝数据，并修改数据并显示

参考：

《视觉SLAM十四讲》

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谢谢！


转载：https://blog.csdn.net/qq_32618327/article/details/102362765
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