OPENCV学习经过

OPENCV学习经过

因为工程实践的原因，我们初步了解了VS2010和OPENCV2.4.10，为以后车牌识别系统的开发打下基础。首先是开发平台的搭建，我们通过上网了解了配置过程：

1.配置环境变量，我的电脑>>属性>>高级>>环境变量

编辑PATH：

“opencv的安装目录\opencv\build\x86\vc10\bin”

和“opencv的安装目录\opencv\build\x64\vc10\bin

2.（1）工程包含目录配置

打开vs2010，新建一个win32控制台应用程序，空项目，取名为test

在配置属性--->VC++目录--->包含目录文件中添加D:\opencv\build\include\opencv2

D:\opencv\build\include\opencv1 D:\opencv\build\include(根据自己OPENCV文件

安装的路径来写)

（2）工程库目录配置

在配置属性--->VC++目录--->库目录中添加D:\opencv\build\x64\vc10\lib（根据自己

OPENCV文件安装的路径来写）

（3）链接库配置

打开属性页面。【通用属性】->【链接器】->【输入】->【附加的依赖项】,添加如下内容：

opencv_ml2410d.lib

opencv_calib3d2410d.lib

opencv_contrib2410d.lib

opencv_core2410d.lib

opencv_features2d2410d.lib

opencv_flann2410d.lib

opencv_gpu2410d.lib

opencv_highgui2410d.lib

opencv_imgproc2410d.lib

opencv_legacy2410d.lib

opencv_objdetect2410d.lib

opencv_ts2410d.lib

opencv_video2410d.lib

opencv_nonfree2410d.lib

opencv_ocl2410d.lib

opencv_photo2410d.lib

opencv_stitching2410d.lib

opencv_superres2410d.lib

opencv_videostab2410d.lib

opencv_objdetect2410.lib

opencv_ts2410.lib

opencv_video2410.lib

opencv_nonfree2410.lib

opencv_ocl2410.lib

opencv_photo2410.lib

opencv_stitching2410.lib

opencv_superres2410.lib

opencv_videostab2410.lib

opencv_calib3d2410.lib

opencv_contrib2410.lib

opencv_core2410.lib

opencv_features2d2410.lib

opencv_flann2410.lib

opencv_gpu2410.lib

opencv_highgui2410.lib

opencv_imgproc2410.lib

opencv_legacy2410.lib

opencv_ml2410.lib

（4）测试配置结果：

在解决方案资源管理器中右键点击源文件>>添加>>新建项>>C++文件，名为test.cpp

输入以下代码：

#include

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int main()

{

Mat img = imread("pp.jpg");

if(img.empty())

{

cout<<"error";

return -1;

}

imshow("xx的靓照",img);

waitKey();

return 0;

}

我们平常一般使用64位操作系统；因此要把解决方案平台从win32改为x64。修改后生成解决方案，但仍出现如下错误：

经过上网查资料，需要在项目属性>>链接器>>目标计算机成x64的选项：（操作完成后需要重启计算机）

生成解决方案后，在DEBUG文档中放入名为“pp.jpg”的图片。

双击生成的test.exe文件

总结：要注意解决平台与计算机系统的匹配。

学习一：图像的载入，显示和输出

最简单的图像载入和显示只需要3句代码，非常便捷。这三句代码分别对应了三个函数，他们分别是：

imread( ), namedWindow( )以及imshow( )。

1. Inmread 用于读取图片，Imread的官方定义：Mat imread(const string& filename , int flags=1) （注意：flag>0

返回一个3通道的彩色图像。Flags<0返回包含Alpha通道的加载的图像，flags=0返回灰度图像）

2. nameWindow用于创建一个窗口，nameWindow的官方定义：void namedWindow(const string& winname,int

flags=WINDOW_AUTOSIZE );

3. imshow用于在指定的窗口中显示一幅图像，imshow官方定义：void imshow(const string& winname,

InputArray mat);

输出图像到文件——imwrite函数

定义：bool imwrite(const string& filename,InputArray img, const vector& params=vector() );

最后将上述所学编一个综合实例：

#include

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int main()

{

Mat boyss=imread("boy.jpg",1);

if (boyss.empty())

{

return -1;

}

namedWindow("boys");

imshow("boys",boyss);

imwrite("帅气",boyss);

waitKey();

return 0;

}

生成test1.exe，效果图如下：

学习二：ROI区域图像叠加

在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域(ROI，region of interest)，来专注或者简化我们的工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是我们图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行进一步处理。定义方法：

Mat imageROI;

ImageROI=image(Rect(500,250,log.cols,log.rows));

接下来了解了一种初级图像的混合——线性混合操作，理论公式：g(x)=(1-ａ)*f1(x)+ａ*f2(x)；运用了OpenCV

中addWeighted函数可以达到操作的目的。对于addWeighted,原型如下：

void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);

第一个参数，InputArray类型的src1，表示需要加权的第一个数组，常常填一个Mat。

第二个参数，alpha，表示第一个数组的权重

第三个参数，src2，表示第二个数组，它需要和第一个数组拥有相同的尺寸和通道数。

第四个参数，beta，表示第二个数组的权重值。

第五个参数，dst，输出的数组，它和输入的两个数组拥有相同的尺寸和通道数。

第六个参数，gamma，一个加到权重总和上的标量值。看下面的式子自然会理解。

第七个参数，dtype，输出阵列的可选深度，有默认值-1。;当两个输入数组具有相同的深度时，这个参数设置为-1