OpenCV简介
opencv的交叉编译
opencv的交叉编译（实用版）目录1.OpenCV 简介2.交叉编译的概念与作用3.OpenCV 的交叉编译流程4.交叉编译 OpenCV 的实践方法与技巧5.总结正文1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library，开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。
它包含了大量的图像处理、视频分析和计算机视觉方面的功能。
OpenCV 适用于各种操作系统，如 Windows、Linux 和 Mac OS 等，并且支持多种编程语言，如 C++、Python 和 Java 等。
2.交叉编译的概念与作用交叉编译是指在一个平台上编译得到另一个平台上可执行的代码。
例如，在 Windows 平台上编译得到 Linux 平台上可执行的代码。
交叉编译的作用主要体现在以下几点：（1）满足不同平台用户的需求：通过交叉编译，可以让一个软件在不同的操作系统上都能运行。
（2）降低开发成本：交叉编译可以减少在不同平台上进行开发的工作量，提高开发效率。
（3）提高软件的可移植性：交叉编译可以使软件更容易在不同的硬件和操作系统上进行迁移。
3.OpenCV 的交叉编译流程OpenCV 的交叉编译流程主要包括以下几个步骤：（1）准备编译环境：首先需要安装交叉编译所需的工具链，例如在Windows 平台上编译 Linux 可执行文件，需要安装 Linux 的交叉编译工具链。
（2）下载 OpenCV 源码：从 OpenCV 的官方网站下载相应的源代码。
（3）配置编译选项：根据目标平台的需求，设置编译选项，例如指定编译器、链接器和目标安装路径等。
（4）编译 OpenCV：使用交叉编译工具链编译 OpenCV 源码。
（5）安装 OpenCV：将编译好的 OpenCV 安装到目标平台上。
4.交叉编译 OpenCV 的实践方法与技巧（1）选择合适的交叉编译工具链：根据目标平台的架构（如 x86 或ARM）选择合适的交叉编译工具链。
opencv pnp 光束平差法
opencv pnp 光束平差法摘要：一、引言二、opencv 简介三、pnp 光束平差法1.基本原理2.具体步骤四、应用领域五、结论正文：一、引言本文将介绍opencv 中的pnp 光束平差法。
首先，我们先来了解一下opencv 和光束平差法的基本概念。
二、opencv 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library，开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了许多图像处理、视频分析和计算机视觉方面的功能。
在实际应用中，OpenCV 被广泛应用于人脸识别、手势识别、目标追踪等领域。
三、pnp 光束平差法1.基本原理光束平差法（Bundle Adjustment）是一种用于计算摄像机参数和三维点坐标的方法，通过最小化误差的平方和来求解。
光束平差法的基本原理是将所有图像中的对应点（通过匹配算法得到）投影到三维空间中，然后计算这些投影点之间的距离。
这个距离应该等于实际的三维点之间的距离。
2.具体步骤（1）对图像进行预处理，如滤波、去噪等操作。
（2）提取图像特征点，如SIFT、SURF 等特征点。
（3）对特征点进行匹配，常用的匹配方法有暴力匹配、FLANN 匹配等。
（4）根据匹配得到的对应点，构建优化问题，并求解。
（5）根据求解得到的参数，进行三维重建。
四、应用领域PnP 光束平差法在计算机视觉领域具有广泛的应用，如自动驾驶、机器人导航、虚拟现实、三维重建等。
五、结论本文介绍了opencv 中的pnp 光束平差法，包括其基本原理和具体步骤。
通过光束平差法，我们可以计算出摄像机参数和三维点坐标，从而实现三维重建等应用。
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）。
简单了解OpenCV是个什么东西
简单了解OpenCV是个什么东西OpenCV于1999年由Intel建⽴，如今由Willow Garage提供⽀持。
OpenCV是⼀个基于BSD许可[1] （开源）发⾏的跨平台计算机视觉库，可以运⾏在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。
它轻量级⽽且⾼效——由⼀系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语⾔的接⼝，实现了图像处理和计算机视觉⽅⾯的很多通⽤算法。
[2] 最新版本是3.3，2017年8⽉3⽇发布[3] 。
OpenCV 拥有包括 500 多个C函数的跨平台的中、⾼层 API。
它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使⽤某些外部库。
OpenCV 为Intel® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接⼝。
这意味着如果有为特定处理器优化的 IPP 库，OpenCV 将在运⾏时⾃动加载这些库。
（注：OpenCV 2.0版的代码已显著优化，⽆需IPP来提升性能，故2.0版不再提供IPP接⼝）OpenCV是⼀个⽤于图像处理、分析、机器视觉⽅⾯的开源函数库.⽆论你是做科学研究，还是商业应⽤，opencv都可以作为你理想的⼯具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。
该库采⽤C及C++语⾔编写，可以在windows,linux,macOSX系统上⾯运⾏。
该库的所有代码都经过优化，计算效率很⾼，因为，它更专注于设计成为⼀种⽤于实时系统的开源库。
opencv采⽤C语⾔进⾏优化，⽽且，在多核机器上⾯，其运⾏速度会更快。
它的⼀个⽬标是提供友好的机器视觉接⼝函数，从⽽使得复杂的机器视觉产品可以加速⾯世。
该库包含了横跨⼯业产品检测、医学图像处理、安防、⽤户界⾯、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500个接⼝函数。
同时，由于计算机视觉与机器学习密不可分，该库也包含了⽐较常⽤的⼀些机器学习算法。
或许，很多⼈知道，图像识别、机器视觉在安防领域有所应⽤。
opencv 一维数组 傅里叶 变换 c++
opencv 一维数组傅里叶变换 c++一、介绍1.1 opencv简介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相关的工具和函数，可以方便地进行图像处理、目标检测、特征提取等操作。
1.2 一维数组一维数组是指只有一行的数组，它可以用来存储一组数据，是一种非常基本的数据结构。
在C++中，可以使用数组来方便地存储和操作一维数据。
1.3 傅里叶变换傅里叶变换是一种数学工具，可以将一个信号从时域（时间）转换到频域（频率），它在信号处理和图像处理中起着非常重要的作用。
1.4 C++C++是一种通用的计算机编程语言，它能够支持各种类型的程序开发，包括图像处理和计算机视觉领域。
二、原理2.1 opencv中一维数组的处理在opencv中，一维数组可以通过cv::Mat类来表示和处理。
通过指定数组的行数和列数，可以方便地对一维数组进行操作。
2.2 傅里叶变换的原理傅里叶变换可以将一个信号拆分成不同频率的成分，它可以用来分析信号的频谱特性，并且可以用于信号的滤波、去噪等操作。
2.3 C++中的傅里叶变换在C++中可以通过不同的库来实现傅里叶变换，例如opencv提供了对傅里叶变换的支持，可以方便地实现对图像的频域分析。
三、实现3.1 opencv中一维数组的应用在opencv中，可以使用cv::Mat类来处理一维数组，通过指定数组的行数和列数，可以方便地生成一维数组，并且进行一些基本的操作，例如获取数组中的元素、改变数组的大小等。
3.2 opencv中的傅里叶变换opencv提供了DFT（离散傅里叶变换）和IDFT（反离散傅里叶变换）等函数，可以方便地对图像进行频域分析。
通过将图像转换到频域，可以进行频域滤波、谱分析等操作。
3.3 C++中的傅里叶变换实现在C++中，可以通过opencv提供的函数来实现傅里叶变换的操作，通过计算图像的DFT，可以获取图像的频域信息，并进行相应的处理。
OpenCV简介
江西财经大学
OpenCV数据结构 数据结构
CvPoint 二维坐标系下的点， 二维坐标系下的点，类型为整型 typedef struct CvPoint { int x; /* X坐标 通常以 为基点 */ 坐标, 坐标 通常以0为基点 int y; /* y坐标, 通常以0为基点 */ y坐标 通常以0为基点 坐标, }CvPoint; 构造函数 inline CvPoint cvPoint( int x, int y ); /* 从 CvPoint2D32f类型转换得来 */ 类型转换得来 inline CvPoint cvPointFrom32f( CvPoint2D32f point ) 变体类型： 变体类型：CvPoint2D32f和CvPoint3D32f 和
江西财经大学
CvMat数据的存取 数据的存取3 数据的存取
由于计算机视觉是一种运算密集型的任务， 由于计算机视觉是一种运算密集型的任务，通过移动指针 来访问矩阵元素能够提高效率。 来访问矩阵元素能够提高效率。 通过指针访问矩阵元素是通过step元素和指针来实现的， 元素和指针来实现的， 通过指针访问矩阵元素是通过 元素和指针来实现的 step元素是矩阵行的长度，单位是字节，出于效率的考 元素是矩阵行的长度， 元素是矩阵行的长度 单位是字节， 矩阵或图像的内存分配都是4字节的整数倍 因此， 字节的整数倍， 虑，矩阵或图像的内存分配都是 字节的整数倍，因此， 三个字节宽度的矩阵将被分配成4个字节 个字节， 三个字节宽度的矩阵将被分配成4个字节，最后一个字节 将被忽略。 将被忽略。 一个指向数据元素的指针与step相加可以得到指向这个 相加可以得到指向这个 一个指向数据元素的指针与 点的下一行元素的指针。 点的下一行元素的指针。
opencv .at方法
opencv .at方法OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像和视频处理功能。
其中的.at方法是OpenCV中的一种常见的访问像素的方式，它允许我们以指定的坐标访问和修改图像中的像素值。
本文将带您一步一步了解OpenCV的.at方法，包括其语法、用法和示例。
第一部分：介绍OpenCV和.at方法1.1 OpenCV的简介OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个由C++编写的开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和机器视觉算法。
OpenCV 支持多种平台，包括Windows、Linux和macOS等。
1.2 .at方法的作用.at方法是OpenCV中的一个函数，用于访问图像中指定位置的像素值。
通过使用.at方法，我们可以读取或修改图像的像素信息，从而实现各种图像处理操作。
第二部分：.at方法的语法和参数2.1 .at方法的语法.at方法的语法如下：pixel_value = image.at<数据类型>(row, col);或image.at<数据类型>(row, col) = new_pixel_value;其中，image是要访问的图像对象，<数据类型>是要访问的像素值的数据类型（例如CV_8UC1表示8位无符号整型单通道图像），row和col是要访问的像素的坐标。
2.2 .at方法的参数.at方法有三个参数：数据类型，行号和列号。
- 数据类型（Data Type）：用于指定要访问的像素值的数据类型。
常用的数据类型包括CV_8UC1（8位无符号整型单通道图像）、CV_8UC3（8位无符号整型三通道图像）、CV_32FC1（32位浮点型单通道图像）等。
- 行号（Row）：表示要访问的像素所在的行号。
- 列号（Col）：表示要访问的像素所在的列号。
第三部分：.at方法的用法和示例3.1 读取像素值我们可以使用.at方法来读取图像中指定位置的像素值。
opencv adaptivethreshold参数
opencv adaptivethreshold参数摘要：一、OpenCV简介1.OpenCV的背景与作用2.OpenCV的主要功能二、AdaptiveThreshold参数详解1.参数含义a.threshold_type：阈值类型b.blockSize：块大小c.C：常数d.max_B：最大B值e.adaptiveMethod：自适应方法f.thresholdValue：阈值值三、AdaptiveThreshold应用场景1.图像二值化2.目标检测3.图像分割四、AdaptiveThreshold参数调整技巧1.选择合适的阈值类型2.调整块大小以平衡计算量和效果3.调整常数C以适应不同图像特征4.选择合适的自适应方法5.调整阈值值以获得最佳效果正文：【OpenCV简介】OpenCV（Open Source Computer Vision Library，开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了许多图像处理、视频分析和计算机视觉方面的功能。
OpenCV的主要目标是提供一个统一的、可复用的接口，方便开发者在各种平台上实现实时计算机视觉功能。
在我国，OpenCV被广泛应用于科研、工业生产和日常生活等多个领域。
【AdaptiveThreshold参数详解】AdaptiveThreshold是OpenCV中一个用于图像二值化、目标检测和图像分割等功能的高效算法。
该算法的核心是自适应阈值分割，通过计算图像的梯度幅值来动态调整阈值。
以下是AdaptiveThreshold函数的参数说明：1.threshold_type：阈值类型，可选值有THRESH_BINARY、THRESH_BINARY_INV、THRESH_TRUNC、THRESH_TOZERO、THRESH_TOZERO_INV。
这些值分别表示二值化、反二值化、截断、归零、归零反向二值化。
2.blockSize：块大小，决定了计算阈值的块的数量。
opencv adaptivethreshold参数
opencv adaptivethreshold参数（原创实用版）目录1.OpenCV 简介2.AdaptiveThreshold 算法原理3.AdaptiveThreshold 参数详解4.参数应用实例5.总结正文1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。
在OpenCV 中，图像处理是一个重要的领域，而二值化是图像处理中的一个基础操作。
AdaptiveThreshold 是 OpenCV 中一种常用的二值化方法，它可以根据图像的局部特性自动调整阈值，从而得到更好的二值化效果。
2.AdaptiveThreshold 算法原理AdaptiveThreshold 算法基于 Otsu"s 方法，其核心思想是计算图像中每个像素的阈值，使得该像素的局域域内黑白像素的分类误差最小。
具体来说，算法首先将图像转换为灰度图像，然后计算每个像素的阈值，最后将图像分割为黑白两部分。
3.AdaptiveThreshold 参数详解AdaptiveThreshold 函数在 OpenCV 中有两个版本，分别是：```pythoncv2.adaptiveThreshold(image, 255, adaptiveMethod,thresholdType)cv2.adaptiveThreshold(image, 255, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, step)```其中，参数的含义如下：- `image`：输入的灰度图像（8 位或 16 位）- `255`：阈值，表示大于阈值的像素将被设置为 255（白色），小于阈值的像素将被设置为 0（黑色）- `adaptiveMethod`：适应性方法，常用的有以下几种：- cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：高斯滤波器- cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_S：高斯滤波器，Sobel 算子 - cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEDIAN_C：中值滤波器，高斯算子- cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEDIAN_S：中值滤波器，Sobel 算子- cv2.ADAPTIVE_THRESH_BINARY：二值化- `thresholdType`：阈值类型，常用的有以下几种：- cv2.THRESH_BINARY：二值化- cv2.THRESH_BINARY_INV：反向二值化- cv2.THRESH_TRUNC：截断- cv2.THRESH_TOZERO：归零- cv2.THRESH_TOZERO_INV：反向归零- `blockSize`：块大小，必须是 2 的整数次幂（如 2, 4, 8 等）- `step`：步长，必须是大于 0 的整数4.参数应用实例下面是一个使用 AdaptiveThreshold 的实例：```pythonimport cv2# 读取图像image = cv2.imread("input.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 使用高斯滤波器，Sobel 算子进行二值化result = cv2.adaptiveThreshold(image, 255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_S, cv2.THRESH_BINARY)# 显示结果cv2.imshow("Result", result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```5.总结AdaptiveThreshold 是 OpenCV 中一种强大的二值化方法，它根据图像的局部特性自动调整阈值，可以有效地提高图像处理效果。
使用OpenCV实现图像拼接的代码示例
使用OpenCV实现图像拼接的代码示例图像拼接技术是一种将多个图像拼接在一起形成全景图或更大的图像的技术。
它在许多领域都有广泛的应用，例如在计算机视觉、医学影像、地理信息系统等领域。
在本文中，我将介绍如何使用OpenCV 实现图像拼接，以及图像拼接的原理和应用。
1. OpenCV简介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。
它支持多种编程语言，包括C++、Python等，同时可以运行在多种操作系统上，如Windows、Linux等。
OpenCV提供了丰富的图像处理函数和算法，包括图像拼接、特征检测、相机标定等。
2.图像拼接的原理图像拼接的原理是通过找到多个图像之间的重叠区域，然后将它们拼接在一起形成全景图或更大的图像。
在图像拼接的过程中，需要通过特征匹配的方法找到图像之间的重叠区域，然后通过图像配准的方法将它们拼接在一起。
图像拼接的过程可以分为以下几个步骤：2.1特征提取在图像拼接的过程中，需要首先从每个图像中提取特征点，这些特征点可以是角点、边缘点等。
常用的特征提取算法包括Harris角点检测、SIFT、SURF等。
2.2特征匹配在提取了特征点之后，需要对这些特征点进行匹配，找到图像之间的重叠区域。
匹配的过程可以使用欧几里德距离、汉明距离等来度量两个特征点之间的相似度。
2.3图像配准一旦找到了图像之间的重叠区域，就可以使用图像配准的方法将它们拼接在一起。
图像配准的方法可以是通过图像的平移、旋转、缩放等变换将它们对齐。
2.4图像融合最后，需要对拼接在一起的图像进行融合，使得拼接后的图像看起来更加自然。
3.使用OpenCV实现图像拼接接下来，我将介绍如何使用OpenCV来实现图像拼接。
在OpenCV 中，有一个名为Stitcher的类可以用来实现图像拼接。
3.1导入OpenCV库首先需要导入OpenCV库，可以使用以下Python代码来实现：```pythonimport cv2```3.2读入图像使用cv2.imread()函数可以读入图像，例如：```pythonimage1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')```3.3创建Stitcher对象接下来，可以创建一个Stitcher对象来实现图像拼接：```pythonstitcher = cv2.Stitcher_create()```3.4图像拼接最后，可以使用stitcher.stitch()函数来实现图像拼接：```python(result, pano) = stitcher.stitch([image1, image2])```其中，result是一个整数，表示图像拼接的状态，如果result为0，表示图像拼接成功。