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File metadata and controls

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OpenCV.js

1. 简介

2. 数据类型

  • 图像数据类型

    • Mat 是 OpenCV 基础的图像数据结构，其数据类型对照表如下：

      Data Properties C++ Type JavaScript Typed Array Mat Type
      data uchar Uint8Array CV_8U
      data8S char Int8Array CV_8S
      data16U ushort Uint16Array CV_16U
      data16S short Int16Array CV_16S
      data32S int Int32Array CV_32S
      data32F float Float32Array CV_32F
      data64F double Float64Array CV_64F

    • MatVector 即多个 Mat 组成的向量，使用 push_back(mat: cv.Mat)、 get(index: number) 和 set(index: number, mat: cv.Mat)方法添加、读取和设置 Mat 至 MatVector 中

    • Mat 和 MatVector 类型的变量请在不再需要使用的时候使用 delete() 方法将其删除，否则该变量将会持续占用内存

    • 简单的创建和删除方式如下：

      // 创建一个 Mat
let mat = new cv.Mat()

// 创建一个 MatVector
let matVector = new cv.MatVector()

// 添加一个 Mat
matVector.push_back(mat)

// 获取 index 为 0 的 Mat 
mat = matVector.get(0)

// 设置 index 为 0 的 Mat 
matVector.set(0, mat)

// 删除 Mat
mat.delete()

// 删除 MatVector
matVector.delete()

  • 其他数据类型及其对应的 JS 对象格式，创建变量时两种方式均可使用

    // 坐标点
new cv.Point(x, y) = {
    x: number, 
    y: number
}

// 像素点
new cv.Scalar(R, G, B, Alpha) = [
    R: number, 
    G: number, 
    B: number, 
    Alpha: number
]

// 图像尺寸
new cv.Size(width, height) = {
    width: number, 
    height: number
}

// 圆形区域
new cv.Circle(center, radius) = {
    center: {
        x: number,
        y: number
    }, 
    radius: number
}

// 矩形区域
new cv.Rect(x, y, width, height) = {
    x: number, 
    y: number, 
    width: number, 
    height: number
}

// 旋转矩形区域
new cv.RotatedRect(center, size, angle) = {
    center: {
        x: number,
        y: number
    }, 
    size: {
        width: number, 
        height: number 
    },
    angle: number
}

3. 常用接口

  • OpenCV.js 的 API 与 OpenCV C++ 版本 API 非常相似

  • OpenCV.js 常用的 API 如下：

    • 图像读取和显示

      // 读取
cv.imread(dom) -> dst

// 显示
cv.imshow(dst, dom)
        dom(Dom/string): img 标签或其 id（读取） / canvas 标签或其 id（读取/显示）

  dst(cv.Mat): 图像（RGBA）

    • 创建图像

      // 创建一个 Mat 格式的图像
new cv.Mat() -> mat
new cv.Mat(size, type) -> mat
new cv.Mat(rows, cols, type) -> mat
new cv.Mat(rows, cols, type, scalar) -> mat


// 创建一个值全部为零的图像
cv.Mat.zeros(rows, cols, type) -> mat

// 创建一个值全部为一的图像
cv.Mat.ones(rows, cols, type) -> mat

// 创建一个对角线值为一的图像
cv.Mat.eye(rows, cols, type) -> mat

// 使用 JS Array 生成图像
cv.matFromArray(rows, cols, type, array) -> mat

// 使用 canvas ImageData 生成图像
cv.matFromImageData(imgData) - mat
        size(cv.size): 图像尺寸
  rows(number): 图像高度
  cols(number): 图像宽度
  type(number): 图像类型（cv.CV_8UC3 ...）
  scalar(cv.Scalar): 图像初始值
  array(Array): JS 图像数组
  imgData(ImageData): canvas 图像数据

  mat(cv.Mat): 图像（type）

    • 获取图像属性

      // 图像高度
mat.rows -> rows

// 图像宽度
mat.cols -> cols

// 图像尺寸
mat.size() -> size

// 图像通道数量
mat.channels() -> channels

// 图像数据类型
mat.type() -> type
        mat(cv.Mat): 图像

  rows(number): 图像高度
  cols(number): 图像宽度
  size(cv.Size): 图像尺寸
  channles(number): 图像通道数量
  type(number): 图像数据类型（cv.CV_8UC3 ...）

    • 获取图像数据

      mat.data -> data
mat.data8S -> data8S
mat.data16U -> data16U
mat.data16S -> data16S
mat.data32S -> data32S
mat.data32F -> data32F
mat.data64F -> data64F
        mat(cv.Mat): 图像

  data(Uint8Array): 无符号 8 位整型数据
  data8S(Int8Array): 有符号 8 位整型数据
  data16U(Uint16Array): 无符号 16 位整型数据
  data16S(Int16Array): 有符号 16 位整型数据
  data32S(Int32Array): 有符号 32 位整型数据
  data32F(Float32Array): 32 位浮点数据
  data64F(Float64Array): 64 位浮点数据

    • 裁切图像

      mat.roi(rect) -> matROI
        rect(cv.Rect): 图像裁切区域

  matROI(cv.Mat): 裁切图像

    • 颜色空间转换

      cv.cvtColor(src, dst, code)
        src(cv.Mat): 输入图像
  dst(cv.Mat): 输出图像
  code(number): 转换类型（cv.COLOR_RGBA2RGB ...）

    • 图像缩放

      cv.resize(src, dst, dsize, fx, fy, interpolation)
        src(cv.Mat): 输入图像
  dst(cv.Mat): 输出图像
  dsize(cv.Size): 目标尺寸
  fx(number): x 轴缩放因子
  fy(number): y 轴缩放因子
  interpolation(number): 插值类型（cv.INTER_LINEAR ...）

    • 创建图像向量

      new cv.MatVector() -> matVector
        matVector(cv.MatVector): 图像向量

    • 图像向量操作

      // 添加
matVector.push_back(mat)

// 获取
matVector.get(index) -> mat

// 设置
matVector.set(index, mat)
        matVector(cv.MatVector): 图像向量

  mat(cv.Mat): 图像
  index(number): 索引值

    • 通道拆分与合并

      // 拆分
cv.split(src, channels)

// 合并
cv.merge(channels, dst)
        src(cv.Mat): 输入图像
  dst(cv.Mat): 输出图像
  channels(cv.MatVector): 通道图像向量

    • 删除对象

      // 删除图像对象
mat.delete()

// 删除图像向量对象
matVector.delete()
        mat(cv.Mat): 图像
  matVector(cv.MatVector): 图像向量

    • 创建视频流

      new cv.VideoCapture(videoSource) -> cap
        videoSource(Dom/string): video 标签或其 id

  cap(cv.VideoCapture): 视频流

    • 读取视频帧

      cap.read(mat)
        cap(cv.VideoCapture): 视频流

  mat(cv.Mat): 图像

  • 更多 API 和详细信息请参考官方文档：OpenCV Docs

  • 更多示例代码请参考官方指南：OpenCV.js Tutorials