python cv2 图像数据单通道 opencv单通道

图像通道

单通道：灰度图，黑白图
三通道：彩色图
四通道：彩色图 +透明程度

matx.h

是opencv中的一个基础类
所有对图像的操作归根到底都是对矩阵的操作

介绍

1.头文件

#include "opencv2/core/cvdef.h"
#include "opencv2/core/base.hpp"
#include "opencv2/core/traits.hpp"

2.矩阵操作定义

struct CV_EXPORTS Matx_AddOp {};//加
struct CV_EXPORTS Matx_SubOp {};//减
struct CV_EXPORTS Matx_ScaleOp {};//缩放
struct CV_EXPORTS Matx_MulOp {};//乘
struct CV_EXPORTS Matx_DivOp {};//除
struct CV_EXPORTS Matx_MatMulOp {};//矩阵乘
struct CV_EXPORTS Matx_TOp {};//转置

3.matx类声明

template<typename _Tp, int m, int n> class Matx
{
public:
    enum { depth    = DataType<_Tp>::depth,
           rows     = m,
           cols     = n,
           channels = rows*cols,
           type     = CV_MAKETYPE(depth, channels),
           shortdim = (m < n ? m : n)
         };

    typedef _Tp                           value_type;
    typedef Matx<_Tp, m, n>               mat_type;
    typedef Matx<_Tp, shortdim, 1> diag_type;
}

4.类的构造函数

Matx();

    Matx(_Tp v0); //!< 1x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1); //!< 1x2 or 2x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2); //!< 1x3 or 3x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3); //!< 1x4, 2x2 or 4x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4); //!< 1x5 or 5x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5); //!< 1x6, 2x3, 3x2 or 6x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6); //!< 1x7 or 7x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7); //!< 1x8, 2x4, 4x2 or 8x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8); //!< 1x9, 3x3 or 9x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3, _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7, _Tp v8, _Tp v9); //!< 1x10, 2x5 or 5x2 or 10x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3,
         _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7,
         _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11); //!< 1x12, 2x6, 3x4, 4x3, 6x2 or 12x1 matrix
    Matx(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2, _Tp v3,
         _Tp v4, _Tp v5, _Tp v6, _Tp v7,
         _Tp v8, _Tp v9, _Tp v10, _Tp v11,
         _Tp v12, _Tp v13, _Tp v14, _Tp v15); //!< 1x16, 4x4 or 16x1 matrix
    explicit Matx(const _Tp* vals); //!< initialize from a plain array

static Matx all(_Tp alpha);
    static Matx zeros(); //零矩阵
    static Matx ones();//全部都是1的矩阵
    static Matx eye(); //单位阵，对角阵，随机阵。
    static Matx diag(const diag_type& d);
    static Matx randu(_Tp a, _Tp b);
    static Matx randn(_Tp a, _Tp b);

类的静态成员函数是属于整个类而非类的对象，所以它没有this指针，这就导致了它仅能访问类的静态数据和静态成员函数。
函数返回值的类型都是Matx类，并且这都是静态成员函数，代表其可以调用类内的静态数据成员。不能调用非静态数据成员，据说是因为静态成员函数不包含this指针。

opencv基本数据类型

point,size,rect,scalar,vec3b
头文件路径：opencv-2.4.9/modules/core/include/opencv2/core/core.hpp

point类

VideoCapture

视频读操作
VideoCapture既支持从视频文件(.avi ， .mpg格式)读取，也支持直接从摄像机(比如电脑自带摄像头)中读取。要想获取视频需要先创建一个VideoCapture对象，VideoCapture对象的创建方式有以下三种：

1.VideoCapture类的构造函数：
功能：创建一个VideoCapture类的实例，如果传入对应的参数，可以直接打开视频文件或者要调用的摄像头。
参数:
filename – 打开的视频文件名。
device – 打开的视频捕获设备id ，如果只有一个摄像头可以填0，表示打开默认的摄像头。
C++: VideoCapture::VideoCapture()
C++: VideoCapture::VideoCapture(const string& filename)
C++: VideoCapture::VideoCapture(int device)
2.VideoCapture::open
功能：打开一个视频文件或者打开一个捕获视频的设备（也就是摄像头）
C++: bool VideoCapture::open(const string& filename)
C++: bool VideoCapture::open(int device)
参数: 
filename – 打开的视频文件名。
device – 打开的视频捕获设备id ，如果只有一个摄像头可以填0，表示打开默认的摄像头。
    通过对VideoCapture类的构造函数和open函数分析，可以发现opencv读入视频的方法一般有如下两种。比如读取当前目录下名为"dog.avi"的视频文件，那么这两种写法分别如下。
(1)先实例化再初始化：
VideoCapture capture;
capture.open("dog.avi");
(2)在实例化的同时进行初始化：
VideoCapture("dog.avi");
3.VideoCapture::isOpened
C++: bool VideoCapture::isOpened()
功能：判断视频读取或者摄像头调用是否成功，成功则返回true。
4.VideoCapture::release
C++: void VideoCapture::release()
功能：关闭视频文件或者摄像头。
5.VideoCapture::grab
C++: bool VideoCapture::grab()
功能：从视频文件或捕获设备中抓取下一个帧，假如调用成功返回true。
6.VideoCapture::retrieve
C++: bool VideoCapture::retrieve(Mat& image, int channel=0)
功能：解码并且返回刚刚抓取的视频帧，假如没有视频帧被捕获（相机没有连接或者视频文件中没有更多的帧）将返回false。
7.VideoCapture::read
C++: VideoCapture& VideoCapture::operator>>(Mat& image)
C++: bool VideoCapture::read(Mat& image)
功能：该函数结合VideoCapture::grab()和VideoCapture::retrieve()其中之一被调用，用于捕获、解码和返回下一个视频帧这是一个最方便的函数对于读取视频文件或者捕获数据从解码和返回刚刚捕获的帧，假如没有视频帧被捕获（相机没有连接或者视频文件中没有更多的帧）将返回false。
    从上面的API中我们会发现获取视频帧可以有多种方法 ：
// 方法一 
capture.read(frame); 
// 方法二 
capture.grab(); 
// 方法三
capture.retrieve(frame); 
// 方法四
capture >> frame;
8.VideoCapture::get
C++: double VideoCapture::get(int propId)
功能：一个视频有很多属性，比如：帧率、总帧数、尺寸、格式等，VideoCapture的get方法可以获取这些属性。
参数：属性的ID。
9.VideoCapture::set
C++: bool VideoCapture::set(int propertyId, double value)
功能：设置VideoCapture类的属性，设置成功返回ture,失败返回false。
参数：第一个是属性ID，第二个是该属性要设置的值。

1
方法：  cv::VideoCapture capture(const string& filename);  // 从视频文件读取 
例程：  cv::VideoCapture capture("C:/Users/DADA/DATA/gogo.avi");  // 从视频文件读取 
2.
cv::VideoCapture capture(int device );  //视频捕捉设备  笔记本电脑的用0表示 
3.
cv::VideoCapture VideoCapture; 这里的第二个VideoCapture是一个对象名
VideoCapture.open("C:/Users/DADA/DATA/gogo.avi" );

将视频帧读取到cv::Mat矩阵中，有两种方式，一种是read()操作，一种是"<<"操作。

cv::Mat frame;
cap.read(frame);//读取方式一
cap >> frame;//读取方式二

VideoWriter

视频写操作