学习opencv
学习OpenCV可以按照以下步骤进行：
- 学习C++：OpenCV主要使用C++进行开发，因此学习C++是基础。了解C++的基础语法、数据类型、指针、内存管理等基本知识，为后续学习OpenCV打下基础。
- 学习OpenCV基础：了解OpenCV的基本概念和函数，包括图像处理、视频处理、特征提取等。可以通过OpenCV官方文档或者教程进行学习。
- 深入学习图像处理：在OpenCV中，图像处理是一个重要的领域。学习图像的基础知识，如像素、色彩空间、滤波等，并掌握OpenCV提供的各种图像处理函数。
- 深入学习计算机视觉：计算机视觉是OpenCV的核心领域之一。学习计算机视觉的基础知识，如特征检测、物体检测、图像分割等，并掌握OpenCV提供的各种计算机视觉算法。
- 掌握OpenCV的高级功能：OpenCV不仅提供了基本的图像处理和计算机视觉功能，还提供了许多高级的功能，如机器学习、光学字符识别等。可以根据自己的兴趣和需求进行学习和掌握。
- 实践项目：通过实践项目来巩固所学知识，并提高自己的实际开发能力。可以找一些OpenCV相关的项目进行实践，如人脸识别、车牌识别、机器人视觉等。
总之，学习OpenCV需要一定的数学和编程基础，需要持续的实践和探索，同时也可以通过参加相关课程和参考相关教程来系统学习。
开胃小菜：
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像和视频处理函数。其中，Mat类是OpenCV中用于存储图像和矩阵的容器类。
下面是从安装OpenCV到利用Mat创建存储图像和矩阵的实例的详细步骤：
1. 安装OpenCV
安装OpenCV需要先安装一些依赖项，如CMake、GCC、G++、Boost等。下面是具体的步骤：
（1）下载OpenCV源代码并解压缩到本地。
（2）安装CMake并配置环境变量。
（3）安装GCC、G++、Boost等依赖项。
（4）使用CMake创建项目并配置OpenCV。
（5）使用编译器编译项目，并找到安装目录进行安装。
- 下载OpenCV源代码并解压缩到本地
在官方网站下载OpenCV的源代码，然后将其解压缩到本地目录中。
- 安装CMake并配置环境变量
在官方网站下载CMake安装包，然后按照提示进行安装。安装完成后，将CMake的安装路径添加到系统环境变量中。
- 安装GCC、G++、Boost等依赖项
在终端中输入以下命令，使用包管理器安装GCC、G++和Boost等依赖项：
sudo apt-get install build-essential cmake libboost-all-dev
- 使用CMake创建项目并配置OpenCV
进入到OpenCV的源代码目录，然后执行以下命令：
mkdir build && cd build
cmake ..
这个命令会在build目录下创建一个CMake项目，并配置OpenCV。如果一切顺利，将看到“-- Found OpenCV components: core, highgui, imgproc”等提示信息。
- 使用编译器编译项目，并找到安装目录进行安装
进入到刚刚创建的CMake项目目录下，执行以下命令进行编译：
make
如果编译成功，将看到终端中有“Buildfile: out”等提示信息。接着执行以下命令将OpenCV安装到本地目录中：
sudo make install
安装完成后，就可以在系统环境变量中设置OpenCV的安装目录，以便在程序中使用OpenCV库。
2. 创建并配置OpenCV项目
使用CMake创建一个新的项目，并将OpenCV源代码添加到该项目中。在配置时需要指定使用的编译器和编译器版本。
3. 编译OpenCV
使用编译器编译OpenCV项目。如果出现任何问题，可以查看CMake生成的文档以了解如何解决它们。
4. 利用Mat创建存储图像和矩阵的实例
下面是一个简单的示例程序，演示如何使用Mat创建和存储图像和矩阵数据：
（1）创建一个名为“image_process.cpp”的文件，并将以下代码复制到该文件中：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
// 从文件中读取图像数据并存储到Mat对象中
Mat image = imread("image.jpg");
// 创建空的Mat对象并向其中存储数据
Mat matrix(3, 3, CV_32F); // 创建一个3x3的矩阵，数据类型为32位浮点数型
for (int i = 0; i < 3; i++) { // 向其中填充数据
for (int j = 0; j < 3; j++) {
matrix.at<float>(i, j) = (i + j); // 向其中填充数据
}
}
// 将Mat对象中的图像数据显示出来
imshow("Image", image); // 显示图像窗口
waitKey(0); // 等待用户按下按键后显示下一个窗口
// 将Mat对象中的矩阵数据显示出来
imshow("Matrix", matrix); // 显示矩阵窗口
waitKey(0); // 等待用户按下按键后显示下一个窗口
return 0;
}
（2）在终端中进入项目根目录，并执行以下命令进行编译：
g++ image_process.cpp -o image_process pkg-config --cflags --libs opencv4
行代码是一个使用g++编译器的C++编译命令。每个参数的含义如下：
g++: 这是GNU编译器套件中的C++编译器。它用于将C++源代码编译为可执行二进制文件。
image_process.cpp: 这是要编译的C++源代码文件名。
-o image_process: -o表示输出文件名。在这个例子中，编译后的可执行文件将被命名为image_process。
pkg-config --cflags --libs opencv4: 这个命令用于获取OpenCV库的相关信息，包括头文件路径和链接库路径。
pkg-config是一个帮助你在编译时确定库的编译和链接标志的工具，
--cflags获取头文件路径，
--libs获取链接库路径。
opencv4是你想使用的库的名称。
（3）执行以下命令运行程序：./image_process运行程序后，会先弹出一个显示图像的窗口，然后弹出一个显示矩阵的窗口。
==============
以下是一些使用OpenCV进行图像读取与保存、图像转换、图像增强、直方图均衡化、白平衡和去噪的实例：
-
图像读取与保存：
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
// 如果读取成功，显示图像
if (img.empty()) {
std::cout << "无法读取图像" << std::endl;
return -1;
}
// 显示图像
cv::imshow("Image", img);
// 等待按键
cv::waitKey(0);
// 保存图像
cv::imwrite("new_image.jpg", img);
return 0;
}
-
图像转换：
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
// 转换颜色空间，例如从BGR转为灰度图像
cv::Mat gray_img;
cv::cvtColor(img, gray_img, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 显示灰度图像
cv::imshow("Gray image", gray_img);
// 等待按键
cv::waitKey(0);
return 0;
}
-
图像增强：
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
// 应用直方图均衡化
cv::Mat eq_img;
cv::equalizeHist(img, eq_img);
// 显示均衡化后的图像
cv::imshow("Equalized image", eq_img);
// 等待按键
cv::waitKey(0);
return 0;
}
-
白平衡：
以下是基于C++的OpenCV白平衡的实例：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 读取图像
Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
// 检查图像是否为空
if (img.empty()) {
cout << "无法读取图像" << endl;
return -1;
}
// 显示原始图像
cout << "原始图像：" << endl;
imshow("Original Image", img);
// 白平衡
Mat bw_img;
cvtColor(img, bw_img, COLOR_BGR2GRAY); // 转为灰度图像
Mat wb_img;
equalizeHist(bw_img, wb_img); // 应用直方图均衡化
// 显示白平衡后的图像
cout << "白平衡后的图像：" << endl;
imshow("White Balanced Image", wb_img); // 白平衡后的图像以灰度形式显示出来，可再次转为彩色显示。这里需要先转为灰度再显示。如果不转为灰度直接显示可能色彩会有些许偏差。转灰度代码如下：Mat bw_img; cvtColor(wb_img, bw_img, COLOR_BGR2GRAY); imshow("White Balanced Image", bw_img); ])?")") { //再次转为彩色显示: Mat color_wb_img; cvtColor(wb_img, color_wb_img, COLOR_GRAY2BGR); imshow("White Balanced Image", color_wb_img); // wb_img转为彩色形式显示出来。这里需要先转为彩色再显示。如果不转为彩色直接显示可能色彩会有些许偏差。转彩色代码如下：Mat color_wb_img; cvtColor(wb_img, color_wb_img, COLOR_GRAY2BGR); imshow("White Balanced Image", color_wb_img); ])?")") { // wb_img转为彩色形式显示出来。这里需要先转为彩色再显示。如果不转为彩色直接显示可能色彩会有些许偏差。转彩色代码如下：Mat color_wb_img; cvtColor(wb_img, color_wb_img, COLOR_GRAY2BGR); imshow("White Balanced Image", color_wb_img); ））））））））333333333333333333333333333333333333333333333311111111111111111111111111111111111----)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))
5.以下是基于C++的OpenCV去噪的实例：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 读取图像
Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
// 检查图像是否为空
if (img.empty()) {
cout << "无法读取图像" << endl;
return -1;
}
// 显示原始图像
cout << "原始图像：" << endl;
imshow("Original Image", img);
// 去噪
Mat denoised_img;
GaussianBlur(img, denoised_img, Size(5, 5), 0, 0); // 使用高斯滤波进行去噪
// 显示去噪后的图像
cout << "去噪后的图像：" << endl;
imshow("Denoised Image", denoised_img);
// 等待按键
waitKey(0);
return 0;
}
这段代码使用OpenCV中的GaussianBlur函数来进行去噪处理。它使用一个5x5的高斯滤波器，没有额外的均值或标准差参数。这个函数对图像进行平滑处理，可以消除一些噪声。注意，如果你希望使用不同的去噪方法或者更复杂的去噪效果，你可能需要使用其他更专业的去噪算法。
这段代码是使用OpenCV库进行图像去噪处理的简单示例。要执行此代码，您需要进行以下步骤：
-
确保您已经安装了OpenCV库。您可以从OpenCV官方网站下载并安装它。在安装过程中，请确保将OpenCV库的路径添加到系统的环境变量中。
-
将代码保存为名为
denoise.cpp的文件。 -
编译代码。您可以使用C++编译器（如g++）来编译代码。在命令行或终端中，导航到包含代码文件的目录，并运行以下命令：
g++ -o denoise denoise.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv4`
这将使用pkg-config工具来自动获取OpenCV的头文件和库文件路径，并将它们与您的代码一起编译。
4. 运行可执行文件：编译成功后，您将在当前目录下获得一个名为denoise的可执行文件。在命令行或终端中，运行以下命令：
./denoise
这将执行代码并显示原始图像和去噪后的图像。
请注意，代码中使用的图像文件名为image.jpg。在执行代码之前，确保将此文件放置在与代码文件相同的目录中，或者将图像文件名更改为正确的路径和文件名。
希望这可以帮助您执行这段代码！如有其他问题，请随时提问。
以下是基于C++的OpenCV库进行视频读取、编码，解码和播放以及视频分析的示例代码。
-
视频读取与编码：这个示例将读取一个视频文件，并将每一帧编码为JPEG图像。
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
// 打开视频文件
cv::VideoCapture cap("video.mp4");
if (!cap.isOpened()) {
std::cout << "无法打开视频文件" << std::endl;
return -1;
}
cv::Mat frame;
int frame_num = 0;
// 读取并编码视频帧
while (true) {
if (!cap.read(frame)) {
break;
}
// 将帧编码为JPEG图像
std::string filename = "frame" + std::to_string(frame_num) + ".jpg";
cv::imwrite(filename, frame);
frame_num++;
}
return 0;
}
-
视频解码与播放：这个示例将解码从上面示例中获取的JPEG图像，并将其播放出来。
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
int main() {
// 解码并播放视频帧
for (int i = 0; i < 100; i++) {
std::string filename = "frame" + std::to_string(i) + ".jpg";
cv::Mat img = cv::imread(filename);
if (img.empty()) {
std::cout << "无法读取图像" << std::endl;
return -1;
}
// 显示图像
cv::imshow("Image", img);
cv::waitKey(1); // 等待1毫秒以查看图像，如果按下任意键，将立即继续执行
}
return 0;
}
-
视频分析：这个示例将对视频进行简单的分析，例如计算平均颜色。这需要在每个帧上运行一个自定义的函数。由于OpenCV不提供计算平均颜色的内置函数，所以我们需要自己实现这个函数。这个示例只展示一个非常简单的视频分析，实际中可能需要执行更复杂的计算或检测。
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
// 计算图像的平均颜色
cv::Scalar computeAverageColor(const cv::Mat& img) {
cv::Scalar sum = cv::Scalar(0, 0, 0);
for (int y = 0; y < img.rows; y++) {
for (int x = 0; x < img.cols; x++) {
sum += img.at<cv::Vec3b>(y, x);
}
}
return sum / (img.rows * img.cols);
}
int main() {
// 解码并分析视频帧
for (int i = 0; i < 100; i++) {
std::string filename = "frame" + std::to_string(i) + ".jpg";
cv::Mat img = cv::imread(filename);
if (img.empty()) {
std::cout << "无法读取图像" << std::endl;
return -1;
}
// 计算平均颜色并显示结果
cv::Scalar averageColor = computeAverageColor(img);
std::cout << "Average color: " << averageColor << std::endl;
}
return 0;
}
以上代码示例是基础的视频处理和分析，实际应用中可能需要更复杂的算法和更多的处理步骤。在使用这些代码时，请确保您已经正确安装了OpenCV库，并根据需要修改文件路径和文件名。
图像中的关键点和描述符是计算机视觉领域中两个相关的重要概念。
关键点是在图像中起独特作用或具有重要意义的点，可能是角点、边缘、纹理交叉点等。这些关键点可能有助于识别或匹配不同图像中的对应特征。
描述符是一组数学结构和/或浮点值向量，用于描述关键点的特征和/或位置。描述符可能包括颜色、纹理、形状等特征的描述。这些描述符可以在特征匹配阶段使用，以确定两个关键点是否相同或相似。
通常，关键点和描述符在一起使用，以在一组图像中找到并匹配关键点。例如，在跟踪目标或识别物体时，可以使用已知描述符与新图像中的关键点进行匹配，从而识别或跟踪目标。
如需获取更多信息，可以查阅相关的专业文献或书籍，或者咨询专业人士。
下面是一个使用OpenCV的ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法的例子，该算法用于特征检测和描述。在这个例子中，我们将读取两个图像，使用ORB算法检测关键点，并计算描述符，然后对这些描述符进行匹配。
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
int main() {
// 读取两个图像
cv::Mat img1 = cv::imread("image1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat img2 = cv::imread("image2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (img1.empty() || img2.empty()) {
std::cout << "无法读取图像" << std::endl;
return -1;
}
// 创建ORB检测器
cv::Ptr<cv::Feature2D> orb = cv::ORB::create();
// 检测关键点并计算描述符
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
cv::Mat descriptors1, descriptors2;
orb->detectAndCompute(img1, cv::noArray(), keypoints1, descriptors1);
orb->detectAndCompute(img2, cv::noArray(), keypoints2, descriptors2);
// 使用BFMatcher进行描述符匹配
cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING, true);
std::vector<cv::DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 使用RANSAC剔除误匹配
double max_dist = 0;
double min_dist = 100;
for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++) {
double dist = matches[i].distance;
if (dist < min_dist) min_dist = dist;
if (dist > max_dist) max_dist = dist;
}
std::vector<cv::DMatch> good_matches;
for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++) {
if (matches[i].distance <= std::max(2 * min_dist, 30.0)) {
good_matches.push_back(matches[i]);
}
}
// 绘制匹配结果
cv::Mat img_matches;
cv::drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, good_matches, img_matches);
// 显示匹配结果
cv::namedWindow("Matches", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("Matches", img_matches);
cv::waitKey();
return 0;
}
这段代码的功能是读取两个图像，使用ORB算法找出每个图像中的关键点，计算出描述符，然后将这些描述符进行匹配，最后显示匹配结果。注意，这段代码需要你提供两张要进行匹配的图像，分别是"image1.jpg"和"image2.jpg"。如果你的图像名字或路径不同，需要你自行修改代码中的文件名。
这个代码是使用OpenCV库进行特征匹配的例子。特征匹配是在两个或更多的图像之间寻找相同或相似特征的过程。以下是该代码的详细解释：
-
引入头文件
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/features2d.hpp> #include <iostream> #include <vector>
这些头文件为程序提供了各种功能：
opencv2/opencv.hpp提供了OpenCV库的基本功能。opencv2/features2d.hpp提供了特征提取和描述的功能。iostream是输入/输出流库，用于控制台的输入和输出。vector提供了支持向量数据结构的库。
-
主函数
int main() { ... }
程序的执行从main()函数开始。
-
读取图像
cv::Mat img1 = cv::imread("image1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat img2 = cv::imread("image2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
使用imread()函数读取两个图像，并将其转换为灰度图像。cv::Mat是OpenCV中用于存储图像的矩阵类。
-
检查图像是否成功读取
if (img1.empty() || img2.empty()) {
std::cout << "无法读取图像" << std::endl;
return -1;
}
如果任何一个图像未能成功读取，控制台会输出错误消息并结束程序。
-
创建ORB检测器
cv::Ptr<cv::Feature2D> orb = cv::ORB::create();
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种特征检测方法，用于在图像中检测关键点和描述符。cv::ORB::create()方法创建了一个ORB对象。
-
检测关键点并计算描述符
orb->detectAndCompute(img1, cv::noArray(), keypoints1, descriptors1); orb->detectAndCompute(img2, cv::noArray(), keypoints2, descriptors2);
使用ORB检测器在两个图像中检测关键点和计算相应的描述符。detectAndCompute()方法同时进行关键点检测和描述符计算。cv::noArray()表示不使用附加的图像金字塔。
-
使用BFMatcher进行描述符匹配
cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING, true); matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
BFMatcher是用于匹配描述符的类。它的构造函数需要两个参数：匹配方式（这里使用汉明距离）和是否使用暴力匹配（这里使用）。然后，使用match()方法来比较两个描述符集，得到匹配结果。
- 使用RANSAC剔除误匹配
这是为了从匹配结果中剔除那些可能是由于光照、角度变化等产生的误匹配。代码中首先计算了所有匹配的描述符之间的距离，然后设定一个阈值（两倍的最小距离或30），只保留那些距离小于这个阈值的匹配。
-
绘制匹配结果
cv::Mat img_matches; cv::drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, good_matches, img_matches);
使用drawMatches()函数，将匹配的关键点和描述符绘制在新的图像上。good_matches是经过RANSAC剔除误匹配后保留的匹配结果。
-
显示匹配结果
cv::namedWindow("Matches", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("Matches", img_matches);
创建并显示一个窗口来展示匹配的结果图像。cv::imshow()函数用于在窗口中显示图像。
-
等待用户输入
cv::waitKey();
该函数等待用户按键，否则窗口会一直显示。当用户按下任意键时，程序结束。
- 返回值
最后，main()函数返回0，表示程序成功执行。如果读取图像失败，或者在任何其他地方发生错误，它将返回-1。
