OpenCV实例
OPENCV初级教程及范例
OPENCV初级教程及范例一、安装OPENCV要使用OPENCV，首先需要在计算机上安装它。
安装步骤如下：3.打开命令行工具，并进入解压后的文件夹。
4.运行以下命令来编译和安装OPENCV：cmake .makesudo make install二、OPENCV基本概念1.图像数据结构在OPENCV中，图像被表示为一个多维数组，每个数组元素对应着图像中的一个像素。
例如，对于一个RGB彩色图像，每个像素由三个颜色通道（红、绿、蓝）组成，可以使用3维数组来表示。
2.图像读取和显示import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#显示图像cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows3.图像处理import cv2import numpy as np#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#图像模糊处理kernel = np.ones((5,5), np.float32) / 25blurred = cv2.filter2D(image, -1, kernel) #显示处理后的图像cv2.imshow("Blurred Image", blurred)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows三、OPENCV实例以下是一些使用OPENCV的实际范例：1.边缘检测import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg", 0)#边缘检测edges = cv2.Canny(image, 100, 200)#显示边缘图像cv2.imshow("Edges", edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows2.目标识别import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#创建目标识别器cascade = cv2.CascadeClassifier("cascade.xml")#对图像进行目标识别objects = cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))#绘制识别结果for (x, y, w, h) in objects:cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)#显示识别结果cv2.imshow("Objects", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows这些范例只是OPENCV功能的冰山一角，OPENCV还提供了很多强大的功能和工具。
易语言opencv模块实例
易语言opencv模块实例易语言是一种面向过程的编程语言，它的特点是简单易学、语法简洁。
而OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以在易语言中使用OpenCV模块来实现图像处理和计算机视觉的功能。
在使用OpenCV模块之前，我们首先需要安装和配置OpenCV库。
可以从OpenCV官方网站上下载OpenCV的安装包，并按照官方文档进行安装和配置。
安装完成后，我们就可以在易语言中使用OpenCV模块了。
使用OpenCV模块进行图像处理的第一步是加载图像。
我们可以使用OpenCV模块提供的函数来加载图像文件，例如cvLoadImage函数可以加载一个图像文件，并返回一个包含图像数据的对象。
加载图像后，我们可以对图像进行各种处理操作。
OpenCV模块提供了丰富的图像处理函数，例如cvCvtColor函数可以将图像从一种颜色空间转换成另一种颜色空间，cvResize函数可以调整图像的大小，cvThreshold函数可以对图像进行二值化处理等等。
除了基本的图像处理函数之外，OpenCV模块还提供了一些高级的图像处理算法。
例如，我们可以使用cvCanny函数来进行边缘检测，cvHoughLines函数来进行直线检测，cvFindContours函数来进行轮廓检测等等。
这些算法可以帮助我们更好地理解和分析图像。
在进行图像处理的过程中，我们可能需要将处理结果保存成新的图像文件。
OpenCV模块提供了cvSaveImage函数来保存图像文件。
我们可以指定保存的文件名和保存的图像格式，例如保存为JPEG格式的图像文件。
除了图像处理之外，OpenCV模块还可以用于计算机视觉的应用。
例如，我们可以使用OpenCV模块提供的函数来进行人脸检测、目标跟踪、图像识别等。
这些功能可以广泛应用于安防监控、人机交互、智能交通等领域。
通过使用易语言中的OpenCV模块，我们可以方便地实现各种图像处理和计算机视觉的功能。
opencv透视变换原理及实例
所以，已知变换对应的几个点就可以求取变换公式。反之，特定的变
换公式也能新的变换后的图片。简单的看一个正方形到四边形的变换：
变换的4组对应点可以表示成：
根据变换公式得到：
定义几个辅助变量：
都为0时变换平面与原来是平行的，可以得到：
不为0时，得到：
求解出的变换矩阵就可以将一个正方形变换到四边形。反之，四边形
cvtColor（im，gray，CV_BGR2GRAY）;
Canny（gray，gray，100，150，3）;
opencv透视变换原理及实例
透视变换（PerspecTIveTransformaTIon）是将图片投影到一个新的视
平面（ViewingPlane），也称作投影映射（ProjecTIveMapping）。通用的变换
公式为：
u，v是原始图片左边，对应得到变换后的图片坐标x，y，其中
x=x/w，y=y/w。变换矩阵
变换到正方形也是一样的。于是，我们通过两次变换：四边形变换到正方形+
正方形变换到四边形就可以将任意一个四边形变换到另一个四边形。
具体流程为：
a）载入图像→灰度化→边缘处理得到边缘图像（edgemap）
cv：：Matim=cv：：imread（filename）;
cv：：MatLeabharlann ray;可以拆成4部分，（a11，a12，a13，a14）表示线性变换，比如
scaling，shearing和ratoTIon。（a31，a32）用于平移，（a13，a23）T产生透
视变换。所以可以理解成仿射等是透视变换的特殊形式。经过透视变换之后
的图片通常不是平行四边形（除非映射视平面和原来平面平行的情况）。
opencvsharp4应用实例
opencvsharp4应用实例OpenCvSharp4 应用实例OpenCvSharp4 是一个用于图像处理和计算机视觉的开源库，它提供了丰富的功能和算法，可以帮助开发人员快速实现各种图像处理任务。
本文将介绍几个实际应用场景，展示OpenCvSharp4 的强大功能。
1. 图片滤镜图片滤镜是图像处理的一个常见任务，它可以通过改变图像的颜色、亮度、对比度等属性，使图像呈现出不同的效果。
利用OpenCvSharp4，我们可以很容易地实现各种滤镜效果，如黑白、模糊、锐化等。
下面是一个简单的例子：```csharpusing OpenCvSharp;public static void ApplyFilter(string imagePath){Mat src = new Mat(imagePath);Mat dst = new Mat();Cv2.CvtColor(src, src, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);Cv2.GaussianBlur(src, src, new Size(3, 3), 0);Cv2.Canny(src, src, 50, 150);Cv2.ImShow("Source", src);Cv2.WaitKey(0);}```上述代码将加载一张图像，并应用了灰度化、高斯模糊和边缘检测等滤镜效果。
最后，通过 `ImShow` 方法展示处理后的图像。
2. 目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它可以识别和定位图像中的特定目标。
OpenCvSharp4 提供了多种目标检测算法的实现，如 Haar 特征分类器、HOG+SVM 和深度学习模型等。
下面是一个使用 Haar 特征分类器进行人脸检测的示例：```csharpusing OpenCvSharp;public static void DetectFaces(string imagePath){Mat src = new Mat(imagePath);Mat gray = new Mat();Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");Rect[] faces = classifier.DetectMultiScale(gray, 1.1, 3, HaarDetectionType.ScaleImage, new Size(30, 30));foreach (Rect face in faces){Cv2.Rectangle(src, face, Scalar.Red, 2);}Cv2.ImShow("Detected Faces", src);Cv2.WaitKey(0);}```上述代码将加载一张图像，并使用Haar 特征分类器进行人脸检测。
opencv c++ 案例
当然可以，这里是一个使用OpenCV库的C++简单案例，它实现了一个图像的灰度转换：
cpp复制代码
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
int main(int argc, char** argv) {
// 读取图像
cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
if (img.empty()) {
std::cout << "无法读取图像" << std::endl;
return-1;
}
// 创建输出图像矩阵
cv::Mat grayImg;
cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 显示原图和灰度图
cv::imshow("原图", img);
cv::imshow("灰度图", grayImg);
// 等待用户按键，然后关闭窗口
cv::waitKey(0);
return0;
}
这个程序首先读取一个名为"test.jpg"的图像文件，然后将其转换为灰度图像，最后显示原图和灰度图。
cvtColor函数用于转换颜色空间，imshow函数用于显示图像，waitKey 函数用于等待用户按键。
opencv 项目案例
opencv 项目案例OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的函数和算法，用于处理和分析图像和视频数据。
下面是一些基于OpenCV的项目案例以及相关参考内容，希望对您有所帮助。
1. 人脸识别人脸识别是计算机视觉领域的一项重要任务，可以应用于安防监控、人机交互等领域。
参考内容可以包括：- 人脸检测：使用OpenCV的人脸检测器（如Haar级联分类器）对输入图像进行人脸检测。
- 特征提取：使用OpenCV的特征提取算法（如局部二值模式直方图）从人脸图像中提取特征向量。
- 训练分类器：使用OpenCV的机器学习算法（如支持向量机）来训练一个人脸分类器。
- 人脸识别：使用训练好的分类器对新的人脸图像进行识别。
2. 手势识别手势识别可以应用于人机交互、虚拟现实等领域。
参考内容可以包括：- 手势检测：使用OpenCV的背景减除算法和运动跟踪算法对输入视频中的手部进行检测和跟踪。
- 手势识别：根据手势的形状、轮廓、手指数量等特征，使用OpenCV的图像处理和机器学习算法对手势进行识别。
- 手势控制：根据识别出的手势，实现对计算机或设备的控制（如控制鼠标、游戏操作等）。
3. 目标检测与跟踪目标检测与跟踪可以应用于安防监控、自动驾驶等领域。
参考内容可以包括：- 目标检测：使用OpenCV的目标检测器（如级联分类器、深度学习模型）对输入图像或视频中的目标进行检测。
- 目标跟踪：根据检测到的目标，使用OpenCV的运动跟踪算法（如卡尔曼滤波、均值漂移）对目标进行跟踪。
- 多目标跟踪：对于多个目标，使用OpenCV的多目标跟踪算法（如多种滤波方法的组合）进行跟踪与管理。
4. 图像处理与增强图像处理与增强可以应用于图像编辑、美颜相机等领域。
参考内容可以包括：- 图像滤波：使用OpenCV的滤波算法（如均值滤波、高斯滤波）对图像进行平滑处理或边缘增强。
- 图像增强：使用OpenCV的直方图均衡化、自适应直方图均衡化等算法对图像进行增强。
flutter opencv_4例子
flutter opencv_4例子Flutter是一种流行的跨平台移动应用开发框架，而OpenCV是一个强大的计算机视觉库。
结合这两个技术，可以实现丰富的图像处理和计算机视觉功能。
下面是几个使用Flutter和OpenCV_4编写的例子及其相关参考内容。
1. 图像滤波图像滤波是一种常见的图像处理技术，用于平滑和增强图像。
在Flutter和OpenCV_4中，可以使用函数`cv2.filter2D()`来实现图像滤波。
可以使用不同的卷积核来实现不同的滤波效果，例如均值滤波、高斯滤波等。
参考内容：《Programming Flutter: Native, Cross-Platform Apps the Easy Way》2. 图像边缘检测图像边缘检测是计算机视觉中的重要技术，用于检测图像中的边缘和轮廓。
在Flutter和OpenCV_4中，可以使用函数`cv2.Canny()`来实现图像边缘检测。
该函数将图像转换为灰度图像，并根据图像亮度的变化来检测边缘。
参考内容：《Practical OpenCV 3 Image Processing with Python》3. 物体识别物体识别是计算机视觉中的一项研究，旨在通过图像处理和模式识别技术来识别图像中的物体。
在Flutter和OpenCV_4中，可以使用预训练的物体检测模型，例如Haar级联分类器或深度学习模型，来实现物体识别功能。
参考内容：《OpenCV for Python Developers》4. 人脸识别人脸识别是计算机视觉中的一项研究，旨在通过识别和比较图像中的人脸特征来识别人物身份。
在Flutter和OpenCV_4中，可以使用函数`cv2.CascadeClassifier()`来加载面部级联分类器，并使用函数`cv2.detectMultiScale()`来检测和识别图像中的人脸。
参考内容：《Mastering OpenCV 4 - Third Edition》通过以上例子，可以看出在Flutter中结合OpenCV_4的强大功能，能够实现图像处理、计算机视觉和模式识别等多种功能。
c语言opencv例程
c语言opencv例程OpenCV 是一个用于计算机视觉和机器学习的开源库，在 C 语言中，你可以通过调用OpenCV 的库函数来实现各种图像处理和计算机视觉任务。
以下为你提供一些 OpenCV 的 C 语言例程：- adaptiveskindetector.cpp：利用 HSV 空间的色调信息的皮肤检测，背景不能有太多与肤色相似的颜色。
- bagofwords_classification.cpp：目前还看不懂。
- bgfg_codebook.cpp：前后背景分离。
开启摄像头或读取视频。
- bgfg_gmg.cpp：摄像头捕捉，根据运动进行前后背景分离。
- bgfg_segm.cpp：高斯处理视频。
跟踪运动做前背景分割。
BackgroundSubtractorMOG2类。
- blobtrack_sample.cpp：视频跟踪。
跟踪视频中的运动物体，用绿色线框出。
- brief_match_test.cpp：利用 brief 描述算子匹配二维图像特征点。
- build3dmodel.cpp：建立三维模型。
根据给出的检测器对原始进行建模。
- calibration.cpp：相机外定标。
根据自带的函数提取角点后定标。
- calibration_artificial：根据角点自动校准摄像。
初始化后寻找角点再用calibrateCamera 校准。
- chamfer.cpp：图像匹配。
把图像二值后在目标图像中寻找模板图像。
主要调用chamerMatching 函数。
- contours.c：轮廓查找与获取。
cvFindContours 一个函数搞定。
- convert_cascade.c：从文件中装载训练好的级联分类器或者从 OpenCV 中嵌入的分类器数据库中导入，然后另存为一个文件。
- convexhull.cpp：凸包。
产生随机点后计算凸包。
- cout_mat.cpp：OpenCV 中矩阵的输出。
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/*************************************************************** ****** * OpenCV example * By Shiqi Yu 2006 **************************************************************** ******/
#include "cv.h" #include "highgui.h" int main( int argc, char** argv ) { IplImage* pImg; //声明IplImage指针
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//载入图像，强制转化为Gray if( argc == 3 && (pImg = cvLoadImage( argv[1], 0)) != 0 ) { IplImage* pImg2 = cvCreateImage(cvGetSize(pImg), pImg->depth, pImg->nChannels); cvCopy(pImg, pImg2, NULL); cvSaveImage(argv[2], pImg2);//把图像写入文件
cvDestroyWindow( "Image" );//销毁窗口 cvReleaseImage( &pImg ); //释放图像 cvReleaseImage( &pImg2 ); //释放图像 return 0; }
return -1; }
Canny边缘检测
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/************************************************** * cvCanny：Canny边缘检测 **************************************************/
// define a trackbar callback void on_trackbar(int h) { cvSmooth( gray, edge, CV_BLUR, 3, 3, 0, 0 ); cvNot( gray, edge ); // Run the edge detector on grayscale cvCanny(gray, edge, (float)h, (float)h*3, 3); cvZero( cedge ); // copy edge points cvCopy( image, cedge, edge ); cvShowImage(wndname, cedge); }
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cvNamedWindow( "Image", 1 );//创建窗口 cvShowImage( "Image", pImg );//显示图像
cvWaitKey(0); //等待按键
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图像文件读入和显示
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int main( int argc, char** argv ) { IplImage* pImg; //声明IplImage指针
//载入图像 if( argc == 2 && (pImg = cvLoadImage( argv[1], 1)) != 0 ) {
#ifdef _EiC main(1,"edge.c"); #endif
轮廓(contour)检测
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/************************************************** * 轮廓检测 * 主要函数： * cvFindContours * cvDrawContours **************************************************/
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//为canny边缘图像申请空间 pCannyImg = cvCreateImage(cvGetSize(pImg), IPL_DEPTH_8U, 1); //canny边缘检测 cvCanny(pImg, pCannyImg, 50, 150, 3); //创建窗口 cvNamedWindow("src", 1); cvNamedWindow("canny",1); //显示图像 cvShowImage( "src", pImg ); cvShowImage( "canny", pCannyImg ); cvWaitKey(0); //等待按键 //销毁窗口 cvDestroyWindow( "src" ); cvDestroyWindow( "canny" ); //释放图像 cvReleaseImage( &pImg ); cvReleaseImage( &pCannyImg ); return 0; } return -1; }
/*********************************************************************** * OpenCV example * By Shiqi Yu 2006 ***********************************************************************/ #include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "highgui.h" int main( int argc, char** argv ) { //声明IplImage指针 IplImage* pImg = NULL; IplImage* pCannyImg = NULL; //载入图像，强制转化为Gray if( argc == 2 && (pImg = cvLoadImage( argv[1], 0)) != 0 ) {
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cvNamedWindow( "Image", 1 );//创建窗口 cvShowImage( "Image", pImg );//显示图像 cvWaitKey(0); //等待按键 cvDestroyWindow( "Image" );//销毁窗口 cvReleaseImage( &pImg ); //释放图像 return 0; } return -1; }
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/********************************************** * OpenCV example * By Shiqi Yu 2006 **********************************************/
#include "cv.h" #include "highgui.h"
// Create a window cvNamedWindow(wndname, 1); // create a toolbar cvCreateTrackbar(tbarname, wndname, &edge_thresh, 100, on_trackbar);
int main( int argc, char** argv ) { char* filename = argc == 2 ? argv[1] : (char*)"fruits.jpg"; int edge_thresh = 1; if( (image = cvLoadImage( filename, 1)) == 0 ) return -1; // Create the output image cedge = cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height), IPL_DEPTH_8U, 3); // Convert to grayscale gray = cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height), IPL_DEPTH_8U, 1); edge = cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);
// Show the image on_trackbar(0);
// Wait for a key stroke; the same function arranges events processing cvWaitKey(0); cvReleaseImage(&image); cvReleaseImage(&gray); cvReleaseImage(&edge); cvDestroyWindow(wndname); return 0; }