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OpenCV 编程简介教程(中文版),Image Processing, C

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OpenCV 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作） - OpenCV China ：图像处理,计算机视觉库,Image Processing, Computer Vision

http://www.opencv.org.cn/index.php/OpenCV_编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）#1.E3.80.81OpenCV.E7.9A.84.E7.89.B9.E7.82.B9[2013/3/12 15:49:47] 导航首页新闻动态最近更改编辑帮助关于本站Personal tools用户登录工具链入页面链出更改上载文件特殊页面可打印版讨论编辑history简体繁体Open Source Computer Vision LibraryOpenCV 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）Introduction to programming with OpenCVOpenCV编程简介作者： Gady AgamDepartment of Computer ScienceJanuary 27, 2006Illinois Institute of TechnologyURL: http://www.cs.iit.edu/~agam/cs512/lect-notes/opencv-intro/opencv-intro.html#SECTION00040000000000000000翻译： chenyusiyuanJanuary 26, 2010http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2010/01/26/5259060.aspx摘要： 本文旨在帮助读者快速入门OpenCV，而无需阅读冗长的参考手册。掌握了OpenCV的以下基础知识后，有需要的话再查阅相关的参考手册。目录 [隐藏]1 一、简介1.1 1、OpenCV的特点1.1.1 （1） 总体描述1.1.2 （2） 功能1.1.3 （3） OpenCV模块1.2 2、有用的学习资源1.2.1 （1） 参考手册：1.2.2 （2） 网络资源：1.2.3 （3） 书籍：1.2.4 （4） 视频处理例程(在 /samples/c/):1.2.5 （5） 图像处理例程 (在 /samples/c/):1.3 3、OpenCV 命名规则1.3.1 （1） 函数名:1.3.2 （2） 矩阵数据类型:1.3.3 （3） 图像数据类型:1.3.4 （4） 头文件:1.4 4、编译建议1.4.1 （1） Linux:1.4.2 （2） Windows:1.5 5、C++例程2 二、GUI 指令2.1 1、窗口管理2.1.1 （1） 创建和定位一个新窗口:2.1.2 （2） 载入图像:2.1.3 （3） 显示图像:2.1.4 （4） 关闭窗口:2.1.5 （5） 改变窗口大小:条目不转换搜索文档搜索论坛OpenCV 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作） - OpenCV China ：图像处理,计算机视觉库,Image Processing, Computer Vision

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#1.E3.80.81OpenCV.E7.9A.84.E7.89.B9.E7.82.B9[2013/3/12 15:49:47]2.2 2、输入处理2.2.1 （1） 处理鼠标事件:2.2.2 （2） 处理键盘事件:2.2.3 （3） 处理滑动条事件:3 三、OpenCV的基本数据结构3.1 1、图像数据结构3.1.1 （1） IPL 图像:3.2 2、矩阵与向量3.2.1 （1） 矩阵:3.2.2 （2） 一般矩阵:3.2.3 （3） 标量:3.3 3、其它结构类型3.3.1 （1） 点:3.3.2 （2） 矩形框大小（以像素为精度）:3.3.3 （3） 矩形框的偏置和大小:4 四、图像处理4.1 1、图像的内存分配与释放4.1.1 （1） 分配内存给一幅新图像:4.1.2 （2） 释放图像:4.1.3 （3） 复制图像:4.1.4 （4） 设置/获取感兴趣区域ROI:4.1.5 （5） 设置/获取感兴趣通道COI:4.2 2、图像读写4.2.1 （1） 从文件中读入图像:4.2.2 （2） 保存图像:4.3 3、访问图像像素4.3.1 （1） 假设你要访问第k通道、第i行、第j列的像素。4.3.2 （2） 间接访问: (通用，但效率低，可访问任意格式的图像)4.3.3 （3） 直接访问: (效率高，但容易出错)4.3.4 （4） 基于指针的直接访问: (简单高效)4.3.5 （5） 基于 c++ wrapper 的直接访问: （更简单高效）4.4 4、图像转换4.4.1 （1） 字节型图像的灰度-彩色转换:4.4.2 （2） 彩色图像->灰度图像:4.4.3 （3） 不同彩色空间之间的转换:4.5 5、绘图指令4.5.1 （1） 绘制矩形:4.5.2 （2） 绘制圆形:4.5.3 （3） 绘制线段:4.5.4 （4） 绘制一组线段:4.5.5 （5） 绘制一组填充颜色的多边形:4.5.6 （6） 文本标注:5 五、矩阵处理5.1 1、矩阵的内存分配与释放5.1.1 （1） 总体上:5.1.2 （2） 为新矩阵分配内存:5.1.3 （3） 释放矩阵内存:5.1.4 （4） 复制矩阵:5.1.5 （5） 初始化矩阵:5.1.6 （6） 初始化矩阵为单位矩阵:5.2 2、访问矩阵元素5.2.1 （1） 假设需要访问一个2D浮点型矩阵的第（i, j）个单元.5.2.2 （2） 间接访问:5.2.3 （3） 直接访问（假设矩阵数据按4字节行对齐）:5.2.4 （4） 直接访问（当数据的行对齐可能存在间隙时 possible alignment gaps）:5.2.5 （5） 对于初始化后的矩阵进行直接访问:5.3 3、矩阵/向量运算OpenCV 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作） - OpenCV China ：图像处理,计算机视觉库,Image Processing, Computer Vision

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#1.E3.80.81OpenCV.E7.9A.84.E7.89.B9.E7.82.B9[2013/3/12 15:49:47][编辑][编辑][编辑][编辑]5.3.1 （1） 矩阵之间的运算:5.3.2 （2） 矩阵之间的元素级运算:5.3.3 （3） 向量乘积:5.3.4 （4） 单一矩阵的运算:5.3.5 （5） 非齐次线性方程求解:5.3.6 （6） 特征值与特征向量 (矩阵为方阵):6 六、视频处理6.1 1、从视频流中捕捉一帧画面6.1.1 （1） OpenCV 支持从摄像头或视频文件（AVI格式）中捕捉帧画面.6.1.2 （2） 初始化一个摄像头捕捉器:6.1.3 （3） 初始化一个视频文件捕捉器:6.1.4 （4） 捕捉一帧画面:6.1.5 （5） 释放视频流捕捉器:6.2 2、获取/设置视频流信息6.2.1 （1） 获取视频流设备信息:6.2.2 （2） 获取帧图信息:6.2.3 （3） 设置从视频文件抓取的第一帧画面的位置:6.3 3、保存视频文件6.3.1 （1） 初始化视频编写器:6.3.2 （2） 保持视频文件:6.3.3 （3） 释放视频编写器:一、简介1、OpenCV的特点（1） 总体描述OpenCV是一个基于C/C++语言的开源图像处理函数库其代码都经过优化，可用于实时处理图像具有良好的可移植性可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作具有低级和高级的应用程序接口（API）提供了面向Intel IPP高效多媒体函数库的接口，可针对你使用的Intel CPU优化代码，提高程序性能（译注：OpenCV2.0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）（2） 功能图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换）Image data manipulation (allocation, release, copying, setting, conversion).图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出）Image and video I/O (file and camera based input, image/video file output).矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解）Matrix and vector manipulation and linear algebra routines (products, solvers, eigenvalues, SVD).支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图）Various dynamic data structures (lists, queues, sets, trees, graphs).基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构）Basic image processing (filtering, edge detection, corner detection, sampling and interpolation, color conversion,morphological operations, histograms, image pyramids).结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟OpenCV 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作） - OpenCV China ：图像处理,计算机视觉库,Image Processing, Computer Vision

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#1.E3.80.81OpenCV.E7.9A.84.E7.89.B9.E7.82.B9[2013/3/12 15:49:47][编辑][编辑][编辑][编辑][编辑][编辑]合、狄劳尼三角化）Structural analysis (connected components, contour processing, distance transform, various moments, templatematching, Hough transform, polygonal approximation, line fitting, ellipse fitting, Delaunay triangulation).摄像头定标（寻找和跟踪定标模式、参数定标、基本矩阵估计、单应矩阵估计、立体视觉匹配）Camera calibration (finding and tracking calibration patterns, calibration, fundamental matrix estimation,homography estimation, stereo correspondence).运动分析（光流、动作分割、目标跟踪）Motion analysis (optical flow, motion segmentation, tracking).目标识别（特征方法、HMM模型）Object recognition (eigen-methods, HMM).基本的GUI（显示图像/视频、键盘/鼠标操作、滑动条）Basic GUI (display image/video, keyboard and mouse handling, scroll-bars).图像标注（直线、曲线、多边形、文本标注）Image labeling (line, conic, polygon, text drawing)（3） OpenCV模块cv – 核心函数库cvaux – 辅助函数库cxcore – 数据结构与线性代数库highgui – GUI函数库ml – 机器学习函数库2、有用的学习资源（1） 参考手册：/docs/index.htm （译注：在你的OpenCV安装目录内）（2） 网络资源：官方网站: http://www.intel.com/technology/computing/opencv/软件下载: http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/（3） 书籍：Open Source Computer Vision Libraryby Gary R. Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006). chenyusiyuan: 补充以下书籍Learning OpenCV - Computer Vision with the OpenCV Libraryby Gary Bradski & Adrian Kaehler, O'Reilly Media, 1 st ed. (September, 2008).OpenCV教程——基础篇作者：刘瑞祯 于仕琪，北京航空航天大学出版社，出版日期：200706（4） 视频处理例程(在 /samples/c/):颜色跟踪: camshiftdemo点跟踪: lkdemo动作分割: motempl

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OpenCV图像处理技术介绍

OpenCV图像处理技术介绍

OpenCV图像处理技术介绍

一、概述

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款用于计算机视觉和机器视觉的开源跨平台库。它被广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器学习、人工智能等领域，是一种非常强大、开放的框架。

本文将重点介绍 OpenCV 图像处理技术，以帮助读者了解它的具体应用和实现过程。

二、图像的读取和展示

要使用 OpenCV 进行图像处理，需要先加载图像。OpenCV 支持多种图像格式，如 BMP、JPEG、PNG、GIF 等。

用 OpenCV 加载图像的方法有两种：一种是 cv::imread() 函数，另一种是 cv::VideoCapture 类。

cv::imread() 函数可以通过指定图像路径或网络 URL 加载本地或远程图像，读取后返回一个 cv::Mat 对象，然后可以使用

cv::imshow() 函数将图像展示在屏幕上。

三、灰度化和二值化

灰度化将一个彩色图像转换为黑白图像，使得图像的像素值只有一个亮度值，而没有颜色信息。在 OpenCV 中，可以通过

cv::cvtColor() 函数将一张彩色图像转换为灰度图像。

二值化是将灰度图像中的像素值转换为 0 或 255，即黑色或白色。它主要用于将图像转换为二进制图像，方便进一步处理。在

OpenCV 中，可以使用 cv::threshold() 函数实现图像的二值化，可以设置操作的阈值、最大值和操作类型等参数。

四、图像滤波

图像滤波是指对图像进行平滑或增强的处理方法。在 OpenCV

中，可以使用 cv::GaussianBlur() 函数实现图像的高斯滤波，可以设置卷积核的大小和标准差等参数，以及边缘处理的方法。

此外，还可以使用 cv::medianBlur() 函数进行中值滤波，cv::bilateralFilter() 函数进行双边滤波，以及 cv::blur() 函数进行均值滤波等。

opencv基本使用方法

opencv基本使用方法

OpenCV基本使用方法

一、介绍

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以用于图像处理、目标检测、人脸识别等各种应用。本文档将介绍OpenCV的基本使用方法，包括图像读取、显示、保存以及常用的图像处理操作。

二、图像读取与显示

1. 读取图像

要读取图像，可以使用`cv2.imread()`函数。该函数接受图像文件的路径作为参数，并返回一个表示图像的多维数组。

importcv2

image=cv2.imread("image.jpg")

2. 显示图像

要显示图像，可以使用`cv2.imshow()`函数。该函数接受一个窗口名称和一个表示图像的多维数组作为参数。

importcv2

image=cv2.imread("image.jpg")

cv2.imshow("Image",image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

三、图像保存与格式转换

1. 保存图像 要保存图像，可以使用`cv2.imwrite()`函数。该函数接受图像保存的路径和表示图像的多维数组作为参数。

importcv2

image=cv2.imread("image.jpg")

cv2.imwrite("new_image.jpg",image)

2. 格式转换

要将图像从一种格式转换为另一种格式，可以使用`cv2.cvtColor()`函数。该函数接受表示图像的多维数组和转换的标志作为参数。

importcv2

image=cv2.imread("image.jpg")

gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

四、常用的图像处理操作

1. 转换为灰度图

要将彩色图像转换为灰度图，可以使用`cv2.cvtColor()`函数，并指定转换标志为`cv2.COLOR_BGR2GRAY`。

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和机器学习软件库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。以下是OpenCV的使用手册：

1. 安装OpenCV

首先需要下载OpenCV的源代码并进行编译，生成动态链接库（DLL）和头文件。可以从OpenCV的官方网站下载最新版本的源代码。

2. 使用OpenCV

在使用OpenCV之前，需要包含OpenCV的头文件和链接相应的动态链接库。在C++中，可以使用以下代码包含OpenCV的头文件：

#include

在使用OpenCV时，通常需要创建一个VideoCapture或FileCapture对象来读取图像或视频流，并创建一个Mat对象来存储图像数据。以下是一个简单的读取图像并显示的例子：

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int main(int argc, char** argv)

{

// 打开摄像头

VideoCapture cap(0);

if (!cap.isOpened())

{

cout << "Failed to open camera!" << endl;

return 1;

}

// 读取并显示图像

Mat img;

cap.read(img);

imshow("Image", img);

// 等待用户按下任意键

waitKey(0);

// 释放资源

cap.release(); return 0;

}

3. 图像处理

OpenCV提供了丰富的图像处理函数，包括滤波、边缘检测、形态学操作、特征提取等等。以下是一个简单的图像滤波例子：