上大计算机视觉实验报告讲述.doc

计算机工程与科学学院 周翔宇实验1 习题1 实验代码 int main() { // read an image cv::Mat image = cv::imread(test.jpg); // create image window named My Image //cv::namedWindow(My Image); // show the image on window //cv::imshow(My Image, image); // wait key for 5000 ms IplImage* pImg = cvLoadImage(test.jpg); CvFont font; cvInitFont(font, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, 0.5, 1, 2, 8); cvPutText( pImg , cvPoint(0, 50), font, CV_RGB(255,255,255)); cvSaveImage(D:\\testttt.jpg, pImg); cvNamedWindow(My image); cvShowImage(My image, pImg); cv::waitKey(5000); return 1; 实验结果截图 结果分析 1．第一次主要是熟悉VS里面如何运用已有的openCV库函数来解决实际的问题 2．这次实验通过查阅书籍，我找到了在图片中快速插入文字的方法，即运用cv::puttext函数还来解决，需要注意的是这个函数的参数，需要确定在图片中位置。 实验2 习题1 . 实验代码 #include stdafx.h #include opencv.hpp #includeiostream #if defined _DEBUG #pragma comment(lib,opencv_core249d.lib) #pragma comment(lib,opencv_imgproc249d.lib) #pragma comment(lib,opencv_highgui249d.lib) #else #pragma comment(lib,opencv_core249.lib) #pragma comment(lib,opencv_imgproc249.lib) #pragma comment(lib,opencv_highgui249.lib) #endif void copy_color(cv::Mat image){ int nl = image.rows; int nc = image.cols*image.channels() / 2; for (int j = 0; j nl; j++) { uchar* data = image.ptruchar(j); for (int i = 0; i nc; i++) data[i] = data[nc + i]; } } int main() { cv::Mat image = cv::imread(1.jpg); copy_color(image); cv::namedWindow(My Image); cv::imshow(My Image, image); cv::waitKey(50000); return 1; } 实验结果截图 结果分析 利用X和Y的两次循环将整块图片复制过去，裁减函数做得有欠缺。 实验3 习题1 实验代码： 方法一： data[i] = data[i] / div*div + div / 2; 原始图像中的每个维度的颜色数降低为原来的1 / div,但是整张图片的像素点数并没有减少，只是每个像素点都被它所在格子中的中心像素“量化”了。 方法二： *data++ = *data / div*div + div / 2; 与方法一相比，方法二只是在颜色缩减的图像遍历函数上面做出了修改，等效的使用指针运算从一列移动到下一列。 方法三： int v = *data; *data++ = v - v%div + div / 2; 通过模运算来计算最接近被除数的除数的整数倍数，但是这种方式速度会慢一些，因为对于一张图片的像素来说存取了两次。 方法四： int nl = image.rows; // number of lines int nc = image.cols * image.channels(); // total number of elements per line int n = static_castint(lo