Open_CV的安装及使用说明
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。
OPEN CV的安装
2. OpenCV在VC6下的安装与配置在安装OpenCV之前，首先需要在电脑上安装好Visual C++ 6.0（此项很简单，大家可自行安装，若有不会的同学，请私下找我）。
手上若无OpenCV的安装程序时，可以从 下载OpenCV安装程序。
下面将给出在已经电脑上已经安装好Visual C++ 6.0，并且电系统为XP的情况的OpenCV的安装流程，所安装的版本为OpenCV 1.0。
1）双击OpenCV 1.0的安装图标，会出现以下的文本框。
点击Next；选择I accept the agreement后，点击Next,进入下一界面；此处可选择OpenCV的安装位置，选好位置后，点击Next进入下一步；点击Next进入下一步；请注意上图中的打钩处（此处必须选上），点击Next进入下一步；点击Install进入下一步；点击Finish完成安装；2）配置Windows环境变量右键点击‘我的电脑’图标——系统——高级——环境变量；双击进入下个界面；在变量值的后方添加上‘;C:Program Files\OpenCV\bin;’结果如下图所示：点击确定后进入下一步。
3）配置Visual C++ 6.0全局设置菜单Tools->Options->Directories：先设置lib路径，选择Library files，在下方填入路径：C:\Program Files\OpenCV\lib然后选择include files，在下方填入路径：C:\Program Files\OpenCV\cxcore\includeC:\Program Files\OpenCV\cv\includeC:\Program Files\OpenCV\cvaux\includeC:\Program Files\OpenCV\ml\includeC:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highguiC:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\include4）项目设置每创建一个将要使用OpenCV的VC Project，都需要给它指定需要的lib。
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 4计算机视觉应用程序编程手册
opencv 4计算机视觉应用程序编程手册OpenCV 4计算机视觉应用程序编程手册一、OpenCV 4简介与安装OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析、特征提取、目标检测等领域。
OpenCV 4在性能和功能上均有显著提升，支持Python、C++等多种编程语言。
本手册将带领读者了解OpenCV 4的基本概念，并在各种平台上安装使用。
二、计算机视觉基础概念与原理计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取有意义信息的科学。
其主要任务包括图像处理、特征提取、目标检测、目标跟踪等。
在本章节中，我们将学习计算机视觉的基本概念和原理，为后续的实际项目打下基础。
三、图像处理与分析图像处理是计算机视觉的核心任务之一，主要包括图像读取、显示、存储、滤波、边缘检测等操作。
在本章节中，我们将学习OpenCV 4中常用的图像处理函数，并了解其应用场景。
四、特征提取与匹配特征提取是计算机视觉中关键的一环，旨在从图像中提取具有代表性的特征点。
常见的特征提取算法有SIFT、SURF、ORB等。
特征匹配则是寻找两幅图像中对应的特征点，常用的方法有暴力匹配、FLANN等。
在本章节中，我们将学习这些算法的原理及使用方法。
五、目标检测与跟踪目标检测是在图像或视频中查找特定目标的过程，常用的算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO等。
目标跟踪则是跟踪目标在连续帧中的位置，常用的方法有TLD、KCF等。
在本章节中，我们将学习这些目标检测与跟踪算法的原理及实现。
六、3D建模与增强现实3D建模是将二维图像转换为三维模型的一种技术，常用的工具有Open3D、Maya等。
增强现实则是将虚拟物体叠加到真实场景中，常用的框架有ARCore、ARKit等。
在本章节中，我们将学习3D建模与增强现实的基本原理及应用。
openplc 步骤
openplc 步骤OpenPLC是一种开源的可编程逻辑控制器，它可以将计算机软件与硬件结合起来，实现自动化控制系统。
下面将介绍OpenPLC的步骤，帮助读者了解如何使用OpenPLC进行控制系统的开发和实现。
第一步：安装OpenPLC运行环境要使用OpenPLC，首先需要在计算机上安装OpenPLC运行环境。
可以从OpenPLC的官方网站上下载适用于自己操作系统的安装包。
安装包的具体安装步骤会因操作系统的不同而有所差异，但一般来说，只需要按照安装向导的提示进行操作即可完成安装。
第二步：配置OpenPLC安装完成后，需要对OpenPLC进行配置，以便与硬件设备进行通信。
首先，需要选择适用的通信接口。
OpenPLC支持多种通信接口，包括串口、以太网口等。
根据实际情况选择合适的通信接口，并在OpenPLC的配置文件中进行相应的设置。
第三步：编写PLC程序在OpenPLC中，PLC程序是使用Ladder Diagram（梯形图）进行编写的。
Ladder Diagram是一种图形化的编程语言，类似于电气控制中常用的梯形图。
通过在Ladder Diagram中添加不同的元件，如开关、继电器、计数器等，可以实现不同的控制逻辑。
在编写PLC程序时，需要根据实际需求设计出合适的控制逻辑，并将其转化为Ladder Diagram中的元件。
第四步：编译并下载PLC程序编写完成PLC程序后，需要对其进行编译，并将编译后的程序下载到OpenPLC中。
编译PLC程序的过程可以通过OpenPLC提供的编译器完成，编译后的程序会生成一个可执行文件。
下载PLC程序的方法会因具体的硬件设备而有所不同，一般来说，可以通过OpenPLC 软件提供的功能来进行下载。
第五步：调试和测试PLC程序在将PLC程序下载到OpenPLC后，需要进行调试和测试，以确保程序能够正常工作。
可以通过OpenPLC软件提供的调试功能来监控PLC程序的运行状态，并对其进行调整和优化。
OpenCV安装与配置
OpenCV安装与配置1.下载和安装OpenCVSDK。
官网：/找到OpenCVWindows版下载下来；得到自解压程序“opencv2.x.x.exe”。
2.配置环境变量。
计算机->属性->高级系统设置->高级->环境变量->（双击）系统PATH->添加相应路径，与之前已经有的值用“；”分开。
添加：opencv\build 86\vc12\bin这个路径。
3.工程包含（include）目录配置。
文件->新建->项目->选择【Win32控制台程序】，命名test1，选择路径，单击确定；进入【Win32应用程序向导】，下一步，勾选空项目；解决方案资源管理器【源文件】右键单击->添加->新建项，新建一个.cpp文件。
【菜单栏】里单击【视图】->【属性管理器】；之后展开【Debug|Win32】->【erDirectories】，右键单击【属性】，打开属性页面.【通用属性】->【VC++目录】->【包含目录】添加3个目录：D:\ProgramFiles\opencv\build\include;D:\ProgramFiles\opencv\build\include\opencv;D:\ProgramFiles\opencv\build\include\opencv2;4.工程库（lib）配置。
【通用属性】->【VC++目录】->【库目录】添加：D:\ProgramFiles\opencv\build 86\vc12\lib;D:\ProgramFiles\opencv\build 86\vc12\statib;5.链接库配置。
【通用属性】->【链接器】->【输入】->【附加依赖项】后输入：D:\opencv\opencv\build\includeD:\opencv\opencv\build\include\opencvD:\opencv\opencv\build\include\opencv2D:\opencv\opencv\build 86\vc12\libD:\opencv\opencv\build 86\vc12\staticlibopencv_ts300d.libopencv_world300d.libIlmImfd.liblibjasperd.liblibjpegd.liblibpngd.liblibtiffd.liblibwebpd.libopencv_calib3d300d.libopencv_core300d.libopencv_features2d300d.libopencv_flann300d.lib opencv_highgui300d.lib opencv_imgcodecs300d.lib opencv_imgproc300d.lib opencv_ml300d.lib opencv_objdetect300d.lib opencv_photo300d.lib opencv_shape300d.lib opencv_stitching300d.lib opencv_superres300d.lib opencv_video300d.lib opencv_videoio300d.lib opencv_videostab300d.lib Zlibd.libopencv_ts300.lib opencv_world300.lib IlmImf.libippicvmt.lib libjasper.liblibjpeg.liblibpng.liblibtiff.liblibwebp.libopencv_calib3d300.lib opencv_core300.lib opencv_features2d300.lib opencv_flann300.libopencv_highgui300.libopencv_imgcodecs300.libopencv_imgproc300.libopencv_ml300.libopencv_objdetect300.libopencv_photo300.libopencv_shape300.libopencv_stitching300.libopencv_superres300.libopencv_video300.libopencv_videoio300.libopencv_videostab300.libZlib.lib6.在Windows下加入OpenCV动态链接库。
open_codec_context用法
一、open_codec_context函数的作用open_codec_context函数是FFmpeg库中的一个重要函数，它用于打开和初始化解码器或编码器上下文，以便进行音视瓶的解码或编码操作。
在使用FFmpeg进行音视瓶处理时，open_codec_context函数是非常常用的一个函数，对于理解和掌握它的用法和原理至关重要。
二、open_codec_context函数的基本用法open_codec_context函数的基本用法如下：1. 需要创建一个AVCodecContext对象，该对象是解码器或编码器上下文的数据结构，用于保存音视瓶编解码过程中的各种参数和状态信息。
2. 调用avcodec_find_decoder或avcodec_find_encoder函数查找对应的解码器或编码器。
3. 调用avcodec_open2函数打开解码器或编码器，并将AVCodecContext对象作为参数传入，这样就可以完成解码器或编码器上下文的初始化工作。
三、代码示例下面是一个简单的代码示例，演示了如何使用open_codec_context函数打开和初始化一个解码器或编码器上下文：```c#include <libavcodec/avcodec.h>AVCodecContext *ctx = NULL;AVCodec *codec = NULL;// 1. 创建AVCodecContext对象ctx = avcodec_alloc_context3(NULL);// 2. 查找解码器或编码器codec = avcodec_find_decoder(AV_CODEC_ID_H264);if (!codec) {fprintf(stderr, "Codec not found\n");exit(1);}// 3. 打开解码器或编码器if (avcodec_open2(ctx, codec, NULL) < 0) {fprintf(stderr, "Could not open codec\n");exit(1);}```四、open_codec_context函数的参数说明open_codec_context函数的参数包括解码器或编码器上下文、AVCodec对象、AVDictionary对象等。
python中opencv的用法
python中opencv的用法
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析、人脸识别等领域。
在 Python 中使用 OpenCV，可以通过以下步骤进行：
1. 安装 OpenCV：首先需要在系统中安装 OpenCV。
可以使用 pip 命令进行安装，例如：
```
pip install opencv-python
```
2. 导入 OpenCV 模块：在 Python 代码中，可以使用以下语句导入 OpenCV 模块：
```python
import cv2
```
3. 加载图像：OpenCV 提供了多种加载图像的方法，其中最常用的是使用 cv2.imread()函数。
该函数接受一个字符串参数，表示图像的路径，并返回一个代表图像的矩阵。
```python
image = cv2.imread('image.jpg')
```
4. 操作图像：OpenCV 提供了丰富的图像操作函数，例如：
- 改变图像大小：使用 cv2.resize()函数。
- 翻转图像：使用 cv2.flip()函数。
- 旋转图像：使用 cv2.rotate()函数。
- 提取图像特征：使用 cv2.Canny()函数。
5. 保存图像：使用 cv2.imwrite()函数可以将图像保存到文件中。
以上是 OpenCV 在 Python 中的基本用法，你可以根据实际需求进一步学习和使用OpenCV 中的其他函数。
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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。
打开"Edit"->"Find In Files"->"In folder"选择"D:\OpenCV",找foreground_regions。
在"Find in Files"底下我们点击"CvSeq* foreground_regions /*foreground object contours*/",找到CvMemStorage* storage; /*storage for 揻oreground_regions?/ CvSeq* foreground_regions /*foreground object contours*/问题就出在CvMemStorage* storage; /*storage for 揻oreground_regions?/，改为"CvMemStorage* storage; /*storage for 揻oreground_regions*/"即可。
*******************************************************************************为了测试Open CV安装成功与否，执行<opencv_root>\samples\c中的范例，如“cvsample.dsp”；******************************************************************************* 安装成功后，对于需要用到OpenCV的程序需要完成以下配置：建立一个"Win32 Application"或"Win32 console application"的应用程序。
添加如下几行作为文件头；#include "cv.h"/* #inlcude "cvaux.h" // experimental stuff (if need) */#include "highgui.h"另外在"Project"->"Settings..."中，以下所有的最后一项是可选的：a)先选择选择"Settings For:"->"All Configurations"，再选择"C/C++" tab->"Preprocessor"category->"Additional Include Directories:"，加入用逗号分隔的路径：D:\OpenCV\cxcore\include,D:\OpenCV\cv\include,D:\OpenCV\otherlibs\highgui,D:\OpenCV \cvaux\include（可选的）C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include,C:\Program Files\OpenCV\cv\include,C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui,C:\Program Files\OpenCV\cvaux\include选择"Link" tab->"Input" category->"Additional library path:"，加入（cxcore[d].lib cv[d].lib hihghui[d].lib cvaux[d].lib）输入库所在的路径：D:\OpenCV\libC:\Program Files\OpenCV\libb)调节"Debug"配置：选择"Settings For:"->"Win32 Debug"，选择"Link" tab->"General"category->"Object/library modules"，加入空格分隔的cxcored.lib highguid.lib cvauxd.lib（可选的）cxcored.lib cvd.lib highguid.lib cvauxd.lib（可选的） //加了这个不能运行了可以改变输出文件的名称和位置。
如想把产生的.exe 文件放置于项目目录而不是Debug/ 子目录下，可在"Link" tab -> "General" category -> "Output file name:" 中键入./<exe-name>d.exec)调节"Release"配置：选择"Settings For:"->"Win32 Release"，选择"Link" tab->"General"category->"Object/library modules"，加入空格分隔的cxcore.lib cv.lib highgui.lib cvaux.lib （可选的）cxcored.lib highguid.lib cvauxd.lib cv.lib cvaux.lib cvcam.lib cvd.lib cxcore.lib cxts.lib cxtsd.lib ml.lib mld.lib最后就是可以增加从属性项目到workspace中。
前两天在网上发现OpenCV这个好东西，欣喜异常，今天用vc6.0打开编译，结果发现错误，错误信息如下：D:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui\window_w32.cpp(243) : error C2065: 'GetWindowLongPtr' :undeclared identifierD:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui\window_w32.cpp(243) : error C2065: 'GWLP_USERDATA' :undeclared identifierD:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui\window_w32.cpp(432) : error C2065: 'SetWindowLongPtr' :undeclared identifierD:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui\window_w32.cpp(432) : error C2065: 'LONG_PTR' : undeclaredidentifierD:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui\window_w32.cpp(828) : error C2065: 'GetClassLongPtr' : undeclaredidentifierD:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui\window_w32.cpp(828) : error C2065: 'GCLP_HBRBACKGROUND' :undeclared identifierD:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui\window_w32.cpp(972) : error C2065: 'GCLP_HCURSOR' : undeclaredidentifierD:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui\window_w32.cpp(1253) : error C2065: 'GWLP_WNDPROC' :undeclared identifier去网上一搜，网上碰到类似问题的也不少，大概是编译的配置有关。