在正常情況下, OpenCV的python接口和C語(yǔ)言接口基本一致. 但是, 對(duì)于python接口實(shí)現(xiàn)比較困難的地方, 一些函數(shù)和結(jié)構(gòu)體可能會(huì)有不同. 下面的描述就是有關(guān)此內(nèi)容的詳細(xì)介紹。希望會(huì)對(duì)你有所幫助。

函數(shù)接口也盡量保持和C語(yǔ)言一致. 最大的差異是在函數(shù)通過(guò)參數(shù)來(lái)返回值的時(shí)候. 由于python中有些基本的參數(shù)都不可改變的, 因此代替的方法是一次返回多個(gè)值. 同樣, 大部分的結(jié)構(gòu)和C語(yǔ)言中也有相似的功能, 但是語(yǔ)法可能有些不同. #t#

下面描述比較重要的差異, 具體的細(xì)節(jié)可以參考python接口的代碼.

沒(méi)有IplImage

最大的差異是python接口中沒(méi)有IplImage! 這主要是為了避免SWIG 在處理IplImage中隱含共享的不足. 以下是具體的替代方法:

原來(lái)返回IplImage的函數(shù), 現(xiàn)在返回CvMat 原來(lái)讀IplImage改為讀CvMat ，CvMat中沒(méi)有的IplImage屬性被添加以支持IplImage, 例如height, width, depth, imageDataSize等. ROI和COI相關(guān)函數(shù)被禁止使用. 不過(guò)用戶(hù)可以用cvGetSubRect/cvSplit/cvMerge來(lái)實(shí)現(xiàn)類(lèi)似的功能.

迭代訪(fǎng)問(wèn)

CvMat擴(kuò)展了python中的2個(gè)基本方法__iter__ 和 __getitem__, 來(lái)支持元素的簡(jiǎn)單訪(fǎng)問(wèn).

通過(guò)行的方式迭代

<python>x = cvCreateMat(m, n, type) for row in x:   
 
 # row is same as that returned by cvGetRowpython> 
 

通過(guò)列的方式迭代

<python>for col in x.colrange():   
 # col is same as that returned by cvGetColpython> 

切片方式

 獲取一行

<python>row = x[i]python>   
 

獲取一列

<python>col = x[:, i]python>  

獲取一個(gè)區(qū)域

<python>slice = x[0:10, 0:10]python>   
 

獲取一個(gè)元素

<python>elem = x[i, j]   
 
or   
elem = x[i][j]   
 
or if x is a vector   
elem = x[i]python>   
 

同樣的方法可以用來(lái)修改元素

<python># x and y are CvMat's x[0:10, 0:5] = y[10:20, 1:6] x[i, j]
 = 1; x[:, :] = 1; x[:, :] = cvScalar(1); x[0:10, i]
 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]python>   
 

#p#

CvMatND

暫時(shí)還不支持. 如果您有興趣自己實(shí)現(xiàn)的話(huà), 請(qǐng)聯(lián)系RomanStanchak.

CvSeq
python中訪(fǎng)問(wèn)CvSeq的代碼:

<python>num_contours, contours = cv.cvFindContours(...)   
 
hrange iterates through h_next element   
for contour in contours.hrange():   
 
   # contour is a CvSeq of points  
   for pt in contour:  
       print pt  
   # alternately  
   for pt in contour.vrange():  
       print pt  
   # alternately  
   for i in range(contour.total):  
       print contour[i]python> 
 

交互命令行編程

python的最大優(yōu)點(diǎn)是可以在交互命令行中開(kāi)發(fā)程序. 交互shell編程和Matlab類(lèi)似. 以下在命令行中顯示一副圖像的代碼:

<python>from opencv.cv import * from opencv.highgui import *
 cvStartWindowThread() cvNamedWindow("win") im
 = cvLoadImage("pics/airplane.jpg") cvShowImage("win", im)python>   
 

需要注意的是cvStartWindowThread函數(shù), 它目前只支持linux系統(tǒng). cvStartWindowThread 函數(shù)的目的是代替cvWaitKey()來(lái)實(shí)現(xiàn)窗口的自動(dòng)刷新. 去掉cvWaitKey()函數(shù)之后, 程序的輸入將不受cvWaitKey阻塞, 更便于shell交互.

Matlab語(yǔ)法

熟悉Matlab或SciPy的朋友, 可以更關(guān)注matlab_syntax模塊. 該模塊采用了和 Matlab/SciPy 類(lèi)似的方法來(lái)創(chuàng)建數(shù)組. 很多情況下, 這比用OpenCV的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)更加便捷. 切換行號(hào)顯示

<python>from opencv.cv import * from opencv.highgui import 
* from opencv.matlab_syntax import * cvStartWindowThread() im = imread("pics/airplane.jpg") imshow(im)python>