【计算机视觉】OpenCV3编程入门-笔记（一）

怀念毛星云大佬。。🕯️

邂逅OpenCV

OpenCV周边概念汄知

图像处现、计算机视觉与OpenCV

图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分，数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。而数字阁像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处珂的方法和技术。图像处理和计算机视觉的区别在于：图像处理侧重于"处理”图像——如増强，还原，去噪，分割，等等；而计算机视觉重点在于使用计算机(也许是可移动式的)来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。

OpenCV 概述

OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,直译就是“开源计算机视觉库”。它采用优化的C/C++代码编写。

起源及发展

本书的示例程序最初都是以OpenCV2.4.9（2014年4月15曰面世）版本为开发环境的，书本正文贴出的代码中，以OpenCV3代码为主角，且将OpenCV2和OpenCV3代码有明显区别的地方进行了对比书写

OpenCV基本架构分析

进入到…\opencv\build\include目录，可以看到有opencv和opencv2这两个文件夹。显然，opencv这个文件夹里面包含着旧版的头文件，而opencv2这个文件夹里面包含着具有时代意义的新版OpenCV2系列的头文件。具体模块和内部方法简介这里略。

OpenCV3带來了什么

OpenCV2带来了全新的C++接口，将OpenCV的能力无限放大。在2.0的时代,OpenCV増加了新的平台支持.包括iOS和Andriod,通过CUDA和OpenCL实现了GPU加速，为Python和Java用户提供了接口，基于Github和Buildbot构建了充满艺术感的持续集成系统，所以才有了被全世界的很多公司和学校所采用的稳定易用的OpenCV2.4.Xo。OpenCV3决定像其他大项目一样，抛弃整体架构，使用内核+插件的架构形式。OpenCV3.0中还添加了一个名为叩encv_contrib的全新仓库，这个新仓库中有很多让人兴奋的功能：包括脸部识别和i本探测，以及文本识别、新的边缘检测器、充满艺术感的图像修复、深度地图处理、新的光流和追踪算法等。

将OpenCV2代码升级到OpenCV3报错吋的一些策略

• 症状：在OpenCV3的环境下运行OpenCV2中写的程序，报**error C2065：
  'CV_WINDOW_AUTOSIZE’未声明的标识符”系列错误。

• 分析：OpenCV3取消了 OpenCVl中残留的“CV_”式的宏前缀命名规范，

• 解决方式：
  (I)情况1:直接去掉“CV_”前缀
  (2)情况2:需要用新的前缀替换
  (3)情况3:需要在新的命名空间中使用宏

• 症状：在OpenCV3的环境F运行OpenCV2中写的程序，使用Ivector容器，而未包含STD命名空间，于是便会报“errorC2065:-vector":未声明的标识符“系列错误。

• 分析：OpenCV3中并没有在头文件中使用标准程序库std的命名空间。

• 解决方式：所以遇到这个错误，在我们写的程序开头加上一句“usingnamespacestd;”使用C++的标准命名空间即可解决问题。

OpenCV的下载、安装与配置

手动搜索OpenCV的下载、安装与配置，找一下专业博文按时配置
注意：
Debug文件库名有d结尾，Release没有，如opencv_ts248d.lib （debug版本的 lib）和 opencv_ts248.1ib （release 版本的 lib）。

快速上手OpenCV图像处理

第一个程序：图像显示

#include 
using namespace cv; //包含 cv 命名空间 
void main()
{
	Mat srclmage = imread ("1 .jpg"); //载入图像 
	imshow ("【原始图】"，srclmage) ; //显示图像 
	waitKey (0) ;//等待任意按键按下
}
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第二个程序：图像腐蚀

用图像中的暗色部分“腐蚀”掉图像中的高亮部分

#include //OpenCV highgui 模块头文件
#include //OpenCV 图像处理头文件 
using namespace cv; //包含 cv 命名空间
int main( )//控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
{
	//载入原图
	Mat srclmage = imread(*'l.jpg"); 
	//显示原图
	imshow("【原图】腐性操作",srclmage); 
	//进行腐蚀操作
	//getStructuringElement函数的返回值为指定形状和尺寸的结构元素(内核矩阵)
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15)); 
	Mat dstlmage;
	erode(srclmage, dstlmage, element);
	//显示效果图
	imshow ("【效果图】腐蚀操作"，dstlmage); 
	waitKey(0);
	return 0;
}
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第三个程序：图像模糊

主要使用进行均值滤波操作的blur函数

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 
using namespace cv
int main()
	//【1】载入原始图
	Mat srclmage=imread(*'l.jpg");
	//【2】显示原始图
	imshow("均值滤波【原图】",srclmage);
	//【3】进行均值滤波操作
	Mat dstlmage;
	blur(srclmage,dstImage,Size(7,7));
	//【4】显示效果图
	imshow("均值滤波【效果图】",dstlmage);
	waitKey( 0 );
}
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第四个程序: canny边缘检测

#include
#include
using namespace cv
int main()
	//【0】载入原始图
	Mat srclmage = imread ("1.jpg") ; //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材
	imshow (*'【原始图］Canny边缘检测"，srcImage);           //显示原始图 
	Mat dstlmage, edge, grayImage; //参數定义
	//【1】创建与src同类型和大小的矩阵(dst) 
	dstlmage.create( srclmage.size(), srclmage.type());
	//【2】将原图像转换为灰度图像 
	//此句代码的0penCV2版为：
	//cvtColor( srclmage, grayimage, CV_BGR2GRAY ); 
	//此句代码的0penCV3版为:
	cvtColor(srclmage, grayimage, COLOR_BGR2GRAY ); 
	//【3】进行图像模糊以降噪，先使用3x3内核来降噪
	blur(graylmage, edge. Size(3,3)); 
	//【4】运行Canny算子 
	Canny(edge, edge, 3, 9,3 );
	//【5】显示效果图
	imshow ('【效果图】Canny边缘检测"，edge); 
	waitKey(0);
	return 0;
}
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OpenCV视频操作基础

VideoCapture是OpenCV2.X中新增的一个类，对应于之前C语言版本的CvCapture结构体，它提供了从摄像机或视频文件捕获视频的C++接口，作用是从视频文件或从摄像头捕获视频并显示出来。

读取并播放视频

#include 
using namespace cv;
int main()
{
	// [ 1 ]读人视频
	VideoCapture capture("1.avi"); 
	//  [2]循环显示每一帧
	while(1)
	{
		Mat frame;       //定义一个Mat变量，用于存储每一帧的图像 
		capturef rame; //读取当前帧
		imshow("读取视频frame) ;          //显示当前帧 
		waitKey(30); "延时 30ms
	}
	return 0;
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