OpenCV核心模块（1）
一、 输入，修改，保存图像
首先，我们来讲解一下所用到的一些符号
1 输入图像使用 cv::imread
2 修改图像使用 cv::cvtColor
3 保存图像使用 cv::imwrite
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace cv;
int main( int argc, char** argv )
{
Mat arc=imread("此处为图片存储位置",IMRAED_CRAYSCALE);
if (##C.empty{})
{
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
namedWindow("opencv set up deno",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow（"opencv set up deno",##c）;
waitKey(0);
return 0;
}我们使用waitKey(0)函数使程序等待用户按下按键
简述
输入图像使用 cv::imread
（1）namedWindow功能是创建一个OpenCV窗口，它是由OpenCV自动创建与释放，无需去销毁它
（2）常见用法namedWindow(“Window Title”,WINDOW_AUTOSIZE)
(3)WINDOW_AUTOSIZE会自动根据图像的大小，显示窗口大小，不能人为改变窗口大小
（4）WINDOW_NORMAL，跟QT集成的时候会使用，允许修改窗口大小
（5）imshow根据窗口名称显示图像到指定的窗口上去，第一个参数是窗口名称，第二参数是Mat对象。
修改图像使用 cv::cvtColor
cvtColor的功能是把图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间，有三个参数，第一个参数表示源图像，第二个参数表示色彩空间转换之后的图像，第三个参数表示源和目标色彩空间如：COLOR_BGR2HLS、COLOR_BGR2GRAY等
cvtColor(image,gray_image,COLOR_BGR2GRAY);
保存图像使用 cv::imwrite
（1）保存图像文件到指定目录途径
（2）只有8位、16位的PNG、JPG、Tiff文件格式而且是单通道或者3通道的BGR的图像才可以通过这种方式保存
（3）保存PNG格式的时候可以保存透明通道的图片
（4）可以指定压缩参数
二、MAT
Mat本质上是有具有两个数据部分的类1 矩阵头(包含矩阵大小，存储信息，储存方式等信息）
2 指向包含该矩阵的矩阵的指针像素值
两个Mat可以通过矩阵的指针实现指向同一张图片
Mat A, C;
A = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);
Mat B(A);
A；copy operator只复制这个矩阵头和指针，而不是数据本身
显然，这三个mat都指向同一个矩阵，也就是说改变其中任何一个，其余都会改变
创建完整数据的子部分的标题
Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) );
Mat E = A(Range::all(), Range(1,3));第一个Range::all()意思是取所有的行
第二个Range(1,3)意思是取第一列到第二列，包头不包尾
*复制矩阵本身*
这里有两个用于复制矩阵的函数cv :: Mat :: clone()和cv :: Mat :: copyTo()
Mat F = A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);存放像素的方法
首先，在存放像素时，我们需要考虑所采用的颜色空间和数据类型
颜色空间
1 RGB : 受欢迎的是RGB，主要是因为这也是我们的眼睛如何建立颜色的方式。它的基色是红色，绿色和蓝色。为了编码颜色的透明度，有时会添加第四个元素：alpha（A）
2 HSV和HLS : 将颜色分解为它们的色相，饱和度和值/亮度分量，这是我们描述颜色的更自然的方法。例如，您可能会忽略最后一个分量，从而使算法对输入图像的光照条件不太敏感。
3 YCrCb : 流行的JPEG图像格式
4 CIE L * a * b * : 是一个感知上统一的颜色空间，如果需要测量给定颜色与另一种颜色的距离，会用上它
三、混合图像操作
1、线性操作混合
An interesting dyadic (two-input) operator is the linear blend operator:
g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)
By varying α0→1
（1）图像提取
g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)
我们需要两张源图片 f0(x) f1(x)
src1 = imread( samples::findFile("LinuxLogo.jpg") );
src2 = imread( samples::findFile("WindowsLogo.jpg") );注：这两张图片需要相同的大小和类型
（2）生成图片
我们这里用到了一个函数addWeighted()
通过这个公式实现 dst=α⋅src1+β⋅src2+γ
beta = ( 1.0 - alpha );
addWeighted( src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst);
