如何用vc 编写通过菜单项控制图形颜色
识别圆就用Hough圆检测函数cvHoughCircles();至于识别颜色,无非就是写一个循环函数对每个像素判断,不麻烦。都不用二值化。
函数定义:CvSeq* cvHoughCircles( CvArr* image, void* circle_storage,
int method, double dp, double min_dist, double param1=100, double param2=100,int min_radius=0, int max_radius=0 )。
使用例子:
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); //定义存储器
cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY );//将原图转换为灰度图处理
cvSmooth( gray, gray, CV_GAUSSIAN, 9, 9 ); // 平滑图像
CvSeq* circles = cvHoughCircles( gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, gray->height/4, 200, 100 ); //调用Hough圆检测函数,其中后面几个参数可以根据实际情况修改
int i; //画出检测到的所有圆。
for( i = 0; i total; i++ )
{
float* p = (float*)cvGetSeqElem( circles, i );
cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), 3,
CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 );
cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])),
cvRound(p[2]), CV_RGB(255,0,0), 3, 8, 0 );
}
这是用opencv+vc的人脸检测程序,求大神帮我解释一段
voiddetect_and_draw( IplImage* img ){ static CvScalar colors[] = { // 定义8种不同的颜色 {{0,0,255}}, {{0,128,255}}, {{0,255,255}}, {{0,255,0}}, {{255,128,0}}, {{255,255,0}}, {{255,0,0}}, {{255,0,255}} }; double scale = 1.3; // 图像缩放比例 IplImage*gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 ); // 申请灰度图的存储空间gray,大小为原始图像大小 IplImage*small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale), cvRound(img->height/scale)), 8, 1 ); // 申请灰度图的存储空间small_img,大小为原始图像缩放scale倍 cvCvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY ); // 将原始图像转换成灰度图像,保存在gray中 cvResize(gray, small_img, CV_INTER_LINEAR ); // 将灰度图缩放scale倍,保存在small_img中 cvEqualizeHist(small_img, small_img ); // 对缩小后的灰度图small_img做直方图均衡 cvClearMemStorage(storage ); // 为人脸识别分配空间 if( cascade ) { //函数 cvHaarDetectObjects 检测图像中的目标 CvSeq*faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage, 1.1, 2, 0 , cvSize(30,30) ); // 人脸识别,将结果保存到faces中 for( int i = 0; itotal : 0); i++ ) { // 对找到的每一个脸做如下处理: CvRect*r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i ); // 取出脸的矩形区域,存入r CvPointcenter; int radius; center.x= cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale); // 计算矩形区域的中心,x坐标 center.y= cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale); // 计算矩形区域的中心,y坐标 radius= cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale); // 计算矩形区域的半径radius cvCircle(img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 ); // 在原始图像上,在上面求得的中心处,以radius为半径,用colors中的颜色画圆。 } } cvShowImage("result", img ); // 显示画好的图片 cvReleaseImage(&gray ); // 释放开始申请的空间gray cvReleaseImage(&small_img ); // 释放开始申请的空间small_img }
如何用vc++画圆形图像
VC++画圆形可以使用API函数:Ellipse(int x1, int y1, int x2, int y2);其画圆的原理是矩形的内切圆,四个参数中的前两个是矩形左上角坐标,后两个是矩形右下角坐标。VC++画图形前得先有一块画布DC即设备上下文。下面个例子:void CrrDlg::PaintCircle() //画实心圆函数{CDC *pDC = this->GetDC(); //获取DCCBrush brush,*oldbrush; //画刷//通过定时器中num递增,实现红色圆形与绿色圆形交替出现,即闪灯现象if (num%2){ //num为定时器计数参数,其为偶数时画红色圆形brush.CreateSolidBrush(RGB(255,0,0));}else{ //num为奇数时,画绿色圆形brush.CreateSolidBrush(RGB(0,255,0));}oldbrush=pDC->SelectObject(&brush);pDC->Ellipse(10,10,100,100);pDC->Ellipse(110,10,200,100);pDC->SelectObject(oldbrush);ReleaseDC(pDC);}void CrrDlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) //定时器{num++;PaintCircle();CDialogEx::OnTimer(nIDEvent);}画空心圆环需要使用画笔CPen,画法一样。
opencv中有几个函数是什么意思?
1、cvLoadImage:将图像文件加载至内存;
2、cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口;
3、cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像;
4、cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作;
5、cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存;
6、cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口;
7、cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件;
8、cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存;
9、cvReleaseCapture:释放CvCapture结构开辟的内存空间;
10、cvCreateTrackbar:创建一个滚动条;
11、cvSetCaptureProperty:设置CvCapture对象的各种属性;
12、cvGetCaptureProperty:查询CvCapture对象的各种属性;
13、cvGetSize:当前图像结构的大小;
14、cvSmooth:对图像进行平滑处理;
15、cvPyrDown:图像金字塔,降采样,图像缩小为原来四分之一;
16、cvCanny:Canny边缘检测;
17、cvCreateCameraCapture:从摄像设备中读入数据;
18、cvCreateVideoWriter:创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件;
19、cvWriteFrame:逐帧将视频流写入文件;
20、cvReleaseVideoWriter:释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间;
21、CV_MAT_ELEM:从矩阵中得到一个元素;
22、cvAbs:计算数组中所有元素的绝对值;
23、cvAbsDiff:计算两个数组差值的绝对值;
24、cvAbsDiffS:计算数组和标量差值的绝对值;
25、cvAdd:两个数组的元素级的加运算;
26、cvAddS:一个数组和一个标量的元素级的相加运算;
27、cvAddWeighted:两个数组的元素级的加权相加运算(alpha运算);
28、cvAvg:计算数组中所有元素的平均值;
29、cvAvgSdv:计算数组中所有元素的绝对值和标准差;
30、cvCalcCovarMatrix:计算一组n维空间向量的协方差;
31、cvCmp:对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作;
32、cvCmpS:对数组和标量运用设置的比较操作;
33、cvConvertScale:用可选的缩放值转换数组元素类型;
34、cvCopy:把数组中的值复制到另一个数组中;
35、cvCountNonZero:计算数组中非0值的个数;
36、cvCrossProduct:计算两个三维向量的向量积(叉积);
37、cvCvtColor:将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间;
38、cvDet:计算方阵的行列式;
39、cvDiv:用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算;
40、cvDotProduct:计算两个向量的点积;
41、cvEigenVV:计算方阵的特征值和特征向量;
42、cvFlip:围绕选定轴翻转;
43、cvGEMM:矩阵乘法;
44、cvGetCol:从一个数组的列中复制元素;
45、cvGetCols:从数据的相邻的多列中复制元素;
46、cvGetDiag:复制数组中对角线上的所有元素;
47、cvGetDims:返回数组的维数;
48、cvGetDimSize:返回一个数组的所有维的大小;
49、cvGetRow:从一个数组的行中复制元素值;
50、cvGetRows:从一个数组的多个相邻的行中复制元素值;
51、cvGetSize:得到二维的数组的尺寸,以CvSize返回;
52、cvGetSubRect:从一个数组的子区域复制元素值;
53、cvInRange:检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内;
54、cvInRangeS:检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内;
55、cvInvert:求矩阵的逆;
56、cvMahalonobis:计算两个向量间的马氏距离;
57、cvMax:在两个数组中进行元素级的取最大值操作;
58、cvMaxS:在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作;
59、cvMerge:把几个单通道图像合并为一个多通道图像;
60、cvMin:在两个数组中进行元素级的取最小值操作;
61、cvMinS:在一个数组和一个标量中进行元素级的取最小值操作;
62、cvMinMaxLoc:寻找数组中的最大最小值;
63、cvMul:计算两个数组的元素级的乘积(点乘);
64、cvNot:按位对数组中的每一个元素求反;
65、cvNormalize:将数组中元素进行归一化;
66、cvOr:对两个数组进行按位或操作;
67、cvOrs:在数组与标量之间进行按位或操作;
68、cvReduce:通过给定的操作符将二维数组简为向量;
69、cvRepeat:以平铺的方式进行数组复制;
70、cvSet:用给定值初始化数组;
71、cvSetZero:将数组中所有元素初始化为0;
72、cvSetIdentity:将数组中对角线上的元素设为1,其他置0;
73、cvSolve:求出线性方程组的解;
74、cvSplit:将多通道数组分割成多个单通道数组;
75、cvSub:两个数组元素级的相减;
76、cvSubS:元素级的从数组中减去标量;
77、cvSubRS:元素级的从标量中减去数组;
78、cvSum:对数组中的所有元素求和;
79、cvSVD:二维矩阵的奇异值分解;
80、cvSVBkSb:奇异值回代计算;
81、cvTrace:计算矩阵迹;
82、cvTranspose:矩阵的转置运算;
83、cvXor:对两个数组进行按位异或操作;
84、cvXorS:在数组和标量之间进行按位异或操作;
85、cvZero:将所有数组中的元素置为0;
86、cvConvertScaleAbs:计算可选的缩放值的绝对值之后再转换数组元素的类型;
87、cvNorm:计算数组的绝对范数, 绝对差分范数或者相对差分范数;
88、cvAnd:对两个数组进行按位与操作;
89、cvAndS:在数组和标量之间进行按位与操作;
90、cvScale:是cvConvertScale的一个宏,可以用来重新调整数组的内容,并且可以将参数从一种数
据类型转换为另一种;
91、cvT:是函数cvTranspose的缩写;
92、cvLine:画直线;
93、cvRectangle:画矩形;
94、cvCircle:画圆;
95、cvEllipse:画椭圆;
96、cvEllipseBox:使用外接矩形描述椭圆;
97、cvFillPoly、cvFillConvexPoly、cvPolyLine:画多边形;
98、cvPutText:在图像上输出一些文本;
99、cvInitFont:采用一组参数配置一些用于屏幕输出的基本个特定字体;
100、cvSave:矩阵保存;
101、cvLoad:矩阵读取;
102、cvOpenFileStorage:为读/写打开存储文件;
103、cvReleaseFileStorage:释放存储的数据;
104、cvStartWriteStruct:开始写入新的数据结构;
105、cvEndWriteStruct:结束写入数据结构;
106、cvWriteInt:写入整数型;
107、cvWriteReal:写入浮点型;
108、cvWriteString:写入字符型;
109、cvWriteComment:写一个XML或YAML的注释字串;
110、cvWrite:写一个对象;
111、cvWriteRawData:写入多个数值;
112、cvWriteFileNode:将文件节点写入另一个文件存储器;
113、cvGetRootFileNode:获取存储器最顶层的节点;
114、cvGetFileNodeByName:在映图或存储器中找到相应节点;
115、cvGetHashedKey:为名称返回一个惟一的指针;
116、cvGetFileNode:在映图或文件存储器中找到节点;
117、cvGetFileNodeName:返回文件的节点名;
118、cvReadInt:读取一个无名称的整数型;
119、cvReadIntByName:读取一个有名称的整数型;
120、cvReadReal:读取一个无名称的浮点型;
121、cvReadRealByName:读取一个有名称的浮点型;
122、cvReadString:从文件节点中寻找字符串;
123、cvReadStringByName:找到一个有名称的文件节点并返回它;
124、cvRead:将对象解码并返回它的指针;
125、cvReadByName:找到对象并解码;
126、cvReadRawData:读取多个数值;
127、cvStartReadRawData:初始化文件节点序列的读取;
128、cvReadRawDataSlice:读取文件节点的内容;
129、cvGetModuleInfo:检查IPP库是否已经正常安装并且检验运行是否正常;
130、cvResizeWindow:用来调整窗口的大小;
131、cvSaveImage:保存图像;
132、cvMoveWindow:将窗口移动到其左上角为x,y的位置;
133、cvDestroyAllWindow:用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间;
134、cvGetTrackbarPos:读取滑动条的值;
135、cvSetTrackbarPos:设置滑动条的值;
136、cvGrabFrame:用于快速将视频帧读入内存;
137、cvRetrieveFrame:对读入帧做所有必须的处理;
138、cvConvertImage:用于在常用的不同图像格式之间转换;
139、cvErode:形态腐蚀;
140、cvDilate:形态学膨胀;
141、cvMorphologyEx:更通用的形态学函数;
142、cvFloodFill:漫水填充算法,用来进一步控制哪些区域将被填充颜色;
143、cvResize:放大或缩小图像;
144、cvPyrUp:图像金字塔,将现有的图像在每个维度上都放大两倍;
145、cvPyrSegmentation:利用金字塔实现图像分割;
146、cvThreshold:图像阈值化;
147、cvAcc:可以将8位整数类型图像累加为浮点图像;
148、cvAdaptiveThreshold:图像自适应阈值;
149、cvFilter2D:图像卷积;
150、cvCopyMakeBorder:将特定的图像轻微变大,然后以各种方式自动填充图像边界;
151、cvSobel:图像边缘检测,Sobel算子;
152、cvLaplace:拉普拉斯变换、图像边缘检测;
153、cvHoughLines2:霍夫直线变换;
154、cvHoughCircles:霍夫圆变换;
155、cvRemap:图像重映射,校正标定图像,图像插值;
156、cvWarpAffine:稠密仿射变换;
157、cvGetQuadrangleSubPix:仿射变换;
158、cvGetAffineTransform:仿射映射矩阵的计算;
159、cvCloneImage:将整个IplImage结构复制到新的IplImage中;
160、cv2DRotationMatrix:仿射映射矩阵的计算;
161、cvTransform:稀疏仿射变换;
162、cvWarpPerspective:密集透视变换(单应性);
163、cvGetPerspectiveTransform:计算透视映射矩阵;
164、cvPerspectiveTransform:稀疏透视变换;
165、cvCartToPolar:将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射;
166、cvPolarToCart:将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射;
167、cvLogPolar:对数极坐标变换;
168、cvDFT:离散傅里叶变换;
169、cvMulSpectrums:频谱乘法;
170、cvDCT:离散余弦变换;
171、cvIntegral:计算积分图像;
172、cvDistTransform:图像的距离变换;
173、cvEqualizeHist:直方图均衡化;
174、cvCreateHist:创建一新直方图;
175、cvMakeHistHeaderForArray:根据已给出的数据创建直方图;
176、cvNormalizeHist:归一化直方图;
177、cvThreshHist:直方图阈值函数;
178、cvCalcHist:从图像中自动计算直方图;
179、cvCompareHist:用于对比两个直方图的相似度;
180、cvCalcEMD2:陆地移动距离(EMD)算法;
181、cvCalcBackProject:反向投影;
182、cvCalcBackProjectPatch:图块的方向投影;
183、cvMatchTemplate:模板匹配;
184、cvCreateMemStorage:用于创建一个内存存储器;
185、cvCreateSeq:创建序列;
186、cvSeqInvert:将序列进行逆序操作;
187、cvCvtSeqToArray:复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中;
188、cvFindContours:从二值图像中寻找轮廓;
189、cvDrawContours:绘制轮廓;
190、cvApproxPoly:使用多边形逼近一个轮廓;
191、cvContourPerimeter:轮廓长度;
192、cvContoursMoments:计算轮廓矩;
193、cvMoments:计算Hu不变矩;
194、cvMatchShapes:使用矩进行匹配;
195、cvInitLineIterator:对任意直线上的像素进行采样;
196、cvSampleLine:对直线采样;
197、cvAbsDiff:帧差;
198、cvWatershed:分水岭算法;
199、cvInpaint:修补图像;
200、cvGoodFeaturesToTrack:寻找角点;
201、cvFindCornerSubPix:用于发现亚像素精度的角点位置;
202、cvCalcOpticalFlowLK:实现非金字塔的Lucas-Kanade稠密光流算法;
203、cvMeanShift:mean-shift跟踪算法;
204、cvCamShift:camshift跟踪算法;
205、cvCreateKalman:创建Kalman滤波器;
206、cvCreateConDensation:创建condensation滤波器;
207、cvConvertPointsHomogenious:对齐次坐标进行转换;
208、cvFindChessboardCorners:定位棋盘角点;
209、cvFindHomography:计算单应性矩阵;
210、cvRodrigues2:罗德里格斯变换;
211、cvFitLine:直线拟合算法;
212、cvCalcCovarMatrix:计算协方差矩阵;
213、cvInvert:计算协方差矩阵的逆矩阵;
214、cvMahalanobis:计算Mahalanobis距离;
215、cvKMeans2:K均值;
216、cvCloneMat:根据一个已有的矩阵创建一个新矩阵;
217、cvPreCornerDetect:计算用于角点检测的特征图;
218、cvGetImage:CvMat图像数据格式转换成IplImage图像数据格式;
219、cvMatMul:两矩阵相乘;
opencv中有几个函数不懂是什么意思
1) IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );
cvCreateImage是openCV中的一个函数。OpenCV是Intel公司支持的开放计算机视觉库。
cvCreateImage:
创建头并分配数据
IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );
参数说明:
size 图像宽、高.
depth 图像元素的位深度,可以是下面的其中之一:
IPL_DEPTH_8U - 无符号8位整型
IPL_DEPTH_8S - 有符号8位整型
IPL_DEPTH_16U - 无符号16位整型
IPL_DEPTH_16S - 有符号16位整型
IPL_DEPTH_32S - 有符号32位整型
IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数
IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数
channels:
每个元素(像素)通道数.可以是 1, 2, 3 或 4.通道是交叉存取的,例如通常的彩色图像数据排列是:b0 g0 r0 b1 g1 r1 ... 虽然通常 IPL 图象格式可以存贮非交叉存取的图像,并且一些OpenCV 也能处理他, 但是这个函数只能创建交叉存取图像.
函数 cvCreateImage 创建头并分配数据,这个函数是下列的缩写型式:
header = cvCreateImageHeader(size,depth,channels);
cvCreateData(header);
2) IplImage* cvCloneImage( const IplImage* image );
在使用函数之前,不用内存,即不用。该函数会自己开一段内存,然后复制好image里面的数据,然后把这段内存中的数据返回.
例如
IplImage *src;
IplImage *dst;
dst = cvCloneImage(src);
就是直接把src这个图像复制给dst,不用给dst内存空间了,即不用写dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3).
3)void cvErode( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1 );
src
输入图像.
dst
输出图像.
element
用于腐蚀的结构元素。若为 NULL, 则使用 3×3 长方形的结构元素
iterations
腐蚀的次数
函数 cvErode 对输入图像使用指定的结构元素进行腐蚀,该结构元素决定每个具有最小值象素点的邻域形状:
dst=erode(src,element): dst(x,y)=min((x',y') in element))src(x+x',y+y')
函数可以是本地操作,不需另外开辟存储空间的意思。腐蚀可以重复进行 (iterations) 次. 对彩色图像,每个彩色通道单独处理。
CreateStructuringElementEx 创建结构元素;ReleaseStructuringElement 删除结构元素。
4) void cvAbsDiff( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst );
OpenCV 中计算两个数组差的绝对值的函数。
void cvAbsDiff( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst );
src1
第一个原数组
src2
第二个原数组
dst
输出数组
函数 cvAbsDiff 计算两个数组差的绝对值
dst(I)c = abs(src1(I)c - src2(I)c).
所有数组必须有相同的数据类型相同的大小(或ROI大小)
5)void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );
cvThreshold是opencv库中的一个函数
作用:函数 cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。(cvCmpS 也可以达到此目的) 或者是去掉噪声,例如过滤很小或很大象素值的图像点。本函数支持的对图像取阈值的方法由 threshold_type 确定。
形式:void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );
src:原始数组 (单通道 , 8-bit of 32-bit 浮点数)。dst:输出数组,必须与 src 的类型一致,或者为 8-bit。
threshold:阈值
max_value:使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值。
threshold_type:阈值类型 threshold_type=CV_THRESH_BINARY:
如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,des(x,y)=0;
threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:
如果 src(x,y)>threshold,dst(x,y) = 0; 否则,dst(x,y) = max_value.
threshold_typ
6)void cvDilate( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1 );
void cvDilate( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1 );
src
输入图像.
dst
输出图像.
element
结构元素。若为 NULL, 则使用默认的3×3 长方形,锚点在中间的结构元素,进行膨胀运算
iterations
膨胀的次数
函数 cvDilate 对输入图像使用指定的结构元进行膨胀,该结构决定每个具有最大值象素点的邻域形状。
说明:
使用任意结构元素膨胀图像,函数在调用中可以在输入图像上直接进行操作,如采用如下方式调用:cvDilate (img1, img1);
膨胀可以重复进行 (iterations) 次. 对彩色图像,每个彩色通道单独处理。
7) CreateStructuringElementEx
cvCreateStructuringElementEx
创建结构元素
IplConvKernel* cvCreateStructuringElementEx( int cols, int rows, int anchor_x, int anchor_y,
int shape, int* values=NULL );
cols
结构元素的列数目
rows
结构元素的行数目
anchor_x
锚点的相对水平偏移量
anchor_y
锚点的相对垂直偏移量
shape
结构元素的形状,可以是下列值:
CV_SHAPE_RECT, 长方形元素;
CV_SHAPE_CROSS, 交错元素 a cross-shaped element;
CV_SHAPE_ELLIPSE, 椭圆元素;
CV_SHAPE_CUSTOM, 用户自定义元素。这种情况下参数 values 定义了 mask,即象素的那个邻域必须考虑。
values
指向结构元素的指针,它是一个平面数组,表示对元素矩阵逐行扫描。(非零点表示该点属于结构元)。如果指针为空,则表示平面数组中的所有元素都是非零的,即结构元是一个长方形(该参数仅仅当shape参数是 CV_SHAPE_CUSTOM 时才予以考虑)。
函数 cv CreateStructuringElementEx 分配和填充结构 IplConvKernel, 它可作为形态操作中的结构元素。举个例子比较好说清楚
比如一个图
00000
01110
00000
用一个cvCreateStructuringElementEx( 3,1,0 0,CV_SHAPE_RECT)的元素来腐蚀,则结果为
00000
01000
00000
而用一个cvCreateStructuringElementEx( 3,1,1 0,CV_SHAPE_RECT)的元素来腐蚀,则结果为
00000
00100
00000
理解:cvCreateStructuringElementEx( 3,1,0 0,CV_SHAPE_RECT)中的3,1表示要腐蚀的对象是一个3列1行的矩阵,如果该矩阵里元素全为非零,则将其转化为同样大小只包含一个非零元素,而该非零元素的位置是(0,0)。同理cvCreateStructuringElementEx( 3,1,1 0,CV_SHAPE_RECT)中的3,1表示要腐蚀的对象是一个3列1行的矩阵,如果该矩阵里元素全为非零,则将其转化为同样大小只包含一个非零元素,而该非零元素的位置是(1,0)