openCV快速入门
opencv图像处理入门与实践
opencv图像处理入门与实践OpenCV（OpenSourceComputerVision）是由Intel发的跨平台的计算机视觉库，主要用于处理计算机视觉的各种图像处理，机器学习等应用，是目前最流行的计算机视觉的开发框架。
OpenCV支持各种编程语言，其中以C++最为流行，也是OpenCV开发最多的语言。
OpenCV 有很多应用，最常用的就是图像处理应用，包括计算机视觉、人脸识别、机器学习等领域。
OpenCV框架的入门并不复杂，但也需要具备一定的编程基础，掌握C++编程知识，对算法具备一定的了解，才能够更好的认知OpenCV的框架。
在开始使用OpenCV之前，最好要先阅读一些书籍，或者参考一些视频教程，了解OpenCV的基本概念和应用，以及使用OpenCV的步骤。
在实际应用中，OpenCV能够处理各种图像处理任务，包括图像金字塔，边缘检测，边界检测，直方图均衡，颜色空间转换，图像分割，图像增强，图像去噪，图像识别，机器学习，深度学习等等。
图像处理的应用范围非常广泛，涉及无人驾驶，人脸识别，机器视觉，物体识别，数字图像处理等。
OpenCV的入门实践可以通过一些简单的实例来进行，比如对图片的灰度处理、边缘检测、图像识别等。
灰度处理是最基础的一个图片处理技术，通常使用OpenCV框架可以很容易实现，边缘检测考察图片像素之间的灰度变化，也是OpenCV框架中比较基础的技术，而图像识别则是机器学习中比较复杂的技术，要求对自然图片，尤其是人脸图片进行识别，这是OpenCV机器学习方面最常用的技术。
OpenCV图像处理相关的概念比较多，除了基本的图像处理，还可以用来实现一些更复杂的图像内容分析，比如图像识别，视频跟踪，机器学习等。
使用OpenCV完成这些功能，既可以使用算法解决，也可以使用机器学习的监督或者非监督学习方法解决，灵活应用OpenCV 框架，可以实现不同的功能。
OpenCV框架的应用可以说是非常广泛，而它的开发工作也很繁杂，如果想要掌握OpenCV，虽然可以通过书籍和视频教程，来尝试着学习一些OpenCV的概念，但实际的使用OpenCV，还需要大量的实践，才能够充分的利用OpenCV的功能，实现自己的想法。
OpenCV入门教程
O p e n C V入门教程-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1OpenCV 入门教程作者：于仕琪年 8 月版权所有于仕琪本作品采用知识共享署名-相同方式共享国际许可协议进行许可。
1前言OpenCV 是一个广受欢迎的开源计算机视觉库，它提供了很多函数，实现了很多计算机视觉算法，算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖。
很多初学者希望快速掌握OpenCV 的使用方法，但往往会遇到各种各样的困难。
其实仔细分析，造成这些困难的原因有两类：第一类是C/C++编程基础不过关；第二类是不了解算法原理。
解决这些困难无非提升编程能力，以及提升理论基础知识。
提升编程能力需要多练习编程，提升理论知识需要系统学习《数字图像处理》、《计算机视觉》和《模式识别》等课程，所有这些都不能一蹴而就，需要耐下心来认真修炼。
同时我们也需要认识到 OpenCV 只是一个算法库，能为我们搭建计算机视觉应用提供“砖头”。
我们并不需要完全精通了算法原理之后才去使用 OpenCV，只要了解了“砖头”的功能，就可以动手了。
在实践中学习才是最高效的学习方式。
本小册子希望为初学者提供引导，使初学者快速了解 OpenCV 的基本数据结构以及用法。
此外，如您发现有错误之处，欢迎来信指正。
于仕琪深圳大学插播广告：欢迎有能力、有激情以及对计算机视觉有兴趣的同学报考我的研究生。
欲了解详情可以访问深圳大学招生网或者给我发 email。
目录第 1 章预备知识 (5)编程的流程 (5)什么叫编辑 (6)什么叫编译 (6)什么叫连接 (7)什么叫运行 (7)Visual C++是什么 (8)头文件 (9)库文件 (10)OpenCV 是什么 (11)什么是命令行参数 (12)常见编译错误 (13)找不到头文件 (13)拼写错误 (14)常见链接错误 (15)运行时错误 (17)第 2 章OpenCV 介绍 (19)OpenCV 的来源 (19)OpenCV 的协议 (19)第 3 章图像的基本操作 (21)图像的表示 (21)Mat 类 (23)创建 Mat 对象 (24)构造函数方法 (24)create()函数创建对象 (25)Matlab 风格的创建对象方法 (26)矩阵的基本元素表达 (26)像素值的读写 (27)at()函数 (28)使用迭代器 (29)通过数据指针 (30)选取图像局部区域 (32)单行或单列选择 (32)用 Range 选择多行或多列 (33)感兴趣区域 (33)取对角线元素 (34)Mat 表达式 (34)Mat_类 (36)Mat 类的内存管理 (38)输出 (40)Mat 与 IplImage 和 CvMat 的转换 (42)Mat 转为 IplImage 和 CvMat 格式 (42)IplImage 和 CvMat 格式转为 Mat (42)第 4 章数据获取与存储 (44)读写图像文件 (44)读图像文件 (44)写图像文件 (45)读写视频 (47)读视频 (47)写视频 (49)第1章预备知识OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，要用好它，除了要具有相关的计算机视觉理论知识外，还需要具有一定的编程能力。
【OpenCV入门教程之一】OpenCV 2.4.8或OpenCV 2.4.9 +VS2010 开发环境配置
【OpenCV入门教程之一】安装OpenCV：OpenCV 2.4.8或OpenCV 2.4.9 +VS 开发环境配置分类：【OpenCV】2014-02-24 11:12 37827人阅读评论(172) 收藏举报opencvvs2010c++目录(?)[+]本系列文章由@浅墨_毛星云出品，转载请注明出处。
文章链接： /poem_qianmo/article/details/19809337作者：毛星云（浅墨）微博：/u/1723155442邮箱：happylifemxy@知乎：/people/mao-xing-yun写作当前博文时配套使用的OpenCV版本： 2.4.8（2014年4月28更新2.4.9的配置。
2014年6月11日第5次修订本文完毕）OpenCV2.4.9和2.4.8的配置几乎一样，唯一的区别在下文中的第五步，链接库的配置，把对应的248改成249即可。
因为读研期间的研究方向是图像处理，所以浅墨这段时间闭门研究了很多OpenCV和图像处理相关的知识与内容。
眼看自己积累到一定的程度了，于是决定开始开设这个OpenCV 系列专栏，总结自己所学，也分享知识给大家。
好了，这篇文章作为OpenCV的启程篇，自然少不了先系统地介绍OpenCV开发环境的配置。
浅墨前后经历过OpenCV 2.4.6，OpenCV 2.4.7，OpenCV 2.4.8这三个版本的配置，有时候还要涉及到三个版本之间的转换，所以还是对OpenCV的配置有一定的理解的，希望自己的一点拙见能帮到大家。
还是先放出待会儿的测试用图：那么，开始吧。
1.下载和安装OpenCV SDKVS2010不用说，肯定都安装了吧。
来说说当前最新的OpenCV版本2.4.8（2014年2月24日），2.4.9 （2014年4月）的下载和安装。
与其说是安装，不如叫解压更加合适，因为我们下载的exe安装文件就是一个自解压程序而已。
在官网：/上找到OpenCV windows版下载下来。
OpenCV_编程简介(矩阵图像视频的基本读写操作_入门必读
OpenCV锐利体验系列课程_连连看程序设计(2)
OpenCV的编码样式指南
• 文件命名 所有cv和cvaux库文件的命名必须服从于以下 规则：
– – – – 所有的CV库文件名前缀为cv 混合的C/C++接口头文件扩展名为 .h 纯C++接口头文件扩展名为 .hpp 实现文件扩展名为 .cpp
为了与POSIX兼容，文件名都以小写字符组成
OpenCV锐利体验系列课程_连连看程序设计(2)
• （1）函数名 ）函数名:
– cvActionTargetMod(...)
• Action = 核心功能（core functionality） (e.g. set, create) • Target = 目标图像区域（target image area） (e.g. contour, polygon) • Mod = （可选的）调整语（optional modifiers） (e.g. argument type)
OpenCV锐利体验系列课程_连连看程序设计(2)
VC6下安装与配置 OpenCV 在VC6下安装与配置 • 1.安装 1.安装 安装Visual C++ 6.0 • 2.安装 2.安装OpenCV，在安装时选择"将\OpenCV\bin加入 安装 ，
系统变量"（Add\OpenCV\bin to the systerm PATH）。
OpenCV锐利体验系列课程_连连看程序设计(2)
VC6下安装与配置 OpenCV 在VC6下安装与配置
OpenCV锐利体验系列课程_连连看程序设计(2)
VC6下安装与配置 OpenCV 在VC6下安装与配置
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一篇文章就梳理清楚了PythonOpenCV的知识体系
一篇文章就梳理清楚了PythonOpenCV的知识体系这是一篇学习量很大的文章观前提醒，本篇文章涉及知识点巨大，建议先收藏，再慢慢学习。
本篇文章目的将为你详细罗列Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。
核心分成24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
1. OpenCV 初识与安装本部分要了解OpenCV （Open Source Computer Vision Library）的相关简介，OpenCv 可以运行在多平台之上，轻量级而且高效，由一系列 C 函数和少量 C++类构成，提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口，所以在学习的时候，要注意查阅资料的语言实现相关问题。
这个阶段除了安装 OpenCV 相关库以外，建议收藏官方网址，官方手册，官方入门教程，这些都是最佳的学习资料。
模块安装完毕，需要重点测试OpenCV 是否安装成功，可通过Python 查询安装版本。
2. OpenCV 模块简介先从全局上掌握 OpenCV 都由哪些模块组成。
例如下面这些模块，你需要找到下述模块的应用场景与简介。
core、imgproc、highgui、calib3d、features2d、contrib、flann、gpu、legacy、ml、objdetect、photo、stitching。
整理每个模块的核心功能，并完成第一个 OpenCV 案例，读取显示图片。
3. OpenCV 图像读取，显示，保存安装 OpenCV 之后，从图像获取开始进行学习，包含本地加载图片，相机获取图片，视频获取，创建图像等内容。
只有先获取图像之后，才能对图像进行操作处理，信息提取，结果输出，图像显示，图像保存。
对于一个图像而言，在 OpenCV 中进行读取展示的步骤如下，你可以将其代码进行对应。
1.图像读取；2.窗口创建；3.图像显示；4.图像保存；5.资源释放。
涉及需要学习的函数有cv2.imread()、dWindow()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()、cv2.destroyWindow()、cv2.destroyAllWindows()、 cv2.imshow()、cv2.cvtColor()、cv2.imwrite()、cv2.waitKey()。
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 );
如何开始学习OpenCV？
如何开始学习OpenCV？OpenCV是什么，相信搞机器视觉的朋友都清楚。
但是很多搞机器视觉的朋友却是对他又爱又恨。
爱它因为它是免费的，如果能够好好掌握它，并运用到自己的机器视觉项目中，还是可以一定程度上降低项目成本。
恨它是因为它不太好学习。
原因有以下几个：1、国内有关OpenCV的中文著作太少了，就2本，而且还是1.1版本的，已经和现在最新版本2.4.3差别太大，就算是学习了，过渡到最新版也要花一定的时间和精力。
2、直接学习较高版本，可是没有相应的教程可以参考。
直接看英文版本的帮助文档吧，对于英文不好的朋友，难度很大。
3、就算是英文可以的朋友，该如何高效的学习OpenCV，估计有些人也没有一个良好的方法，导致学习效果不好。
为了帮助那些想学OpenCV却又不得法的朋友，本人姑且把自己自学OpenCV的一点点经验拿出来分享一下，希望能够帮到有需要的朋友。
已经掌握了良好学习方法并且已经一定程度掌握OpenCV的朋友，还希望不要吐槽。
1、先去下载最新版OpenCV，网址如下：/project/opencvlibrary/opencv-win/2.4.3/OpenCV-2.4.3.exe。
下载完成后解压到相应目录。
本人解压到D:\Program Files\OpenCV2.4.3。
2、有的文章提到使用CMake把OpenCV下面的范例生成为Visual Studio的工程，此处我没有这样做。
直接使用范例。
这里先把OpenCV目录下面的几个重要目录做个说明（见附件）：doc目录：主要包含OpenCV的帮助文档。
其中opencv2refman.pdf主要是OpenCV的各种类和函数的使用说明。
opencv_tutorials.pdf，主要是下面教学代码目录里面各个教学范例的简单讲解。
opencv_cheatsheet.pdf主要是最常用OpenCV类和函数的集合。
此3个PDF文档对自学者帮助最大。
samples\cpp\tutorial_code目录：里面包含基本教学代码。
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。
OpenCV自学知识
OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例目录1.初始化矩阵： (2)2.IplImage 到cvMat的转换 (2)3.cvArr(IplImage或者cvMat)转化为cvMat (2)4.图像直接操作 (3)5.cvMat的直接操作 (3)6.间接访问cvMat (5)7.修改矩阵的形状——cvReshape的操作 (6)8.计算色彩距离 (8)CvMat是OpenCV比较基础的函数。
初学者应该掌握并熟练应用。
但是我认为计算机专业学习的方法是，不断的总结并且提炼，同时还要做大量的实践，如编码，才能记忆深刻，体会深刻，从而引导自己想更高层次迈进。
1.初始化矩阵：方式一、逐点赋值式：CvMat* mat = cvCreateMat( 2, 2, CV_64FC1 );cvZero( mat );cvmSet( mat, 0, 0, 1 );cvmSet( mat, 0, 1, 2 );cvmSet( mat, 1, 0, 3 );cvmSet( mat, 2, 2, 4 );cvReleaseMat( &mat );方式二、连接现有数组式：double a[] = { 1, 2, 3, 4,5, 6, 7, 8,9, 10, 11, 12 };CvMat mat = cvMat( 3, 4, CV_64FC1, a ); // 64FC1 for double// 不需要cvReleaseMat，因为数据内存分配是由double定义的数组进行的。
2.IplImage 到cvMat的转换方式一、cvGetMat方式：CvMat mathdr, *mat = cvGetMat( img, &mathdr );方式二、cvConvert方式：CvMat *mat = cvCreateMat( img->height, img->width, CV_64FC3 ); cvConvert( img, mat );// #define cvConvert( src, dst ) cvConvertScale( (src), (dst), 1, 0 ) 3.cvArr(IplImage或者cvMat)转化为cvMat方式一、cvGetMat方式：int coi = 0;cvMat *mat = (CvMat*)arr;if( !CV_IS_MAT(mat) ){mat = cvGetMat( mat, &matstub, &coi );if (coi != 0) reutn; // CV_ERROR_FROM_CODE(CV_BadCOI);}写成函数为：// This is just an example of function// to support both IplImage and cvMat as an inputCVAPI( void ) cvIamArr( const CvArr* arr ){CV_FUNCNAME( "cvIamArr" );__BEGIN__;CV_ASSERT( mat == NULL );CvMat matstub, *mat = (CvMat*)arr;int coi = 0;if( !CV_IS_MAT(mat) ){CV_CALL( mat = cvGetMat( mat, &matstub, &coi ) );if (coi != 0) CV_ERROR_FROM_CODE(CV_BadCOI);}// Process as cvMat__END__;}4.图像直接操作方式一：直接数组操作 int col, row, z;uchar b, g, r;for( y = 0; row < img->height; y++ ){for ( col = 0; col < img->width; col++ ){b = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3]g = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3 + 1];r = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3 + 2];}}方式二：宏操作：int row, col;uchar b, g, r;for( row = 0; row < img->height; row++ ){for ( col = 0; col < img->width; col++ ){b = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 );g = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 + 1 );r = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 + 2 );}}注：CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * img->nChannels + ch ) 5.cvMat的直接操作数组的直接操作比较郁闷，这是由于其决定于数组的数据类型。