Opencv简介和第一个opencv程序资料
基于OpenCV的图像处理实践
基于OpenCV的图像处理实践一、引言随着计算机技术的持续发展，图像处理已经成为了一个重要的领域。
而在图像处理中，OpenCV（开源计算机视觉）的出现是一次重要的突破。
OpenCV作为一款规模宏大并且功能强大的开源图像处理库，其可用于许多不同的应用领域，如计算机视觉、机器学习和图像处理等。
本文旨在介绍OpenCV的基本概念和应用实践。
二、OpenCV的基本概念OpenCV（全称Open Source Computer Vision Library，即开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，它以C/C++语言编写。
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉库，拥有非常多的计算机视觉算法实现，包括各种图像处理、拍摄、分析以及基于机器学习的功能等。
OpenCV的主要特点有以下几个方面：1. 跨平台OpenCV库可以同时运行在Windows、Linux、Mac OS X、Android和iOS等各种系统上，开发人员不需要因为平台的变化而写不同的代码，使用OpenCV可以使得跨平台的开发变得十分方便。
2. 灵活易用OpenCV对于图像处理的各个领域都拥有大量的各种算法实现，因此可以很灵活的搭建各种形式的计算机视觉应用。
3. 高效性和准确性OpenCV的各种库都经过了严格的测试和优化，因此在运行效率上和处理准确性上都表现出色。
4. 自由开源OpenCV是完全开源的库，其提供各种开源功能模块。
由于很多开源开发者的积极参与，使得OpenCV的更新速度很快，其支持的算法也越来越多。
三、OpenCV的常见应用1. 图像处理OpenCV最常见的应用领域就是图像处理，它拥有各种人脸识别、图像去噪、边缘检测、图像纠正等处理功能。
这些处理函数可以帮助开发人员对图像进行处理，得到更好的图像质量和更准确的结果。
2. 视频分析除了图像处理，OpenCV还涉及到视频和实时视频分析的领域，包括视觉物体跟踪、视频稳定、帧率控制等等，这些应用可以使得视频分析的效果更加准确和稳定。
OpenCV图像处理技术介绍
OpenCV图像处理技术介绍一、概述OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款用于计算机视觉和机器视觉的开源跨平台库。
它被广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器学习、人工智能等领域，是一种非常强大、开放的框架。
本文将重点介绍 OpenCV 图像处理技术，以帮助读者了解它的具体应用和实现过程。
二、图像的读取和展示要使用 OpenCV 进行图像处理，需要先加载图像。
OpenCV 支持多种图像格式，如 BMP、JPEG、PNG、GIF 等。
用OpenCV 加载图像的方法有两种：一种是cv::imread() 函数，另一种是 cv::VideoCapture 类。
cv::imread() 函数可以通过指定图像路径或网络 URL 加载本地或远程图像，读取后返回一个 cv::Mat 对象，然后可以使用cv::imshow() 函数将图像展示在屏幕上。
三、灰度化和二值化灰度化将一个彩色图像转换为黑白图像，使得图像的像素值只有一个亮度值，而没有颜色信息。
在 OpenCV 中，可以通过cv::cvtColor() 函数将一张彩色图像转换为灰度图像。
二值化是将灰度图像中的像素值转换为 0 或 255，即黑色或白色。
它主要用于将图像转换为二进制图像，方便进一步处理。
在OpenCV 中，可以使用 cv::threshold() 函数实现图像的二值化，可以设置操作的阈值、最大值和操作类型等参数。
四、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑或增强的处理方法。
在 OpenCV 中，可以使用 cv::GaussianBlur() 函数实现图像的高斯滤波，可以设置卷积核的大小和标准差等参数，以及边缘处理的方法。
此外，还可以使用 cv::medianBlur() 函数进行中值滤波，cv::bilateralFilter() 函数进行双边滤波，以及 cv::blur() 函数进行均值滤波等。
opencv 使用手册
opencv 使用手册OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法。
OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。
OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。
OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。
OpenCV 还提供了机器学习模块，可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
要使用 OpenCV，首先需要安装 OpenCV 库。
可以使用 pip 命令安装opencv-python 和 opencv-contrib-python。
安装完成后，可以通过以下命令导入 OpenCV 模块：```pythonimport cv2 as cv```然后可以调用 OpenCV 提供的各种函数来处理图像和视频。
例如，可以使用 `()` 函数读取图像，使用 `()` 函数显示图像，使用 `()` 函数等待用户按键，使用 `()` 函数关闭所有窗口。
以下是一个简单的示例代码，用于读取一张图片并显示出来：```pythonimport cv2 as cv读取图片img = ("./data/")显示图片("image", img)等待用户按键，按下 q 键退出while True:if (1000) & 0xFF == ord("q"):break()```以上是 OpenCV 的基本使用手册，更多详细信息和函数文档可以在OpenCV 官方网站上查看。
OpenCV简介
基本的数据结构
1.图像结构 2.矩阵的与向量结构 3.其他的数据结构 （1）点的表示 （2）长方形维数的表示 （3）有偏移量的长方形表示
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图像结构
Opencv中的所有图像都采用同一个结构 IplImage,该图像结构说明参考后面的 PPT。实际上， IplImage是借鉴于Intel 公司最早发布的IPP图像处理开发包中 的定义；但由于IPP并非开源项目，因 此对于OpenCV基本采用这个较复杂的 图像结构，其版权方面的问题还有待 研究。
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OpenCV基础
１.OpenCV命名规则 ２.基本数据结构 ３.矩阵的使用与操作 ４.图象的使用与操作 ５.数据结构与数据操作
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OpenCV命名规则
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学习资源
目前，OpenCV方面的资源已经很多，当然最简单的方法还是在网上搜索， 比如在Google搜索引擎（） 中输入”OpenCV”即可进行相关查找，这里给出一些信息作为参考。 （1）参考手册 英文 请打开文件<opencv-root>/docs/index.htm进行查询。 中文 请打开网页/进行查阅。 （2）网络资源 官方网站 网址是/technology/computing/opencv/。 中文官方网站 网址是/。 软件下载 网址是/projects/opencvlibrary/。 （3）书籍 请阅读北京航空航天大学出版社出版的《OpenCV教程》。
1.函数命名规则
通用函数名为 cvActionTargetMod(…) 其中，Action表示核心函数（比如：Set，Create）； Target表示目标图像区域（比如：轮廓，多边形）； Mod表示可选变种（比如：变量类型）。
OpenCV_学习基础
集。
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2
OpenCV概述
OpenCV是Intel开源计算机视觉库。 它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了 图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 的特点
拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API 跨平台：Windows, Linux 免费（FREE）：无论对非商业应用和商业应用 速度快 使用方便
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基本数据结构
点：CvPoint 、CvPoint2D32f、CvPoint3D32f 矩形框大小：CvSize 、CvSize2D32f 矩形框：CvRect 可以存放1-4个数值的数组：CvScalar 定义迭代算法的终止规则：CvTermCriteria 矩阵：CvMat 、CvMatND 、CvSparseMat IPL图像头部：IplImage 定义不确定的数组：CvArr （仅作函数参数）
cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */
IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */
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int width; /* 图像宽像素数 */ int height; /* 图像高像素数*/ struct _IplROI *roi;/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */ struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */ void *imageId; /* 同上*/ struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/ int imageSize; /* 图像数据大小，单位字节*/ char *imageData; /* 指向排列的图像数据 */ int widthStep; /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */ int BorderMode[4]; int BorderConst[4]; /* 边际结束模式, 被忽略*/ char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构，是
个人整理的opencv最基本入门资料
---- By Moco Sun 2010.12.19
1. 简介 OpenCV 的全称是：Open Source Computer Vision Library，Intel 公司支持的开源计算机视
觉库，采用 c/c++编写，可以运行在 linux/windows/mac 等操作系统上。Opencv 还提供了 python、ruby、matlab 以及其他语言的接口。
//读取图像宽度 //读取图像高度 //读取图像通道数 //读取图像一行像素所占的字节数
{ pchar = (uchar*)image->imageData + i*widthStep; for (j=0; j<width; j++) { uchar* temp = pchar + j*channel; temp[0] += 10;//通道B temp[1] += 10;//通道G temp[2] += 10;//通道R }
其目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架，以帮助开发人员更便捷地设计更复杂的 计算机视觉相关应用程序。Opencv 包含的函数有 500 多个，覆盖了如工厂产品检测、医学 成像、信息安全、用户界面、摄像机标定、立体视觉和机器人等，具体将在下面介绍。 Opencv 使用宽松的 BSD 开源协议，在遵守协议的情况下，允许生成商业产品，不必开发源 代码。
CvSize表示图像的大小，为含两个int的结构体，定义如下
typedef struct CvSize { int width; int height; }
CvSize; 小贴士
Cv与cv的区别：以Cv开头的一般是函数，以cv开头的通常是内联数据元素。 CvPoint结构体不支持默认构造函数，但是可以通过inline的cvPoint(注意首字母小写)函数来创 建一个无名的CvPoint，这在传递一些函数参数经常使用，同理，CvScalar与cvScalar,CvSize与 cvSize等也有这样的用法。
opencv手册
opencv手册“OpenCV手册”指的是关于OpenCV（开源计算机视觉库）的详细指南。
OpenCV是一个包含数百种计算机视觉算法的开源库，广泛应用于图像处理、机器视觉和深度学习等领域。
该手册旨在为用户提供关于OpenCV的全面和深入的信息，以帮助用户快速上手并高效地使用该库。
以下是 opencv手册内容：1.概述：介绍OpenCV的基本概念、发展历程、应用领域和优势等。
2.安装与配置：提供在不同操作系统上安装和配置OpenCV的详细步骤，包括依赖项的安装、编译和安装等。
3.核心模块：介绍OpenCV的核心模块和功能，包括图像处理、特征检测、目标跟踪等。
4.图像处理：深入介绍图像处理的各种算法和技术，如滤波、色彩空间转换、边缘检测等。
5.计算机视觉：详细阐述计算机视觉的基本概念和算法，包括特征检测、目标跟踪和姿态估计等。
6.机器学习与深度学习：介绍如何使用OpenCV进行机器学习和深度学习任务，包括模型训练、数据预处理等。
7.实践应用：提供实际应用OpenCV的示例和案例，如人脸识别、物体检测和交通监控等。
8.优化与扩展：指导用户如何优化OpenCV的性能和扩展其功能，包括使用并行计算和自定义算法等。
9.文档与资源：提供OpenCV的官方文档、社区论坛和其他相关资源的链接，以便用户获取更多信息和支持。
10.常见问题与解答：总结使用OpenCV过程中常见的问题和解决方法，帮助用户快速解决问题。
总之，OpenCV手册是一本全面而深入的指南，旨在为用户提供有关OpenCV的详细信息和使用指导。
通过阅读这本手册，用户可以快速上手并掌握OpenCV的核心功能和应用技巧，从而更好地利用该库进行计算机视觉相关的项目开发和应用。
opencv4应用开发-入门,进阶与工程化实践
opencv4应用开发-入门,进阶与工程化实践引言随着计算机视觉技术的飞速发展，OpenCV已成为计算机视觉领域的核心库。
OpenCV4在图像处理、目标检测、机器学习等领域的应用日益广泛。
本文将带领大家从入门到进阶，再到工程化实践，深入探索OpenCV4的魅力。
第一部分：入门篇1.1 OpenCV4简介首先，我们来了解一下OpenCV4。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法。
OpenCV4在保持原有功能的基础上，进一步优化了算法性能，并增加了许多新的功能模块。
1.2 环境配置在开始OpenCV的学习之前，我们需要配置好开发环境。
这包括安装OpenCV 库、选择合适的编程语言（如Python、C++等）以及相应的开发工具（如PyCharm、Visual Studio等）。
1.3 基本操作在掌握了环境配置后，我们可以开始学习OpenCV的基本操作，如图像的读取、显示、保存等。
通过这些基础操作，我们可以对图像进行简单的处理，如灰度转换、噪声去除等。
第二部分：进阶篇2.1 图像处理算法在掌握了基本操作后，我们可以进一步学习OpenCV提供的各种图像处理算法，如滤波、边缘检测、形态学处理等。
这些算法可以帮助我们更好地理解和处理图像。
2.2 目标检测与跟踪目标检测和跟踪是计算机视觉的重要应用之一。
OpenCV提供了多种目标检测和跟踪的方法，如Haar级联、HOG+SVM、深度学习模型等。
通过这些方法，我们可以实现人脸检测、行人检测等功能。
2.3 机器学习与计算机视觉近年来，机器学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。
OpenCV4结合了多种机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，使得我们可以在计算机视觉任务中更好地利用机器学习的能力。
第三部分：工程化实践篇3.1 项目管理与团队协作在大型项目中，良好的项目管理至关重要。
我们需要根据项目的需求，制定合适的开发计划，并进行有效的团队协作。
opencvPPT
1.AdaptiveThreshold自适应阈值方法 void cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value, int adaptive_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, int threshold_type=CV_THRESH_BINARY, int block_size=3, double param1=5 ); 函数 cvAdaptiveThreshold 将灰度图像变换到二值图像 2.Threshold对数组元素进行固定阈值操作 void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 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。 或者是去掉噪声，例如过滤很小或很大象素值的图像点。 3.CvtColor色彩空间转换 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code ); 函数 cvCvtColor 将输入图像从一个色彩空间转换为另外一个色彩空间。 4.Integral计算积分图像 void cvIntegral( const CvArr* image, CvArr* sum, CvArr* sqsum=NULL, CvArr* tilted_sum=NULL ); 利用积分图像，可以计算在某象素的上－右方的或者旋转的矩形区域中进行求和、求均值以 及标准方差的计算，并且保证运算的复杂度为O(1)。 可以在变化的窗口内做快速平滑或窗口相关等操作。 5.Filter2D对图像做卷积 void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst,const CvMat* kernel, CvPoint anchor=cvPoint(-1,-1)); 6.Smooth各种方法的图像平滑 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1=3, int param2=0, double param3=0, double param4=0 );
opencv轻松入门面向python代码
一、介绍OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，可以用于各种应用领域，如图像处理、目标检测、人脸识别等。
本文将介绍如何使用Python代码轻松入门OpenCV，帮助读者快速掌握OpenCV的基本使用方法。
二、安装在开始学习OpenCV之前，首先需要安装OpenCV库。
可以通过命令行或者Anaconda来安装OpenCV，具体安装方法可以参考OpenCV冠方全球信息站提供的安装教程。
安装完成后，需要确保OpenCV库已经成功导入到Python环境中。
三、图像加载与显示1. 导入必要的库在Python代码中，首先需要导入OpenCV库和NumPy库。
OpenCV库提供了图像处理的函数，NumPy库用于数组操作和数学计算。
```pythonimport cv2import numpy as np```2. 读取图像文件使用`cv2.imread()`函数可以读取图像文件，并将图像数据存储为一个多维数组。
```pythonimg = cv2.imread('image.jpg')```3. 显示图像使用`cv2.imshow()`函数可以显示图像，需要指定显示窗口的名称和要显示的图像数据。
```pythoncv2.imshow('image', img)cv2.w本人tKey(0)cv2.destroyAllWindows()```四、图像处理1. 灰度转换使用`cv2.cvtColor()`函数可以将彩色图像转换为灰度图像。
```pythongray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)```2. 边缘检测使用`cv2.Canny()`函数可以进行边缘检测，需要指定阈值参数。
```pythonedges = cv2.Canny(gray_img, 100, 200)```五、图像保存使用`cv2.imwrite()`函数可以将处理后的图像保存为文件。
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cout << "Please input name of image(no more than 100 characters),input -1 end the program:\n";//输出 提示语
return 0; }
成都信息工程大学 王和远
程序改进
可由键盘输入图像文件名称进行显示 可重复显示不同图像直到输入-1结束程序
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//程序功能：从键盘读入需要显示的图像名称并显示该图像
#include <cstdio> #include <iostream> <opencv2/opencv.hpp>
int main(void) { const char *pstrImageName = "1.jpg";//指定显示图像文件名称 const char *pstrWindowsTitle = "My first opencv program";//定义窗口名称
IplImage *pImage = cvLoadImage(pstrImageName, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);//从文件中读取图像 cvNamedWindow(pstrWindowsTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口 cvShowImage(pstrWindowsTitle, pImage);//在指定窗口中显示图像 cvWaitKey();//等待按键事件 cvDestroyWindow(pstrWindowsTitle);//关闭窗口 cvReleaseImage(&pImage);//释放图像内存空间
源文件——添加——新建项——C++文件——main.cpp
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成都信息工程大学 王和远来自 成都信息工程大学 王和远项目配置
修改项目的相关配置。具体为：项目--属性-- 配置属性--VC++ 目录 Include path(包含目录)：
C:\opencv\build\include C:\opencv\build\include\opencv C:\opencv\build\include\opencv2 Lib path（库目录）： C:\opencv\build\x86\vc12\lib C:\opencv\build\x86\vc12\staticlib 链接器--输入--附加依赖项：（C:\opencv\build\x86\vc12\lib目录下的所有lib文件名） opencv_ts300.lib opencv_world300.lib opencv_ts300d.lib opencv_world300d.lib
输入或者选择相应路径C:\opencv\build\x86\vc12\bin
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用vs2015新建一个C++的win32控制台项目
打开vs2015 文件——新建——项目 Visual C++
Win32
Win32控制台应用程序——空项目
OpanCV简介
OpenCV3.0+VS2015的配置方法
第一个opencv程序
My first opencv program
显示一个指定图片图像
成都信息工 程大学 王和远 CUITWhy
OpenCV简介
全称：Open Source Computer Vision Library
OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，实现了图像处理和计算 机视觉方面的很多通用算法。
#include <cstring> #include
using namespace std;
int main(void)
{
const char pstrImageName[105] = {};//定义图像名称变量
const char *pstrWindowsTitle = "My first opencv program";//定义窗口名称
OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，也提供其他主流语言的接 口
OpenCV可以在 Windows, Android, Maemo,FreeBSD, OpenBSD, iOS,Linux 和 Mac OS等平台上运行
包含19个模块（此次实践所采取的主要模块估计为【stitching】模块）
【stitching】——image stitching，图像拼接模块包含以下部分：
拼接流水线
特点寻找和匹配图像 估计旋转
自动校准
图片歪斜
接缝估测
曝光补偿
图片混合
OpenCV就是19个模块作为代码容器组合起来的一个SDK（Software Development Kit，软件开发工具包）
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我的环境
系统：win10 version1511 （64位） IDE：Visual studio Professional 2015 Opencv：3.0 for windows（下载地址：/）
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下载并安装opencv
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编写程序并编译运行
//程序功能：显示指定图像文件 #include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")//屏蔽控制台应用程序的窗口（难看的黑框）
1、下载：下载文件其实是一个自解压包。并不是真正的安装程序 2、安装：实际即将其解压到你所指定的目录，本人直接解压到c盘根目录
（注意路径尽量不要出现汉字、空格等特殊字符）
解压路径
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设置电脑环境变量
打开电脑属性 高级系统设置——高级 环境变量 系统变量——Path（编辑——新建）