翻譯：陳之炎
校對：吳振東、林夕

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本文為大家系統(tǒng)地介紹了OpenCV官方教程。

寫在前邊

讓讀者朋友們較為系統(tǒng)地了解和學(xué)習(xí)OpenCV官方教程，數(shù)據(jù)派THU翻譯組聯(lián)合研究部共同推出OpenCV官方教程翻譯系列。由于所列章節(jié)較多，教程將被分為多篇文章持續(xù)更新發(fā)布。

原文鏈接：https://docs.opencv.org/4.5.2/de/d7a/tutorial_table_of_content_core.html

目標(biāo)

我們可以通過多種方式從現(xiàn)實(shí)世界中獲取數(shù)字圖像，比如：數(shù)碼相機(jī)、掃描儀、計(jì)算機(jī)掃描和磁共振成像等等。在這些情況中，雖然我們?nèi)庋劭吹降氖菆D像，但是當(dāng)需要將圖像在數(shù)字設(shè)備中變換傳輸時(shí)，圖像的每個(gè)像素則對應(yīng)一個(gè)數(shù)值。

例如,上述圖像你可以看到一個(gè)汽車的后視鏡，它可以用包含像素點(diǎn)強(qiáng)度值的矩陣來表示。雖然獲取并存儲像素點(diǎn)強(qiáng)度值的方法各不相同，但是圖像在計(jì)算機(jī)中最終是以數(shù)值矩陣的形式來存儲和處理的。OpenCV是一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺庫，主要用于處理和操作圖像像素矩陣信息。因此，你首先需要熟悉OpenCV是如何存儲和處理圖像的。

Mat

OpenCV誕生于2001年。當(dāng)時(shí)的庫均是C語言接口創(chuàng)建，圖像以C 語言的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)IplImage形式存儲。在以往的教程和培訓(xùn)材料中均可以看到這一點(diǎn)，而這同時(shí)也反映出了C語言的優(yōu)缺點(diǎn)。最大的挑戰(zhàn)來自于手動(dòng)的內(nèi)存管理，它假設(shè)由用戶來負(fù)責(zé)內(nèi)存的分配和釋放。對于代碼量比較小的程序，手動(dòng)分配內(nèi)存沒有問題。但是當(dāng)代碼量劇增時(shí),處理起來的難度會(huì)急速增大。

幸運(yùn)的是，C ++引入了類的概念，使得用戶更容易實(shí)現(xiàn)自動(dòng)內(nèi)存管理。同時(shí)，C ++與C完全兼容，所以不存在兼容性問題，這也使代碼遷移更加容易。OpenCV 2.0引入了一種新的C++接口，無需考慮內(nèi)存管理問題，使得代碼更加簡潔，即利用更少的代碼量，能夠?qū)崿F(xiàn)更多的功能。C ++接口的主要缺點(diǎn)是：目前許多嵌入式開發(fā)系統(tǒng)只支持C。因此，除非是針對嵌入式平臺，否則沒有必要使用的以往的老方法（除非你是受虐狂程序員，在自找麻煩）。

在使用Mat 時(shí)，需要知道的第一件事情是：無需手動(dòng)分配內(nèi)存。對于不再使用的內(nèi)存，無需進(jìn)行釋放。大多數(shù)OpenCV函數(shù)會(huì)自動(dòng)分配其輸出數(shù)據(jù)。更為便捷的是，如果需要傳遞Mat 對象，則已經(jīng)給它分配好了內(nèi)存空間，可以被重用。換句話說，在任何時(shí)候都只用到執(zhí)行任務(wù)所需要的內(nèi)存，而無需進(jìn)行額外的操作。

Mat基礎(chǔ)類包含兩部分?jǐn)?shù)據(jù)：矩陣頭（包括矩陣大小，存儲方法，矩陣存儲地址等信息）和指向一個(gè)矩陣的指針，這個(gè)矩陣包含了像素值信息（根據(jù)所選定的不同存儲方法而有不同的維度）。矩陣頭大小是一個(gè)常量，不同大小的圖像的矩陣大小各不相同，通常矩陣大小要比圖像大小大幾個(gè)數(shù)量級。

OpenCV是一個(gè)圖像處理庫，其中包含大量圖像處理函數(shù)。為了解決計(jì)算難題，多數(shù)情況下選用庫中的多個(gè)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)計(jì)算功能，常見的做法是將圖像傳遞給函數(shù)。而圖像處理算法的計(jì)算量往往非常大，所以要通過避免不必要的圖像復(fù)制來進(jìn)一步提升程序的運(yùn)行速度。

為了解決上述問題, OpenCV采用了一種引用計(jì)數(shù)系統(tǒng)。具體做法是，每個(gè)Mat 對象有其各自的頭，兩個(gè)Mat 對象可以通過將矩陣指針指向同一地址來共享一個(gè)矩陣，復(fù)制操作只復(fù)制Mat 頭和指向矩陣的指針，而不是復(fù)制數(shù)據(jù)本身。

上述所有的對象均指向同一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣，對矩陣的任何變動(dòng)均會(huì)影響所有的對象。在實(shí)際示例中，不同的對象只是對同一數(shù)據(jù)的不同的訪問方式，盡管如此，不同MAT 對象的頭各不相同。真正有趣的是，可以創(chuàng)建僅指向部分?jǐn)?shù)據(jù)分段的MAT 對象頭。例如，為了創(chuàng)建一個(gè)圖像的感興趣區(qū)域（ROI），你只需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)具有行列邊界的新MAT 對象頭：

那么問題來了 - 如果像素矩陣可以屬于多個(gè)MAT 對象, 那么當(dāng)它不需要再次被使用時(shí),由誰來負(fù)責(zé)清空？答案是：通過引用計(jì)數(shù)機(jī)制（reference counting mechanism）來實(shí)現(xiàn)，由最后一個(gè)使用它的對象來清空。每次拷貝MAT 對象頭時(shí)，計(jì)數(shù)器便會(huì)加一;當(dāng)對MAT 對象頭進(jìn)行清空時(shí)，此計(jì)數(shù)器會(huì)減一。當(dāng)計(jì)數(shù)器的值為零時(shí)，矩陣會(huì)被釋放。當(dāng)需要對矩陣自身進(jìn)行復(fù)制時(shí)， OpenCV提供cv::Mat::clone() 和cv::Mat::copyTo() 函數(shù)。

修改F或者G不會(huì)影響A所指向的矩陣，需要記住以下幾點(diǎn)：

• Opencv函數(shù)，輸出圖像分配時(shí)是自動(dòng)的（除非另行規(guī)定）;

• 無需考慮OpenCV中C ++接口的內(nèi)存管理;

• 賦值操作符和拷貝構(gòu)造函數(shù)僅復(fù)制MAT 對象頭;

• 圖像的基本矩陣可以利用cv::Mat::clone() 和cv::Mat::copyTo()兩個(gè)函數(shù)進(jìn)行復(fù)制。

存儲方法

本小節(jié)的內(nèi)容是關(guān)于如何存儲像素值的。你可以選擇色彩空間和使用的數(shù)據(jù)類型。色彩空間是指為給定的顏色編碼的色彩分量組合，最簡單的色彩空間是灰度，它的顏色空間只有黑色和白色，這兩種顏色可以組合出多種灰度。

為了使圖像色彩更加豐富，色彩空間可以有更多的選擇。每個(gè)色彩空間均可將其分解為三到四個(gè)基本顏色，利用這三到四個(gè)基本顏色的組合來生成其它顏色。主流的色彩空間是RGB，人類的眼睛正是利用RGB構(gòu)建出多種色彩。其基本的顏色是紅色、綠色和藍(lán)色，為了對透明度進(jìn)行編碼，添加了第四個(gè)元素：α（A）。

除了RGB外，還有多種其它的色彩空間，它們各有優(yōu)勢：

• RGB是與人眼類似的最為常見的色彩空間，但需要切記的是：OpenCV標(biāo)準(zhǔn)顯示系統(tǒng)使用的色彩空間是BGR（互換了紅色和藍(lán)色通道）；

• HSV和HLS將色彩分解為色調(diào)、飽和度和亮度分量，利用這些分量，可以更加自然地對色彩進(jìn)行描述。例如，去除最后一個(gè)分量之后，算法便對輸入圖像的光照條件不太敏感了；

• JPEG圖像格式使用的是YCrCb色彩空間；

•  CIE L * A * B *是一個(gè)感知均勻的色彩空間，可以用它來測量給定的顏色到另一種顏色之間的距離。

在OpenCV中，每個(gè)組件都有其各自的有效域，即采用何種數(shù)據(jù)類型。組件的存儲方式定義了對其有效域的控制方式。最小的數(shù)據(jù)類型是char，即一個(gè)字節(jié)或8比特位，char可以是無符號的（值從0到255）或帶符號的（值從-127到+127）。在三元組色彩空間（如RGB 色彩空間），可以表示出1600萬種顏色。此外，還可以通過使用float數(shù)據(jù)類型（4字節(jié)= 32比特位）或double數(shù)據(jù)類型（8字節(jié)= 64比特位），對色彩實(shí)現(xiàn)更為精細(xì)的控制和表達(dá)。但是，增加組件數(shù)據(jù)類型長度的同時(shí)也會(huì)增加整個(gè)圖片占用的內(nèi)存大小。

創(chuàng)建Mat對象

在調(diào)用、修改和保存圖像教程中，你已經(jīng)學(xué)會(huì)了如何利用cv::imwrite()函數(shù) 將矩陣寫入圖像文件之中。然而，出于調(diào)試的目的，為了更加方便地看到矩陣的實(shí)際值，可以直接使用<<運(yùn)算符。注意，這僅適用于二維矩陣。

Mat作為一個(gè)圖像容器非常不錯(cuò)，但是它也是一個(gè)通用矩陣類。所以，可以是一個(gè)通用矩陣類。為此，它還可以創(chuàng)建和操作多維矩陣。你可以用多種方式來創(chuàng)建Mat對象：

cv::Mat::Mat 構(gòu)造器

對于二維和多通道圖像，首先定義出大小：按行和列計(jì)數(shù)。

然后指定用于存儲元素的數(shù)據(jù)類型和每個(gè)矩陣點(diǎn)的通道數(shù)。按照以下約定，構(gòu)造出多個(gè)定義：

例如，CV_8UC3是指：使用的是8位長的unsigned char數(shù)據(jù)類型，每個(gè)像素具有三個(gè)通道，可以預(yù)定義多達(dá)四個(gè)通道。cv::Scalar是一個(gè)包含四個(gè)元素的短矢量。可以通過指定cv::Scalar，將所有的矩陣點(diǎn)初始化為自定義的值。如果需要?jiǎng)?chuàng)建更多的圖像矩陣，還可以利用宏來創(chuàng)建，按照下述方式，設(shè)置括號中的通道數(shù)目：

構(gòu)造C / C ++數(shù)組，并對其進(jìn)行初始化

上述例子說明了如何創(chuàng)建一個(gè)維數(shù)大于2維的矩陣。首先指定其維數(shù)大小，然后傳遞一個(gè)包含每個(gè)維度大小的指針，其余部分保持不變。

不能用這種結(jié)構(gòu)初始化矩陣值，如果新的矩陣大小與先前的矩陣大小不一致，會(huì)對矩陣數(shù)據(jù)的存儲重新進(jìn)行分配。

MATLAB風(fēng)格初始化：cv::Mat::zeros , cv::Mat::ones , cv::Mat::eye 。指定矩陣大小和數(shù)據(jù)類型：

對于比較小的矩陣，可以使用逗號分隔初始化值或初始化值列表（支持C++ 11）：

為現(xiàn)有的Mat對象創(chuàng)建一個(gè)新的Mat對象頭：cv::Mat::clone or cv::Mat::copyTo。

注

可以利用CV :: RANDU（）函數(shù)，為矩陣寫入隨機(jī)值，此時(shí)需要給定隨機(jī)值的下限和上限：

輸出格式化

在上面的例子中，可以看到默認(rèn)的格式設(shè)置選項(xiàng)。OpenCV允許對矩陣輸出進(jìn)行格式化：

默認(rèn)

Python 

逗號分隔值 (CSV)

NumPy

C

其他常見的輸出

OpenCV中提供了通過<<操作輸出常見的OpenCV數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

二維Point

三維Point

 cv::Mat的std::vector

std::vector Point

小型控制臺應(yīng)用程序中均包含了這里的大多數(shù)示例。可以從這里下載或在CPP示例程序中找到它們。你還可以到Y(jié)ouTube網(wǎng)站看相應(yīng)的視頻演示。

YouTube網(wǎng)站

https:/www.youtube.com/watch%3fv=1tibU7vGWpk%22

編輯：王菁

校對：林亦霖

下一小節(jié): 1.2 如何掃描圖像、查找表和用OpenCV進(jìn)行時(shí)間測量

譯者簡介

陳之炎，北京交通大學(xué)通信與控制工程專業(yè)畢業(yè)，獲得工學(xué)碩士學(xué)位，歷任長城計(jì)算機(jī)軟件與系統(tǒng)公司工程師，大唐微電子公司工程師，現(xiàn)任北京吾譯超群科技有限公司技術(shù)支持。目前從事智能化翻譯教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)營和維護(hù)，在人工智能深度學(xué)習(xí)和自然語言處理（NLP）方面積累有一定的經(jīng)驗(yàn)。業(yè)余時(shí)間喜愛翻譯創(chuàng)作，翻譯作品主要有：IEC-ISO 7816、伊拉克石油工程項(xiàng)目、新財(cái)稅主義宣言等等，其中中譯英作品“新財(cái)稅主義宣言”在GLOBAL TIMES正式發(fā)表。能夠利用業(yè)余時(shí)間加入到THU 數(shù)據(jù)派平臺的翻譯志愿者小組，希望能和大家一起交流分享，共同進(jìn)步

翻譯組招募信息

工作內(nèi)容：需要一顆細(xì)致的心，將選取好的外文文章翻譯成流暢的中文。如果你是數(shù)據(jù)科學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)/計(jì)算機(jī)類的留學(xué)生，或在海外從事相關(guān)工作，或?qū)ψ约和庹Z水平有信心的朋友歡迎加入翻譯小組。

你能得到：定期的翻譯培訓(xùn)提高志愿者的翻譯水平，提高對于數(shù)據(jù)科學(xué)前沿的認(rèn)知，海外的朋友可以和國內(nèi)技術(shù)應(yīng)用發(fā)展保持聯(lián)系，THU數(shù)據(jù)派產(chǎn)學(xué)研的背景為志愿者帶來好的發(fā)展機(jī)遇。

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