OpenCV技术在数字图像处理中的应用

　　OpenCV简介

　　开放源代码的计算机视觉类库OpenCV由英特尔公司位于俄罗斯的研究实验室开发，它是一套可以免费获得的由一些C函数和C++类所组成的库，用来实现常用的图像处理以及计算机视觉算法。与英特尔公司所开发的另外一个图像处理库IPL相比，OpenCV主要针对图像的一些高级处理，例如目标分割、运动分析与跟踪、特征检测以及三维重建等。

　　OpenCV的特点

　　OpenCV是开发的C源码，基于Intel处理器指令集开发的优化代码，具有统一的结构以及功能定义、强大的矩阵计算能力、方便灵活的接口，而且同时支持windows、linux和MacOS平台等。

　　*开放的源代码，对个人以及商业的开发完全是免费的；

　　*支持大多数的C和C++编译器，可以在不同的平台之间进行移植，例如：VC++6.0、VC.NET2005、VC.NET2008以及C++Builder等；

　　*可移植，跨平台性好，可以在windows，linux和MacOS平台上运行；

　　*OpenCV所有的算法都是基于封装于IPL的具有高灵活性的动态数据结构，并且有一半以上的函数在设计与汇编时针对Intel处理器指令集将代码进行了优化；

　　*具有强大的图像以及矩阵的计算能力，大大减少了开发者的工作量，有效提高了程序开发的效率以及程序运行的可靠性；

　　*具有方便灵活的接口，包含了300多个C/C++函数，代码效率高；支持高层API；可以独立使用，也可以使用外部库。

　　OpenCV的模块

　　本文采用的是OpenCV2.4版本，包括以下几个模块，具体功能是：

　　*CV模块：它是主要的OpenCV函数，包括图像处理、运动分析与对象跟踪、结构分析、模式识别、相机标定以及三维重建等；

　　*CVAUX模块：包括一些三维跟踪、PCA、HMM等函数；

　　*CXCORE模块：该库包括了所有OpenCV运行时的一些最基本的数据结构、矩阵、数组的基本运算，包括出错处理的一些基本函数；

　　*ML模块：机器学习库，包括一些用于分类、回归和数据聚类的类和函数；

　　*HIGHGUI模块：图像界面函数，包括图像用户窗口GUI，图像视频I/O，系统调用函数等。

　　数据存取方式

　　OpenCV数据的存取方式有三种：间接存取、直接存取、带指针直接存取。第一种速度较慢，后两种速度较快。下面对带指针直接存取的方式进行介绍。

　　假定图像定义为IplImage*img，不同类型的图像元素存取方式为：

　　8位单通道的图像，像素I（i，j）存取操作为：

　　intstep=img-》widthStep/sizeof（uchar）;

　　uchar*data=（uchar*）img-》imageData;I（i，j）～data［i*step+j］;

　　8位3通道的图像，像素I（i，j）存取操作为：

　　intstep=img-》widthStep/sizeof（uchar）;

　　intchannels=img-》nChannels;

　　uchar*data=（uchar*）img-》imageData;

　　I（i，j）B～data［i*step+j*channels+0］;//BLUE分量

　　I（i，j）G～data［i*step+j*channels+1］;

　　//GREEN分量I（i，j）R～data［i*step+j*channels+2］;//RED