圖像從數學和計算機的角度理解就是一個矩陣，矩陣中的每一個元素叫做像素，又由於圖像有灰度圖像和彩色圖像之分，所以圖像在矩陣的基礎上引入通道(channel)，其中色彩用數字來表示的時候，規定數字0表示黑色，數字255表示白色。

OpenCV角度來看圖像

OpenCV中的cv::Mat類就是用來表示圖像的矩陣而存在的，其中cv::Mat類由頭部和數據塊組成。

• 頭部包含了矩陣的所有相關信息（大小、通道數量、數據類型等），cv::Mat 頭部文件的某些屬性（例如cols、rows 或 channels）。頭部有一個指向 數據塊的指針，即 data 屬性。

• 數據塊包含了圖像中所有像素的值。

cv::Mat

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>

#include <opencv2/highgui.hpp>

// 測試函數，它創建一幅圖像
cv::Mat function() {
    // 創建圖像
     cv::Mat ima(500,500,CV_8U,50);
     // 返回圖像
      return ima;
}

int main() {

    // // 創建一個 240 行×320 列的新圖像
    cv::Mat image1(240,320,CV_8U,100);
    // or:
    // cv::Mat image1(240,320,CV_8U,cv::Scalar(100));

    cv::imshow("Image", image1); // show the image
    cv::waitKey(0); // wait for a key pressed

    // 重新分配一個新圖像
    // (only if size or type are different)
    image1.create(200,200,CV_8U);
    image1= 200;

    cv::imshow("Image", image1); // show the image
    cv::waitKey(0); // wait for a key pressed

    // create a red color image
    // channel order is BGR
    cv::Mat image2(240,320,CV_8UC3,cv::Scalar(0,0,255));

    // or:
    // cv::Mat image2(cv::Size(320,240),CV_8UC3);
    // image2= cv::Scalar(0,0,255);

    cv::imshow("Image", image2); // show the image
    cv::waitKey(0); // wait for a key pressed

    // read an image
    cv::Mat image3=  cv::imread("puppy.bmp");

    // all these images point to the same data block
    cv::Mat image4(image3);
    image1= image3;

    // these images are new copies of the source image
    image3.copyTo(image2);
    cv::Mat image5= image3.clone();

    // transform the image for testing
    cv::flip(image3,image3,1);

    // check which images have been affected by the processing
    cv::imshow("Image 3", image3);
    cv::imshow("Image 1", image1);
    cv::imshow("Image 2", image2);
    cv::imshow("Image 4", image4);
    cv::imshow("Image 5", image5);
    cv::waitKey(0); // wait for a key pressed

    // 從函數中獲取一個灰度圖像
    cv::Mat gray= function();

    cv::imshow("Image", gray); // show the image
    cv::waitKey(0); // wait for a key pressed

    // 作為灰度圖像讀入
    image1=  cv::imread("puppy.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

    // convert the image into a floating point image [0,1]
    image1.convertTo(image2,CV_32F,1/255.0,0.0);

    cv::imshow("Image", image2); // show the image

    // Test cv::Matx
    // a 3x3 matrix of double-precision
    cv::Matx33d matrix(3.0, 2.0, 1.0,
                       2.0, 1.0, 3.0,
                       1.0, 2.0, 3.0);
    // a 3x1 matrix (a vector)
    cv::Matx31d vector(5.0, 1.0, 3.0);
    // multiplication
    cv::Matx31d result = matrix*vector;

    std::cout << result;

    cv::waitKey(0); // wait for a key pressed
    return 0;
}
 

灰度圖像

一個通道的圖像就是灰度圖像，就是類似以前的老照片，不是彩色的，也可以理解成黑白的。

• OpenCV中對灰度圖像的處理

// 作為灰度圖像讀入
image1=  cv::imread("puppy.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
// 創建灰度圖像
 cv::Mat ima(500,500,CV_8U,50);
//0表示灰度圖像
cv::Mat image2= cv::imread("boldt.jpg",0);//0表示灰度圖

彩色圖像

對彩色圖像而言，需要用三原色數據來重現不同的可見色。

這是因為人類的視覺系統是三原色的，視網膜上有三種類型的視錐細胞，它們將顏色信息傳遞給大腦。

所以彩色圖像的每個像素都要對應三個數值。在攝影和數字成像技術中，常用的主顏色通道是紅色、綠色和藍色，因此每三個 8 位數值組成矩陣的一個元素，特別說明，8 位通道通常是夠用的，但有些特殊的應用程序需要用 16 位通道（醫學圖像就是用16位通道表示）。

• OpenCV對圖像的讀入

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

int main()
{
    // open the image
    cv::Mat image= cv::imread("boldt.jpg",1);

    // display result
    cv::namedWindow("Image1");
    cv::imshow("Image1",image);

    // write on disk
    cv::imwrite("salted.bmp",image);

    cv::waitKey();

    // test second version
    cv::Mat image2= cv::imread("boldt.jpg",0);//0表示灰度圖

    cv::namedWindow("Image2");
    cv::imshow("Image2",image2);

    cv::waitKey();

    return 0;
}

圖像處理和OpenCV初步