#include<opencv2\opencv.hpp>  
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
      //這些方式都是自己擁有獨(dú)立的內(nèi)存空間
   Mat img1(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255));
   cout << img1 << endl;
   int sz[3] = { 2,2,2 };
   Mat img2(3, sz, CV_8UC1, Scalar(0, 0, 0));
   //cout << img2 << endl;
   Mat img5;
   img5.create(4, 4, CV_8UC3);
   cout << img5 << endl;
   Mat img6 = Mat::zeros(4, 4, CV_8UC3);
   cout << img6 << endl;
   Mat img7 = img6.clone();
   cout << img7 << endl;
   Mat img8;
   img6.copyTo(img8);
   cout << img8 << endl;
   //下面都是淺拷貝，指針指向同一個(gè)實(shí)例
   Mat img9 = img8;
   Mat img10(img8);
   waitKey(0);
   return 0;
}

#include<opencv2\opencv.hpp>  
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
   Mat image = imread("lol1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //注意了，必須是載入灰度圖
   if (image.empty())
   {
       cout << "read image failure" << endl;
       return -1;
   }
   // 全局二值化
   int th = 100;
   Mat global;
   threshold(image, global, th, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);
   // 局部二值化
   int blockSize = 25;
   int constValue = 10;
   Mat local;
   adaptiveThreshold(image, local, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY_INV, blockSize, constValue);
   imshow("全局二值化", global);
   imshow("局部二值化", local);
   waitKey(0);
   return 0;
}

#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
   Mat SrcPic = imread("lena.jpg");
   imshow("Src Pic", SrcPic);
   Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15)); //getStructuringElement函數(shù)返回的是指定形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素
   Mat DstPic;
   erode(SrcPic, DstPic, element); //腐蝕操作
   imshow("腐蝕效果圖", DstPic);
   waitKey();
   return 0;
}

#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
   Mat SrcPic = imread("lena.jpg");
   imshow("Src Pic", SrcPic);
   Mat DstPic;
   blur(SrcPic, DstPic, Size(7, 7));
   imshow("均值模糊效果圖", DstPic);
   waitKey();
   return 0;
}

#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
   Mat SrcPic = imread("lena.jpg");
   imshow("Src Pic", SrcPic);
   Mat DstPic, edge, grayImage;
   //創(chuàng)建與src同類型和同大小的矩陣
   DstPic.create(SrcPic.size(), SrcPic.type());
   //將原始圖轉(zhuǎn)化為灰度圖
   cvtColor(SrcPic, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
   //先使用3*3內(nèi)核來(lái)降噪
   blur(grayImage, edge, Size(3, 3));
   //運(yùn)行canny算子
   Canny(edge, edge, 3, 9, 3);
   imshow("邊緣提取效果", edge);
   waitKey();
   return 0;
}

#include<opencv2\opencv.hpp>  
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
   Mat img = imread("lol1.jpg");
   Mat dstImg;
   cvtColor(img, dstImg,COLOR_BGR2GRAY);//從宏名字就可以知道，是彩色圖轉(zhuǎn)換到灰度圖
   imshow("灰度圖", dstImg);
   waitKey(0);
}

#include<opencv2\opencv.hpp>  
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
//訪問(wèn)每個(gè)像素,我喜歡使用指針的方式
int main()
{
   Mat img = imread("lol1.jpg");
   for (int i = 0; i < img.rows; i++)
   {
       uchar* data = img.ptr<uchar>(i);  //獲取第i行地址
       for (int j = 0; j < img.cols; j++)
       {
            printf("%d\n",data[j]);
       }
   }
   waitKey(0);
}

#include<opencv2\opencv.hpp>  
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
//直方圖均衡化
int main()
{
   Mat img = imread("lol3.jpg");
   imshow("原始圖", img);
   Mat dst;
   cvtColor(img, img, CV_RGB2GRAY);
   imshow("灰度圖", img);
   equalizeHist(img, dst);
   imshow("直方圖均衡化", dst);
   waitKey(0);
}

#include<opencv2\opencv.hpp>  
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//常見(jiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用方法總結(jié)
int main()
{
   //Mat的用法
   Mat m1(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255)); //其中的宏的解釋：CV_[位數(shù)][帶符號(hào)與否][類型前綴]C[通道數(shù)]
   cout << m1 << endl;

   //或者,利用IplImage指針來(lái)初始化,將IplImage*轉(zhuǎn)化為Mat
   IplImage* image = cvLoadImage("lena.jpg");
   Mat mat = cvarrToMat(image);

   //Mat轉(zhuǎn)IplImage:
   IplImage img = IplImage(mat);

   //或者
   Mat m2;
   m2.create(4, 5, CV_8UC(2));


   //點(diǎn)的表示:Point
   Point p;
   p.x = 1; //x坐標(biāo)
   p.y = 1; //y坐標(biāo)

   //或者
   Point p2(1, 1);

   //顏色的表示：Scalar(b,g,r);注意不是rgb，注意對(duì)應(yīng)關(guān)系
   Scalar(1, 1, 1);

   //尺寸的表示:Size
   Size(5, 5);// 寬度和高度都是5

   //矩形的表示：Rect，成員變量有x,y,width,height
   Rect r1(0, 0, 100, 60);
   Rect r2(10, 10, 100, 60);
   Rect r3 = r1 | r2; //兩個(gè)矩形求交集
   Rect r4 = r1 & r2; //兩個(gè)矩形求并集

   waitKey(0);

}