Open CV动态库调试方法
opencv库用法 -回复
opencv库用法-回复OPENCV库的用法OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，旨在帮助开发人员开发计算机视觉应用程序。
OpenCV提供了许多功能和算法，可以处理图像和视频处理、目标检测、人脸识别、机器学习等领域。
本文将一步一步回答关于OpenCV库的用法，并介绍如何使用该库进行图像处理、目标检测和人脸识别等任务。
1. 安装OpenCV首先，需要安装OpenCV库。
在Windows环境下，可以从OpenCV 官方网站（2. 创建一个项目完成安装后，可以开始创建一个OpenCV项目。
可以使用任何IDE（集成开发环境）来编写代码，并连接OpenCV库。
在C++中，可以使用include语句来引用所需的OpenCV功能。
3. 加载和显示图像首先，我们需要加载一张图像，并在屏幕上显示它。
可以使用OpenCV 的imread函数来加载图像。
例如，以下代码加载了名为"image.jpg"的图像：cppMat image = imread("image.jpg");然后，可以使用imshow函数在窗口上显示图像：cppimshow("Window Name", image);最后，使用waitKey函数来等待用户按下任意键关闭窗口：cppwaitKey(0);4. 图像处理OpenCV提供了许多图像处理函数，可以对图像进行各种操作，如调整亮度和对比度、图像滤波、边缘检测等。
例如，以下代码将对加载的图像进行灰度化处理：cppMat grayscaleImage;cvtColor(image, grayscaleImage, COLOR_BGR2GRAY);在这个例子中，cvtColor函数将BGR（蓝绿红）图像转换为灰度图像。
5. 目标检测OpenCV还提供了强大的目标检测功能，可以识别图像中的特定目标，例如人脸、车辆等。
visual studio中动态库的断点调试方法
Visual Studio中动态库的断点调试方法1. 什么是动态库？动态库（Dynamic Link Library，简称DLL）是一种包含可被多个程序共享的代码和数据的文件。
与静态库相比，动态库在程序运行时被加载到内存中，可以被多个程序同时使用，节省了内存空间。
2. Visual Studio中的断点调试断点调试是一种常用的调试方法，它可以在程序执行到指定位置时暂停执行，允许程序员检查程序的状态，查看变量的值，以及进行其他调试操作。
在Visual Studio中，我们可以使用断点调试方法来调试动态库，以便更好地理解和修复代码中的问题。
3. 设置断点在Visual Studio中，设置断点非常简单。
以下是设置断点的步骤：1.打开动态库项目。
2.在代码编辑器的左侧空白区域单击鼠标左键，在该行上设置一个断点。
断点将以红色圆圈的形式显示。
3.在需要调试的地方设置断点。
通常，我们会在函数的开头或者可能出现问题的代码行上设置断点。
4. 启动调试会话设置好断点后，我们需要启动调试会话来运行程序并暂停在断点处。
以下是启动调试会话的步骤：1.单击“调试”菜单，然后选择“开始调试”或者按下F5键。
2.程序将开始运行，并在遇到第一个断点时暂停执行。
此时，Visual Studio的调试工具窗口将显示程序的当前状态。
5. 调试工具窗口Visual Studio提供了多个调试工具窗口，用于查看和修改程序的状态。
以下是一些常用的调试工具窗口：•自动变量窗口：显示当前函数中的所有自动变量，以及它们的值。
•局部变量窗口：显示当前函数中的所有局部变量，以及它们的值。
•监视窗口：允许我们自定义观察表达式，以查看变量的值。
•调用堆栈窗口：显示当前调用堆栈的状态，即调用关系。
•输出窗口：显示程序的输出信息和调试信息。
这些工具窗口可以帮助我们更好地理解程序的执行过程，并找到问题所在。
6. 断点操作在调试会话中，我们可以对断点进行一些操作，以便更好地调试代码。
open cv中的Mat详解
通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。因此，当在程序中传递图像并创建拷贝时，大的开销 是由矩阵造成的，而不是信息头。OpenCV 是一个图像处理库，囊括了大量的图像处理函数， 为了解决问题通常要使用库中的多个函数，因此在函数中传递图像是家常便饭。同时不要忘 了我们正在讨论的是计算量很大的图像处理算法，因此，除非万不得已，我们不应该拷 贝 大 的图像，因为这会降低程序速度。 二、Mat 的基本操作
如果想建立互不影响的 Mat，是真正的复制操作，需要使用函数 clone()或者 copyTo()。
说到数据的存储，这一直就是一个值得关注的问题，Mat_<uchar>对应的是 CV_8U， Mat_<uchar>对应的是 CV_8U，Mat_<char>对应的是 CV_8S，Mat_<int>对应的是 CV_32S， Mat_<float>对应的是 CV_32F，Mat_<double>对应的是 CV_64F，对应的数据深度如下：
需要注意的是，copy 这样的操作只是 copy 了矩阵的 matrix header 和那个指针，而不是矩 阵的本身，也就意味着两个矩阵的数据指针指向的是同一个地址，需要开发者格外注意。比 如上面这段程序，A、B、C 指向的是同一块数据，他们的 header 不同，但对于 A 的操作 同样也影响着 B、C 的结果。刚刚提高了内存自动释放的问题，那么当我不再使用 A 的时 候就把内存释放了，那时候再操作 B 和 C 岂不是很危险。不用担心，OpenCV 的大神为我 们已经考虑了这个问题，是在最后一个 Mat 不再使用的时候才会释放内存，咱们就放心用 就行了。
在 2001 年刚刚出现的时候，OpenCV 基于 C 语言接口而建。为了在内存（memory） 中存放图像，当时采用名为 IplImage 的 C 语言结构体，时至今日这仍出现在大多数的旧 版教程和教学材料。但这种方法必须接受 C 语言所有的不足，这其中最大的不足要数手动内 存管理，其依据是用户要为开辟和销毁内存负责。虽然对于小型的程序来说手动管理内 一、Mat 简介
Open_CV的安装及使用说明
Open CV的安装及使用说明******************************************************************************* 如果不需要安装OpenCV中的(CalibFilter、ProxyTrans、SyncFilter)，则步骤为以下方式(1)安装Open CV（这里的OpenCV版本为OpenCV_1.0）；(2)点击”我的电脑”右键属性的系统环境变量，在path中添加<opencv_root>\bin路径，例如：D:\OpenCV\bin；(3)打开<opencv_root>\_make\opencv.dsw，选择菜单Build->Batch Build->Build；******************************************************************************* 如果需要安装OpenCV中的(CalibFilter、ProxyTrans、SyncFilter)，则步骤为以下方式(1)安装SDK（注意：2004年下半年及2005以后的版本都不包括directshow），安装目录为：D:\ DXSDK；(2)安装Open CV（这里的OpenCV版本为OpenCV_1.0）；(3)点击”我的电脑”右键属性的系统环境变量，在path中添加<opencv_root>\bin路径，例如：D:\OpenCV\bin；(4)编译D:\DXSDK\Samples\C++\DirectShow\BaseClasses，编译建立Release和Debug版本，将产生的库strmbase.lib和strmbasd.lib拷贝到目录<DirectXSDKInstallFolder>\lib下，在Developer Studio的Tools->Options->Directories->Include files中添加如下路径：<DirectXSDKInstallFolder>\include<DirectXSDKInstallFolder>\samples\C++\DirectShow\BaseClasses另外在Tools->Options->Directories->Library files中添加如下路径：<DirectXSDKInstallFolder>\lib；(5)打开<opencv_root>\_make\opencv.dsw，选择菜单Build->Batch Build->Build，又打开<opencv_root>\_make\opencv_directshow.dsw，选择菜单Build->Batch Build->Build；*******************************************************************************注意：在编译opencv.dsw有错误错误的地方是"foreground_regions"问题。
open c opencv isopened 返回false
cv::VideoCapture 是OpenCV 中用于打开和读取视频文件或摄像头的类。
当你尝试打开一个视频或摄像头时，可以使用isOpened() 方法来检查是否成功打开。
如果isOpened() 返回false，这意味着cv::VideoCapture 对象没有成功打开视频或摄像头。
以下是一些可能的原因和解决方案：文件路径错误：确保你提供的视频文件路径是正确的。
对于摄像头，如果你没有指定任何路径，它会尝试打开默认的摄像头。
驱动程序问题：确保你的摄像头或视频文件的驱动程序是正确的，并且已经安装。
权限问题：确保你有足够的权限访问和读取视频文件或摄像头。
软件冲突：某些软件可能会与OpenCV 冲突，导致无法打开视频或摄像头。
尝试关闭其他可能冲突的软件。
硬件问题：确保你的摄像头或视频文件没有问题，可以尝试在其他设备或软件上测试。
代码问题：确保你的代码正确初始化了cv::VideoCapture 对象，并且正确调用了open() 方法。
以下是一个简单的代码示例，展示如何使用cv::VideoCapture 和isOpened()：cpp#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>int main() {// 创建一个VideoCapture 对象cv::VideoCapture cap("path_to_your_video_file.mp4");if (!cap.isOpened()) {std::cerr << "无法打开视频文件！" << std::endl;return -1;}// ... 这里可以添加读取视频帧和处理帧的代码...return 0;}请注意，你需要在项目中链接OpenCV 库，并确保正确安装和配置了OpenCV。
opencv调用ffmpeg命令
1. Opencv调用FFmpeg命令是什么意思？Opencv是一个开源的计算机视觉库，可以让开发者轻松地使用图像和视瓶处理功能。
FFmpeg是一个用于音频和视瓶处理的开源软件库，它提供了用于录制、转换和流式传输视瓶和音频的工具。
Opencv调用FFmpeg命令是指在Opencv中使用FFmpeg的命令来处理视瓶和音频文件，比如读取和保存视瓶文件、截取视瓶帧、转换视瓶格式等。
2. Opencv调用FFmpeg命令的步骤和方法步骤一：安装Opencv和FFmpeg库在使用Opencv调用FFmpeg命令之前，首先需要安装Opencv和FFmpeg库。
Opencv的安装可以通过源码编译或者使用包管理工具来进行安装。
FFmpeg的安装可以通过源码编译或者使用包管理工具来进行安装。
步骤二：编写Opencv调用FFmpeg命令的代码在安装好Opencv和FFmpeg库之后，就可以编写Opencv调用FFmpeg命令的代码了。
在代码中，可以使用Opencv提供的接口和函数来调用FFmpeg命令，比如使用cv::VideoCapture来读取视瓶文件，使用cv::VideoWriter来保存视瓶文件，使用cv::imwrite来保存图像文件等。
步骤三：运行Opencv调用FFmpeg命令的程序编写好Opencv调用FFmpeg命令的代码之后，就可以编译和运行程序了。
在程序运行时，Opencv会调用FFmpeg的命令来处理视瓶和音频文件，比如读取和保存视瓶帧，转换视瓶格式等。
3. Opencv调用FFmpeg命令的应用场景Opencv调用FFmpeg命令可以应用于许多领域，比如视瓶监控、视瓶处理、机器视觉等。
在视瓶监控领域，可以使用Opencv调用FFmpeg命令来读取摄像头的视瓶流，进行视瓶分析和处理。
在视瓶处理领域，可以使用Opencv调用FFmpeg命令来处理视瓶文件，比如提取视瓶帧，转换视瓶格式等。
在机器视觉领域，可以使用Opencv调用FFmpeg命令来处理图像和视瓶数据，进行图像处理、目标检测等。
VC++动态链接库创建和调用全过程详细讲解
1.概论先来阐述一下DLL(Dynamic Linkable Library)的概念.你可以简单的把DLL看成一种仓库.它提供给你一些可以直接拿来用的变量、函数或类。
在仓库的发展史上经历了“无库－静态链接库－动态链接库”的时代。
静态链接库与动态链接库都是共享代码的方式.如果采用静态链接库.则无论你愿不愿意.lib中的指令都被直接包含在最终生成的EXE文件中了。
但是若使用DLL.该DLL不必被包含在最终EXE文件中.EXE文件执行时可以“动态”地引用和卸载这个与EXE独立的DLL 文件。
静态链接库和动态链接库的另外一个区别在于静态链接库中不能再包含其他的动态链接库或者静态库.而在动态链接库中还可以再包含其他的动态或静态链接库。
对动态链接库.我们还需建立如下概念：（1）DLL 的编制与具体的编程语言及编译器无关只要遵循约定的DLL接口规范和调用方式.用各种语言编写的DLL都可以相互调用。
譬如Windows提供的系统DLL（其中包括了Windows的API）.在任何开发环境中都能被调用.不在乎其是Visual Basic、Visual C++还是Delphi。
（2）动态链接库随处可见我们在Windows目录下的system32文件夹中会看到kernel32.dll、user32.dll和gdi32.dll.windows的大多数API都包含在这些DLL中。
kernel32.dll中的函数主要处理内存管理和进程调度；user32.dll中的函数主要控制用户界面；gdi32.dll中的函数则负责图形方面的操作。
一般的程序员都用过类似MessageBox的函数.其实它就包含在user32.dll这个动态链接库中。
由此可见DLL对我们来说其实并不陌生。
(3)VC动态链接库的分类Visual C++支持三种DLL.它们分别是Non-MFC DLL（非MFC动态库）、MFC Regular DLL （MFC规则DLL）、MFC Extension DLL（MFC扩展DLL）。
visual studio中动态库的断点调试方法
visual studio中动态库的断点调试方法Visual Studio中动态库的断点调试方法介绍本文介绍了在Visual Studio中如何进行动态库的断点调试。
我们将会讨论几种常用的方法和技巧，以帮助您更好地进行调试工作。
方法一：静态链接调试在Visual Studio中，我们可以通过静态链接的方式调试动态库。
以下是该方法的步骤：1.打开您的项目解决方案。
2.在解决方案资源管理器中，右键单击您的动态库项目，并选择“属性”选项。
3.在属性窗口中，导航到“配置属性” > “常规”选项。
4.确保“配置类型”设置为“动态链接库（.dll）”。
5.转到“调试”选项。
6.在“启动操作”下拉菜单中，选择“启动项目”。
7.单击“确定”按钮保存更改。
8.设置断点并启动调试会话，Visual Studio将会自动加载并调试您的动态库。
方法二：动态库调试器Visual Studio还提供了动态库调试器工具，用于更方便地调试动态库。
以下是该方法的步骤：1.在Visual Studio中打开您的项目解决方案。
2.在解决方案资源管理器中，右键单击您的动态库项目，并选择“属性”选项。
3.在属性窗口中，导航到“配置属性” > “调试”选项。
4.在“启动动作”中，选择“启动外部程序”。
5.在“外部程序”字段中，输入可执行文件的路径（该可执行文件将使用您的动态库）。
6.单击“确定”按钮保存更改。
7.设置断点并启动调试会话，Visual Studio将会自动加载并调试您的动态库。
方法三：远程调试如果您的动态库在远程机器上运行，您可以使用Visual Studio 进行远程调试。
以下是该方法的步骤：1.在动态库所在的远程机器上安装和配置Visual Studio远程调试工具。
2.在本地的Visual Studio中，打开您的项目解决方案。
3.在解决方案资源管理器中，右键单击您的动态库项目，并选择“属性”选项。
4.在属性窗口中，导航到“配置属性” > “调试”选项。
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Open CV动态库调试方法
------西安交大智能交互与软件实验室2012/6/26 调试OpenCV 动态库能够更好的理解OpenCV代码，并且根据需要可以修改OpenCV源代码，在OpenCV已有算法的基础上修改源码，以快速达到算法验证的目的。
OpenCV在安装时，已针对VC++的某个版本以及处理器种类编译了动态库，用户可以直接使用。
但OpenCV自带的动态库并没有调试功能，因此如果需要调试动态库，则需要重新编译动态库。
一、编译OpenCV动态库
1）安装Cmake
从/cmake/resources/software.html下载 Windows (Win32 Installer) 安装。
2）用Cmake导出VC + +项目文件
运行cmake-gui，设置where is the source code路径为OpenCV安装路径（本文档假定安装位置为：D:\Program Files\OpenCV2.3.1），并创建子目录D:\Program Files\OpenCV2.3.1\build_my，并将cmake的"where to build the binaries"设置为这个目录。
然后点 configure，在弹出的对话框内选择 Visual Studio 9 2008。
你可根据你的系统修改选项，修改后再次选择“Congfigure”，完成后选择“Generate”。
3）编译OpenCV Debug版本库
完成上一步骤后，将在D:\Program Files\OpenCV2.3.1\build_my目录下生成OpenCV.sln的VC Solution File，请用VC++ 2008 Express打开OpenCV.sln，然后执行如下操作：在Debug下，选择Solution Explorer里的 Solution OpenCV，点右键，运行"Rebuild Solution"；如编译无错误，再选择INSTALL项目，运行"Build"。
全部运行完毕后，针对你的系统的OpenCV Debug版本的动态库就全部生成了。
二、配置VC++
重新编译OpenCV库之后，需要告诉VC去什么地方寻找Debug版本的库。
打开VC，选择菜单“工具”->”选项”->”VC++目录”->”库文件”，把路径D:\Program Files\OpenCV2.3.1\build_my\lib\Debug 添加进去。
三、配置环境变量
前一步只是告诉编译器 .lib文件所在路径，而非真正的动态库的路径。
.lib文件只是描述了动态库，包括动态库的导出函数符号，文件名等信息。
在编译时,.lib文件作为动态库的替代文件将参与到编译连接过程，以帮助应用程序找到相应的库动态库文件以及相关导出函数。
而程序运行时，主要依据环境变量PATH寻找动态库的，因此需要设置环境变量PATH。
将目录D:\Program Files\OpenCV2.3.1\build_my\bin\Debug 添加到环境变量PATH
中，如下：
四、调试动态库
调试动态库的关键在于把动态库的工程和调用动态库的工程放入同一个工作区中。
以调试目标检测的动态库为例，
1）打开build_my\modules\objdetect\opencv_objdetect.sln，在左边的“解决方案资源管理区”面板中看到如下工程：
其中工程opencv_test_objdetect为调用动态库的工程，它包含应用程序入口main(),但该工程是OpenCV自带的，我们需要需要用自己的工程来调试动态库，因此需要添加自己的测试工程,如下：
2）导入测试工程：右击面板左上方（opencv_objdetect）,选择“添加”->”现有项目”,选择测试工程的.vcproj文件，导入该测试工程，假设该测试工程为haardetection,如下：
3）为新导入的测试工程配置属性，在属性->”链接器”->”输入”->”附加依赖项”中，确保如下值已填好：opencv_highgui231d.lib opencv_core231d.lib opencv_imgproc231d.lib opencv_legacy231d.lib
opencv_objdetect231d.lib
这样使该测试工程调用的是Debug版本的动态库。
4) 右击面板左上方（opencv_objdetect）,选择“属性”->”启动项目”,选中单启动项目，从下拉列表中选择 haardetection 工程，这样使得调试时，总以haardetection作为调试入口，而不是以别的工程(比如opencv_test_objdetect)作为调试入口。
至此，调试环境都已搭建好，你可以浏览动态库的源文件，选择“运行至cursor“，开始你的调试之旅。
如果你需要改写动态库的源文件，则需要重新编译该动态库工程，然后重新启动调试即可。
参考文献:
/p-685404125952.html。