学习材料_OpenCV
OPENCV初级教程及范例
OPENCV初级教程及范例一、安装OPENCV要使用OPENCV，首先需要在计算机上安装它。
安装步骤如下：3.打开命令行工具，并进入解压后的文件夹。
4.运行以下命令来编译和安装OPENCV：cmake .makesudo make install二、OPENCV基本概念1.图像数据结构在OPENCV中，图像被表示为一个多维数组，每个数组元素对应着图像中的一个像素。
例如，对于一个RGB彩色图像，每个像素由三个颜色通道（红、绿、蓝）组成，可以使用3维数组来表示。
2.图像读取和显示import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#显示图像cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows3.图像处理import cv2import numpy as np#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#图像模糊处理kernel = np.ones((5,5), np.float32) / 25blurred = cv2.filter2D(image, -1, kernel) #显示处理后的图像cv2.imshow("Blurred Image", blurred)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows三、OPENCV实例以下是一些使用OPENCV的实际范例：1.边缘检测import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg", 0)#边缘检测edges = cv2.Canny(image, 100, 200)#显示边缘图像cv2.imshow("Edges", edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows2.目标识别import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#创建目标识别器cascade = cv2.CascadeClassifier("cascade.xml")#对图像进行目标识别objects = cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))#绘制识别结果for (x, y, w, h) in objects:cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)#显示识别结果cv2.imshow("Objects", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows这些范例只是OPENCV功能的冰山一角，OPENCV还提供了很多强大的功能和工具。
opencv学习(7)图像的各种滤波函数的介绍
opencv学习（7）图像的各种滤波函数的介绍在计算机视觉和图像处理中，滤波是一种有效的方法，用于改善图像的质量、去除噪声、边缘检测，以及其他一些应用。
1. 均值滤波 (cv2.blur)均值滤波是一种简单的滤波方法，通过在像素周围取平均值来平滑图像。
它对于去除噪声和平滑图像非常有效，但会导致图像细节的丢失。
2. 高斯滤波 (cv2.GaussianBlur)高斯滤波是一种重要的滤波方法，它使用高斯函数作为权重来对像素周围的值进行加权平均。
相比于均值滤波，高斯滤波能够更好地平滑图像同时保留更多的细节。
3. 中值滤波 (cv2.medianBlur)中值滤波是一种非线性滤波方法，它将每个像素周围的值排序，并用其中值替代原始像素的值。
中值滤波对于去除椒盐噪声非常有效，并能保持图像的边缘信息。
然而，它可能无法有效处理高斯噪声。
4. 双边滤波 (cv2.bilateralFilter)双边滤波是一种保边平滑的滤波方法，它考虑了像素之间的空间关系和像素值之间的相似性。
双边滤波能够有效平滑图像的同时保留边缘信息，因此在图像降噪和保边去模糊等任务中广泛应用。
5. 均值漂移滤波 (cv2.pyrMeanShiftFiltering)均值漂移滤波是一种通过迭代的方式调整像素的颜色来实现平滑的滤波方法。
它基于像素的直方图，将像素移动到颜色分布最密集的位置。
均值漂移滤波对于图像分割、图像压缩和颜色量化等应用非常有效。
除了上述常见的滤波函数，opencv还提供了一些其他滤波方法，如形态学滤波、自适应滤波等，可以根据具体的需求选择合适的方法。
尽管滤波可以用于去除噪声或平滑图像，但滤波也可能会导致图像的细节丢失或模糊。
因此，在选择滤波方法时，需要权衡去除噪声和保留细节之间的平衡。
总结起来，图像滤波在计算机视觉和图像处理中起着重要作用。
opencv提供了多种滤波函数，可以根据具体需求选择合适的方法。
通过选择适当的滤波方法，可以去除噪声、平滑图像，并保留图像的边缘和细节信息。
opencv入门与技术实践
opencv入门与技术实践OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了用于图像处理和计算机视觉任务的各种函数和工具。
它可以用于从图像和视频中提取特征、检测对象、进行图像分割和增强等多种应用。
本文将介绍OpenCV的入门知识和一些技术实践。
一、OpenCV入门知识1. 安装OpenCV：首先需要下载OpenCV的安装包，并按照官方文档的指引进行安装。
安装完成后，可以在自己的代码中引入OpenCV库。
2. 图像读取与显示：使用OpenCV可以很方便地读取和显示图像。
通过cv2.imread()函数可以读取图像，并通过cv2.imshow()函数显示图像。
3. 图像操作：OpenCV提供了丰富的图像操作函数，例如图像的裁剪、缩放、旋转、镜像等。
这些函数可以帮助我们对图像进行各种处理。
4. 颜色空间转换：OpenCV支持常见的颜色空间转换，如RGB到灰度图像的转换、RGB到HSV的转换等。
通过cv2.cvtColor()函数可以实现不同颜色空间之间的转换。
5. 边缘检测：OpenCV提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以帮助我们找到图像中的边缘。
6. 特征提取与描述：OpenCV支持多种特征提取和描述算法，如SIFT、SURF、ORB等。
这些算法可以帮助我们在图像中提取出关键点和描述子，用于图像匹配和目标检测等任务。
二、OpenCV技术实践1. 目标检测：OpenCV可以用于目标检测任务。
通过训练一个分类器，可以检测图像中的特定对象。
常见的目标检测算法有Haar级联分类器和基于深度学习的算法。
2. 图像分割：OpenCV提供了多种图像分割算法，如基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于聚类的分割等。
这些算法可以将图像分割成不同的区域，用于图像分析和目标提取等任务。
3. 图像增强：OpenCV可以对图像进行增强处理，如直方图均衡化、对比度增强、锐化等。
这些处理可以改善图像的质量和清晰度，使得图像更适合后续的分析和处理。
OpenCV计算机视觉库学习教程
OpenCV计算机视觉库学习教程第一章：介绍OpenCV计算机视觉库1.1 OpenCV计算机视觉库的定义1.2 OpenCV历史和发展1.3 OpenCV的特点和应用领域第二章：安装和配置OpenCV2.1 下载和安装OpenCV库2.2 配置OpenCV环境变量2.3 集成OpenCV到IDE中第三章：基本图像处理操作3.1 图像读取和显示3.2 图像的保存3.3 图像的像素操作3.4 图像的缩放和裁剪3.5 图像的旋转和翻转3.6 图像的通道分离和合并第四章：图像滤波和增强4.1 均值滤波器4.2 高斯滤波器4.3 中值滤波器4.4 边缘增强算法4.5 图像锐化算法4.6 图像直方图均衡化第五章：形态学图像处理5.1 腐蚀和膨胀操作5.2 开运算和闭运算5.3 形态学梯度5.4 顶帽和黑帽运算5.5 图像的细化和粗化第六章：边缘检测和特征提取 6.1 Sobel算子和Scharr算子 6.2 Canny边缘检测6.3 Laplacian算子6.4 Harris角点检测6.5 FAST特征检测第七章：形状识别和计算机视觉算法7.1 轮廓检测和绘制7.2 多边形逼近7.3 直线和圆检测7.4 模板匹配算法7.5 特征匹配算法7.6 目标跟踪和运动检测第八章：机器学习和深度学习在OpenCV中的应用8.1 机器学习算法概述8.2 OpenCV中的机器学习模块8.3 监督学习：支持向量机（SVM）和决策树8.4 无监督学习：k均值聚类8.5 深度学习：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）第九章：计算机视觉应用示例9.1 图像分类与识别9.2 目标检测和跟踪9.3 人脸识别和表情分析9.4 视频分析和动作识别9.5 图像分割和场景理解第十章：其他资源和进阶学习10.1 官方文档和在线教程10.2 开源项目和示例代码10.3 计算机视觉相关书籍推荐10.4 学术论文和研究成果10.5 参考文献和扩展阅读通过以上章节的学习，读者将能够全面了解OpenCV计算机视觉库的基础知识和应用技巧。
OpenCV基础知识学习--第三弹
OpenCV基础知识学习--第三弹------------恢复内容开始------------获取图像像素指针CV_Assert（myImage.depth() == CV_8U ）Mat.ptr<uchar> (int i=0) 获取像素矩阵的指针，索引 i 表⽰第⼏⾏，从 0 开始计⾏数获得当前⾏指针 const uchar *current = myImage.ptr<uchar>(row)获取当前像素点 p (row,col) 的像素值 p(row,col) = current[col]像素范围处理 saturate_cast<uchar>saturate_cast<uchar>(-100) 返回 0saturate_cast<uchar>（288）返回 255saturate_cast<uchar>（100）返回 100这个函数的功能是确保 RGB 值的范围在 0-255 之间图像像素的运算操作加法：add(m1, m2, img);减法：subtract(m1, m2, img);乘法：multiply(m1,m2,img);除法：divide(m1, m2, img);参数1：进⾏运算的图像1参数2：进⾏运算的图像2参数3：运算结果输出的图像滚动条操作int createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname,int* value, int count,TrackbarCallback onChange = 0,void* userdata = 0);createTrackbar("Value", "滚动条", &lightValue,maxValue,onTrack);参数1：滚动条名称参数2：滚动条所在的窗⼝名称参数3：随滚动条改变的数值变量参数4：滚动条数值改变的最⼤值（最⼩值默认 0）参数5：响应滚动条数值改变的函数参数6：附加传递的参数（任意类型）图像位运算bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask = noArray());参数1：进⾏运算的图像1参数2：进⾏运算的图像2参数3：输出结果的图像bitwise_and(m1,m2,img);imshow( "与运算", img);bitwise_or(m1, m2, img);imshow( "或运算", img);bitwise_xor(m1, m2, img);imshow( "异或运算", img);bitwise_not(m2, img);imshow( "⾮运算", img);使⽤ rectangle 绘制图像rectangle(InputOutputArray img, Rect rec,const Scalar& color, int thickness = 1,int lineType = LINE_8, int shift = 0);参数1：要进⾏绘制的图像参数2：要绘制的⼤⼩参数3：图像的颜⾊参数4：选择填充还是描边操作 <0 填充 >0描边参数5：线型类型参数6：对中⼼坐标和半径值中的⼩数位进⾏移位。
OpenCV自学知识
OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例目录1.初始化矩阵： (2)2.IplImage 到cvMat的转换 (2)3.cvArr(IplImage或者cvMat)转化为cvMat (2)4.图像直接操作 (3)5.cvMat的直接操作 (3)6.间接访问cvMat (5)7.修改矩阵的形状——cvReshape的操作 (6)8.计算色彩距离 (8)CvMat是OpenCV比较基础的函数。
初学者应该掌握并熟练应用。
但是我认为计算机专业学习的方法是，不断的总结并且提炼，同时还要做大量的实践，如编码，才能记忆深刻，体会深刻，从而引导自己想更高层次迈进。
1.初始化矩阵：方式一、逐点赋值式：CvMat* mat = cvCreateMat( 2, 2, CV_64FC1 );cvZero( mat );cvmSet( mat, 0, 0, 1 );cvmSet( mat, 0, 1, 2 );cvmSet( mat, 1, 0, 3 );cvmSet( mat, 2, 2, 4 );cvReleaseMat( &mat );方式二、连接现有数组式：double a[] = { 1, 2, 3, 4,5, 6, 7, 8,9, 10, 11, 12 };CvMat mat = cvMat( 3, 4, CV_64FC1, a ); // 64FC1 for double// 不需要cvReleaseMat，因为数据内存分配是由double定义的数组进行的。
2.IplImage 到cvMat的转换方式一、cvGetMat方式：CvMat mathdr, *mat = cvGetMat( img, &mathdr );方式二、cvConvert方式：CvMat *mat = cvCreateMat( img->height, img->width, CV_64FC3 ); cvConvert( img, mat );// #define cvConvert( src, dst ) cvConvertScale( (src), (dst), 1, 0 ) 3.cvArr(IplImage或者cvMat)转化为cvMat方式一、cvGetMat方式：int coi = 0;cvMat *mat = (CvMat*)arr;if( !CV_IS_MAT(mat) ){mat = cvGetMat( mat, &matstub, &coi );if (coi != 0) reutn; // CV_ERROR_FROM_CODE(CV_BadCOI);}写成函数为：// This is just an example of function// to support both IplImage and cvMat as an inputCVAPI( void ) cvIamArr( const CvArr* arr ){CV_FUNCNAME( "cvIamArr" );__BEGIN__;CV_ASSERT( mat == NULL );CvMat matstub, *mat = (CvMat*)arr;int coi = 0;if( !CV_IS_MAT(mat) ){CV_CALL( mat = cvGetMat( mat, &matstub, &coi ) );if (coi != 0) CV_ERROR_FROM_CODE(CV_BadCOI);}// Process as cvMat__END__;}4.图像直接操作方式一：直接数组操作 int col, row, z;uchar b, g, r;for( y = 0; row < img->height; y++ ){for ( col = 0; col < img->width; col++ ){b = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3]g = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3 + 1];r = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3 + 2];}}方式二：宏操作：int row, col;uchar b, g, r;for( row = 0; row < img->height; row++ ){for ( col = 0; col < img->width; col++ ){b = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 );g = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 + 1 );r = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 + 2 );}}注：CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * img->nChannels + ch ) 5.cvMat的直接操作数组的直接操作比较郁闷，这是由于其决定于数组的数据类型。
opencv基础知识(好资料)
OpenCV的基本数据类型OpenCV提供了多种基本数据类型。
虽然这些数据类型在C语言中不是基本类型，但结构都很简单，可将它们作为原子类型。
可以在―…/OpenCV/cxcore/include‖目录下的cxtypes.h文件中查看其详细定义。
在这些数据类型中最简单的就是CvPoint。
CvPoint是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体。
CvPoint有两个变体类型：CvPoint2D32f和CvPoint3D32f。
前者同样有两个成员x，y，但它们是浮点类型；而后者却多了一个浮点类型的成员z。
CvSize类型与CvPoint非常相似，但它的数据成员是integer类型的width和height。
如果希望使用浮点类型，则选用CvSize的变体类型CvSize2D32f。
CvRect类型派生于CvPoint和CvSize，它包含4个数据成员：x，y，width和height。
(正如你所想的那样，该类型是一个复合类型)。
下一个(但不是最后一个)是包含4个整型成员的CvScalar类型，当内存不是问题时，CvScal ar经常用来代替1，2或者3个实数成员(在这个情况下，不需要的分量被忽略)。
CvScalar 有一个单独的成员val，它是一个指向4个双精度浮点数数组的指针。
所有这些数据类型具有以其名称来定义的构造函数，例如cvSize()。
(构造函数通常具有与结构类型一样的名称，只是首字母不大写)。
记住，这是C而不是C++，所以这些构造函数只是内联函数，它们首先提取参数列表，然后返回被赋予相关值的结构。
【31】各数据类型的内联构造函数被列在表3-1中：cvPointXXX()，cvSize()，cvRect()和cvScalar()。
这些结构都十分有用，因为它们不仅使代码更容易编写，而且也更易于阅读。
假设要在(5，10)和(20，30)之间画一个白色矩形，只需简单调用：cvRectangle(myImg,cvPoint(5,10),cvPoint(20,30),cvScalar(255,255,255));表3-1：points, size, rectangles和calar三元组的结构结构成员意义CvPoint int x, y 图像中的点CvPoint2D32f float x, y 二维空间中的点CvPoint3D32f float x, y, z 三维空间中的点CvSize int width, height 图像的尺寸CvRect int x, y, width, height 图像的部分区域CvScalar double val[4] RGBA 值或IplImage*传递到程序。
个人整理的opencv最基本入门资料
部分代码Opencv资料---- By Moco Sun 2010.12.191.简介OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library，Intel公司支持的开源计算机视觉库，采用c/c++编写，可以运行在linux/windows/mac等操作系统上。
Opencv还提供了python、ruby、matlab以及其他语言的接口。
其目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架，以帮助开发人员更便捷地设计更复杂的计算机视觉相关应用程序。
Opencv包含的函数有500多个，覆盖了如工厂产品检测、医学成像、信息安全、用户界面、摄像机标定、立体视觉和机器人等，具体将在下面介绍。
Opencv使用宽松的BSD开源协议，在遵守协议的情况下，允许生成商业产品，不必开发源代码。
Opencv利用了IPP（高性能多媒体函数库）高度手工优化，且在inter处理器上有更高的运行速度。
最新版本：2.2 ,项目网址/projects/opencvlibrary/其他版本的OpenCV：opencv-extension-library:扩展，/p/opencv-extension-library/ opencvx，另一个扩展，/p/opencvx/emguCV:C#版opencv，底层还是c，opencv2.0的结构：2.Opencv例子2.1显示图像Opencv可以读取各种类型的图像，包括BMP，DIB，JPEG，JPE，PNG，PBM，PGM，PPM，SR，RAS，TIFF等，下面程序显示了如何加载一幅图像并在屏幕上显示出来。
显示结果如图1所示。
程序1：从文件中读取一幅图像并在屏幕上显示#include"highgui.h"int main(int argc,char** argv){if(argc<2)exit(1);//读入一张图片IplImage* image = cvLoadImage(argv[1]);if (NULL == image)//如果读入失败，退出程序exit(1);//创建一个窗口,标题为ExamplecvNamedWindow("Example",CV_WINDOW_AUTOSIZE);//在窗口Example中显示图片imagecvShowImage("Example",image);//暂停程序，等待用户触发一个按键cvWaitKey(0);//释放图像所分配的内存cvReleaseImage(&image);//销毁窗口cvDestroyWindow("Example");return 0;}图1 读入一幅图像并在屏幕上显示●IplImage* image = cvLoadImage(argv[1]);上面代码声明了一个IplImage图像的指针，然后根据图像名称的字符串arv[1]，将该幅图像加载到内存。
掌握使用OpenCV进行图像处理和分析
掌握使用OpenCV进行图像处理和分析图像处理和分析是计算机视觉领域中的重要研究内容。
随着图像获取技术的发展，我们可以轻松地从相机、无人机、卫星等源中获取大量的图像数据。
然而，这些海量的图像数据如何进行处理和分析呢？OpenCV作为一个非常强大的图像处理库，为我们提供了许多有用的工具和函数，帮助我们解决了这一难题。
一、图像处理基础在开始使用OpenCV之前，我们先来了解一些图像处理的基础知识。
图像由像素组成，像素是图像处理的最基本单元。
每个像素可以包含灰度值或颜色值。
通过改变像素的灰度值或颜色值，我们可以实现图像的亮度调整、对比度调整和颜色调整等功能。
此外，还可以对图像进行旋转、缩放、平滑和锐化等操作。
二、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于图像处理和分析的函数和工具。
OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python和Java等。
在使用OpenCV之前，我们需要先安装OpenCV库，并将其与我们所选择的编程语言进行绑定。
三、图像处理示例接下来，我们通过一些实际的图像处理示例来介绍OpenCV的使用。
首先，我们可以通过OpenCV读取、显示和保存图像。
下面是一个读取图像并显示的示例代码：```import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像cv2.imshow('image', image)cv2.waitKey(0)# 保存图像cv2.imwrite('new_image.jpg', image)```除了简单的读取和显示图像，OpenCV还提供了许多强大的图像处理函数。
例如，我们可以使用OpenCV来检测图像中的边缘。
下面是一个使用Canny算子来检测边缘的示例代码：```import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 检测边缘edges = cv2.Canny(image, 50, 150)# 显示边缘图像cv2.imshow('edges', edges)cv2.waitKey(0)```此外，OpenCV还提供了许多其他的图像处理功能，例如图像模糊、图像分割和图像拼接等。
opencv原理
opencv原理
OpenCV是一种计算机视觉库，它采用了许多算法和技术，用
于处理图像和视频数据。
该库通过使用各种功能强大的函数和方法，可以实现多种计算机视觉任务，包括图像处理、特征提取、对象检测和跟踪等。
OpenCV的基本原理是利用数字图像处理技术，通过对图像进
行各种操作来实现我们所需的功能。
在图像处理过程中，OpenCV使用像素级的操作来处理图像，通过对图像进行像素
点的增强、滤波、转换等操作，实现对图像的增强、修复和转换。
OpenCV还包括一些先进的特征提取算法，例如SIFT（尺度
不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（方向性边
角检测器）等。
这些算法可以检测图像中的特征点，从而用于对象检测、图像匹配和跟踪等应用。
另外，OpenCV还提供了一些机器学习算法，例如支持向量机（Support Vector Machines）和随机森林（Random Forests）等，用于图像分类和目标识别。
这些算法可以训练模型，从而能够自动识别图像中的不同对象和场景。
除了以上功能，OpenCV还支持视频处理，包括视频捕捉、视
频编码和解码、视频稳定等。
通过这些功能，我们可以处理实时视频流并提取所需的信息。
总结起来，OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它基于
数字图像处理和机器学习技术，提供了丰富的函数和方法，用于实现图像和视频处理、对象检测和跟踪等计算机视觉任务。
opencv实验报告
opencv实验报告OpenCV实验报告引言：计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，而OpenCV（Open Source Computer Vision Library）则是计算机视觉领域中最为常用的开源库之一。
本文将介绍我在学习和实践OpenCV过程中的一些实验和心得体会。
一、图像处理实验1.1 灰度图像转换在图像处理中，灰度图像转换是一个常见的操作。
通过OpenCV的函数，我们可以将彩色图像转换为灰度图像，这样可以方便后续的处理。
实验中，我使用了一张彩色图片，通过OpenCV提供的函数将其转换为灰度图像，并将结果进行了展示和比较。
1.2 图像平滑图像平滑是一种常见的图像处理技术，可以去除图像中的噪声，使图像更加清晰。
在实验中，我尝试了使用OpenCV中的高斯滤波和均值滤波两种方法对图像进行平滑处理，并对比了它们的效果和处理速度。
二、图像特征提取实验2.1 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务之一，它可以帮助我们识别图像中的边缘和轮廓。
在实验中，我使用了OpenCV提供的Sobel算子和Canny算子两种方法对图像进行边缘检测，并对比了它们的效果和处理速度。
2.2 特征点检测特征点检测是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们在图像中找到具有独特性质的点，用于图像匹配和目标识别等应用。
在实验中，我使用了OpenCV中的SIFT算法对图像进行特征点检测，并对比了不同参数设置下的检测结果。
三、图像识别实验3.1 目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们在图像中找到特定的目标物体。
在实验中，我使用了OpenCV中的Haar Cascade分类器对人脸进行检测，并对比了不同参数设置下的检测结果。
3.2 图像分类图像分类是计算机视觉中的一个热门研究方向，它可以帮助我们将图像分为不同的类别。
在实验中，我使用了OpenCV中的机器学习算法SVM对图像进行分类，并对比了不同特征提取方法和分类器参数设置下的分类准确率。
opencv知识点总结
opencv知识点总结1. 图像处理基础图像处理是OpenCV的核心功能之一。
OpenCV提供了丰富的图像处理算法，包括图像的读取、保存、显示、缩放、旋转、灰度化、滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
使用OpenCV可以对图像进行各种处理操作，满足不同需求。
2. 特征检测与描述特征检测与描述是计算机视觉领域的重要研究内容，OpenCV提供了多种特征检测与描述算法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（速度加速特征）、ORB（Oriented FASTand Rotated BRIEF）等。
这些算法可以用于在图像中检测关键点，并对这些关键点进行描述，从而实现图像的特征匹配和识别。
3. 目标跟踪与运动估计目标跟踪与运动估计是在视频处理中经常遇到的问题。
OpenCV提供了多种目标跟踪算法，如基于光流的运动估计算法、卡尔曼滤波器等。
这些算法可以用于在视频中跟踪移动目标，并估计目标的运动轨迹。
4. 三维重建与立体视觉三维重建与立体视觉是计算机视觉领域的重要研究方向，OpenCV提供了多种三维重建和立体视觉算法，如立体匹配算法、三维点云重建算法、立体标定算法等。
这些算法可以用于对多张图像进行立体匹配，重建出三维场景的结构。
5. 目标识别与分类目标识别与分类是计算机视觉的经典问题，OpenCV提供了多种目标识别和分类算法，如Haar特征级联分类器、HOG（方向梯度直方图）特征分类器、深度学习模型等。
这些算法可以用于在图像中检测和识别出特定目标，如人脸、车辆、物体等。
6. 机器学习与模式识别OpenCV还提供了多种机器学习和模式识别算法，如支持向量机（SVM）、K均值聚类、决策树、随机森林等。
这些算法可以用于对图像数据进行分类、聚类、回归等任务，实现图像的智能识别和分析。
7. 深度学习与神经网络随着深度学习技术的兴起，OpenCV也提供了对深度学习和神经网络的支持。
OpenCV对多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）进行了整合，并提供了神经网络模型的导入、预测、微调等功能。
opencv 相关的技术手册800字左右
opencv 相关的技术手册800字左右1. 引言1.1 概述：在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个广泛使用的开源库。
它提供了丰富的功能和工具，用于处理和分析图像以及实现各种计算机视觉任务。
本技术手册旨在介绍OpenCV的基础知识、图像处理技术、特征提取与图像识别方法、视频处理以及计算机视觉应用实例等内容，帮助读者深入了解和运用OpenCV。
1.2 文章结构：本文按照以下结构组织内容：首先介绍OpenCV的基础知识，包括简介和安装与配置环境的操作；然后着重讨论图像处理技术，包括滤波与卷积操作、边缘检测算法以及图像分割与阈值处理等方面；接下来，将专注于特征提取与图像识别方法，包括特征点检测与描述子提取、图像匹配与物体识别以及目标跟踪与目标检测技术等部分；紧接着我们将探索视频处理和计算机视觉应用实例，包括视频读取和显示操作、运动检测与目标跟踪的应用，以及实时人脸识别的案例等；最后，我们将总结全文并给出一些结论。
1.3 目的：本技术手册旨在向读者提供一个综合而全面的Opencv相关知识的指南。
通过学习本手册，读者将了解OpenCV的基本概念和功能，并能够利用其来进行图像处理、特征提取、目标识别和视频处理等方面的工作。
同时，读者还将通过实践案例加深对OpenCV在计算机视觉领域应用的理解和认识。
通过阅读本文，读者可以快速入门并掌握使用OpenCV进行图像处理与计算机视觉应用开发的基本技巧与方法。
2. Opencv基础知识2.1 Opencv简介Opencv（Open Source Computer Vision）是一个用于计算机视觉和机器视觉应用的开源库。
它由一系列的函数和工具组成，可用于处理和分析图像以及实现计算机视觉算法。
Opencv提供了Python、C++、Java等多种编程语言的接口，使得开发者可以在不同平台上使用Opencv进行图像处理和计算机视觉相关任务。
2.2 安装与配置Opencv环境在使用Opencv之前，需要先安装并配置好相应的环境。
opencv基本知识及其操作
opencv基本知识及其操作OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了丰富的计算机视觉和机器学习算法。
以下是OpenCV的一些基本知识和操作：1. 图像读取、显示和保存：OpenCV提供了读取、显示和保存图像的函数。
例如，使用()函数可以读取图像，()函数可以显示图像，()函数可以保存图像。
2. 摄像头和视频读取：OpenCV提供了读取摄像头和视频文件的函数。
例如，使用()函数可以打开摄像头或视频文件，并读取其中的帧。
3. 图像处理：OpenCV提供了许多图像处理函数，包括裁剪、旋转、缩放、模糊等。
例如，使用()函数可以调整图像大小，使用()函数可以应用模糊效果。
4. 颜色空间转换：OpenCV支持多种颜色空间，包括BGR、HSV、灰度等。
可以使用()函数进行颜色空间转换。
5. 特征检测和匹配：OpenCV提供了特征检测和匹配的算法，例如SIFT、SURF、ORB等。
这些算法可以在图像中检测关键点和特征，并进行匹配。
6. 图像变换：OpenCV提供了多种图像变换算法，包括透视变换、仿射变换等。
可以使用()和()函数进行透视变换，使用()函数进行仿射变换。
7. 图像滤波：OpenCV提供了多种图像滤波算法，包括高斯滤波、中值滤波、边缘检测等。
可以使用()函数进行高斯滤波，()函数进行中值滤波，()函数进行边缘检测。
8. 深度学习：OpenCV支持使用深度学习算法进行目标检测和识别。
可以使用预训练的模型进行人脸识别、物体检测等任务。
以上是OpenCV的一些基本知识和操作，通过学习和实践这些内容，可以更好地掌握OpenCV并进行计算机视觉任务的开发。
学习使用OpenCV进行计算机视觉和图像处理
学习使用OpenCV进行计算机视觉和图像处理计算机视觉和图像处理是现代科学技术中的重要领域之一，它广泛应用于医疗影像处理、无人驾驶、安防监控等众多领域。
作为计算机视觉和图像处理领域中的一个重要工具，OpenCV能够帮助开发者处理、分析和理解图像，本文将重点介绍如何学习使用OpenCV进行计算机视觉和图像处理。
一、OpenCV简介OpenCV是一种流行且免费的开源计算机视觉库，它包含了超过2500个优化的算法和函数，可用于处理和分析图像和视频。
OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python和Java，其强大的功能和易用性使其成为计算机视觉和图像处理领域首选的工具之一。
二、环境搭建在学习使用OpenCV之前，我们首先需要搭建开发环境。
根据自己的开发需求，可以选择不同的编程语言和集成开发环境。
以Python为例，我们可以通过pip安装OpenCV库，并在Python开发环境中导入该库。
三、图像读取与显示使用OpenCV进行图像处理的第一步是读取和显示图像。
OpenCV提供了丰富的函数来加载和处理各种类型的图像文件。
通过调用cv2.imread()函数，我们可以将图像文件加载到内存中，并使用cv2.imshow()函数将图像显示在屏幕上。
四、图像处理基础操作OpenCV提供了一系列基础的图像处理函数，如图像缩放、裁剪、旋转、翻转等。
通过调用这些函数，我们可以对图像进行各种变换和处理。
例如，使用cv2.resize()函数可以改变图像的大小，使用cv2.flip()函数可以翻转图像的方向。
五、图像滤波与增强图像滤波是图像处理中的基本操作之一。
OpenCV提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
通过对图像应用这些滤波函数，我们可以去除图像中的噪声，使其更清晰。
此外，OpenCV还提供了直方图均衡化等图像增强函数，可用于调整图像的对比度和亮度。
六、图像分割与边缘检测图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象的过程。
个人整理的opencv最基本入门资料
个人整理的opencv最基本入门资料OpenCV最基本入门资料OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的开源计算机视觉库，用于处理图像和视频。
它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，使开发者能够快速构建各种视觉应用程序。
本文将为您提供一份个人整理的OpenCV最基本入门资料，帮助您快速入门并了解OpenCV的基本概念和使用方法。
一、OpenCV简介OpenCV是跨平台的计算机视觉库，最初由英特尔公司于1999年开发并发布。
它包含了超过2500个优化的算法，涵盖了图像处理、特征提取、目标检测、机器学习等领域。
OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，且具有良好的兼容性和扩展性。
二、安装OpenCV在开始学习OpenCV之前，首先需要安装OpenCV库。
下面是安装OpenCV的基本步骤：1.下载OpenCV：在OpenCV官方网站（不提供链接，请自行搜索）上下载适合您操作系统的OpenCV版本，并解压缩到本地目录。
2.配置环境变量：将OpenCV所在目录添加到系统的环境变量中，以便系统能够正确找到OpenCV库文件。
3.配置IDE：如果使用集成开发环境（IDE）进行开发，还需要配置IDE以正确链接和使用OpenCV库。
三、OpenCV基本概念在使用OpenCV之前，需要了解一些基本的概念：1.图像表示：OpenCV中的图像使用多维数组来表示，可以是二维的灰度图像，也可以是三维的彩色图像。
了解图像的表示方式有助于理解后续的图像处理操作。
2.像素操作：像素是图像的最基本单元，每个像素都包含了图像上某个位置的颜色信息。
OpenCV提供了各种像素操作函数，可以获取、设置、修改像素的值。
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、直方图均衡化等。
通过这些函数，可以对图像进行各种操作，实现图像的增强、降噪、特征提取等功能。
opencv知识点
OpenCV知识点1. 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于处理图像和视频的函数和工具。
OpenCV最初由Intel开发，并于2000年首次发布。
目前，OpenCV已经成为计算机视觉领域最受欢迎和广泛使用的库之一。
2. 图像处理2.1 图像读取与显示使用OpenCV可以轻松地读取和显示图像。
下面是一个简单的示例代码：import cv2# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像cv2.imshow('Image', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()2.2 图像缩放与裁剪OpenCV提供了丰富的函数来处理图像的缩放和裁剪。
下面是一些常用的函数：•resize()：调整图像大小。
•crop()：裁剪图像。
import cv2# 缩放图像resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))# 裁剪图像cropped_img = img[y:y+h, x:x+w]2.3 图像滤波滤波是一种常用的图像处理技术，用于去除噪声、平滑图像以及检测边缘等。
OpenCV提供了多种滤波方法，如均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
import cv2# 均值滤波blurred_img = cv2.blur(img, (ksize, ksize))# 高斯滤波blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigma)# 中值滤波blurred_img = cv2.medianBlur(img, ksize)2.4 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务之一。
OpenCV提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子、Canny边缘检测等。
OpenCV 学习资料
OpenCV 2.4.3 Cheat Sheet学习（一）两年前用过OpenCV，感觉已经很爽了。
这不，最近又要编个小程序，下了最新的OpenCV 2.4.3，呵呵，变化真大啊，叔叔几乎都认不出来了。
原来，现在的OpenCV要向MATLAB靠拢，图像的操作方法变得不那么C了，更m了一些。
比如，MATLAB中的常用函数imshow、imread、imwrite函数在OpenCV中已经有了同名的兄弟。
此外，OpenCV 2.4.3中更加强调对矩阵的操作，以前的CvMat和CvArr目测现在正在被一个新成员Mat给后来居上了。
在doc目录里出现了一个Cheat Sheet，好家伙，原来是OpenCV的作弊纸呀，把基本用法整理成考试必备的模样，正好方便我们学习了。
所以，我们来共同学习一下吧：一、矩阵基础操作：Mat image(240, 320, CV8UC3);第一个参数是rows，该矩阵的行数；第二个参数是cols，该矩阵的列数；第三个参数是该矩阵元素的类型。
这句话表示创建一个大小为240×320的矩阵，里面的元素为8位unsigned型，通道数(channel)有3个。
image.create(480, 640, CV8UC3);分配（或重新分配）image矩阵，把大小设为480×640，类型设为CV8UC3。
Mat A33(3, 3, CV_32F, Scalar(5));定义并初始化一个3×3的32bit浮点数矩阵，每个元素都设为5。
Mat B33(3, 3, CV_32F);B33 = Scalar(5);和上面的作用一样。
Mat C33 = Mat::ones(3, 3, CV32F)*5.;ones函数很像MATLAB里的语句吧。
这句的意思是先定义一个3×3的32bit浮点数矩阵，元素全为1，所有元素再乘以5.0。
Mat D33 = Mat::zeros(3, 3, CV32F) + 5.;和上面类似，先定义个3×3的32bit浮点数矩阵，元素全为0，再将所有元素加上5.0；double a = CV_PI/3;Mat A22 = (Mat_<float>(2, 2) << cos(a), -sin(a), sin(a), cos(a));CV_PI就是少年派的那个派。
OpenCV_学习基础
集。
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OpenCV概述
OpenCV是Intel开源计算机视觉库。 它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了 图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 的特点
拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API 跨平台：Windows, Linux 免费（FREE）：无论对非商业应用和商业应用 速度快 使用方便
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基本数据结构
点：CvPoint 、CvPoint2D32f、CvPoint3D32f 矩形框大小：CvSize 、CvSize2D32f 矩形框：CvRect 可以存放1-4个数值的数组：CvScalar 定义迭代算法的终止规则：CvTermCriteria 矩阵：CvMat 、CvMatND 、CvSparseMat IPL图像头部：IplImage 定义不确定的数组：CvArr （仅作函数参数）
cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */
IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */
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int width; /* 图像宽像素数 */ int height; /* 图像高像素数*/ struct _IplROI *roi;/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */ struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */ void *imageId; /* 同上*/ struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/ int imageSize; /* 图像数据大小，单位字节*/ char *imageData; /* 指向排列的图像数据 */ int widthStep; /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */ int BorderMode[4]; int BorderConst[4]; /* 边际结束模式, 被忽略*/ char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构，是
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Select "C++ file" and give it a name Creating a file makes it possible to set "Additional Include Directives" in the C/C++ pane under the project properties.
Testing the First Program The enclosed code can be cut and pasted into the file created in the project space to test OpenCV
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Debug -> {Start||Start without Debugging}
Output of Program
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OpenCV 编码样式指南
1、文件命名：有cv和cvaux库文件的命名必须服从于 以下规则：
所有的CV库文件名前缀为cv 混合的C/C++接口头文件扩展名为 .h 纯C++接口头文件扩展名为 .hpp 实现文件扩展名为 .cpp 为了与POSIX兼容，文件名都以小写字符组成
OpenCV的下载与安装
1、下载地址 /download/ 2、VC6.0下的安装与配置 参见 /index.php/VC6%E4%B8 %8B%E5%AE%89%E8%A3%85%E4%B8%8E%E9%85 %8D%E7%BD%AE 3、.NET 2003下的安装与配置 参见 /index.php/_2003 %E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85%E4%B8%8E %E9%85%8D%E7%BD%AE
Open the Properties Pane Right Click the name of the project and select "Properties"
("Tutorial" in this case)
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Configuring MSVS .net 2k3
Testing MSVS .net 2k3
Building the Program The program is built by selecting: Build -> Build Solution Or by pressing "F7"
Running the Program
The program is run by selecting: Or by pressing "F5" or "<Ctrl>-F5"
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Configuring MSVS .net 2k3
In order to build projects using OpenCV the required libraries and directives must be included in the project’s properties本科生核心专业课程：来自字媒体技术基础(04831800)
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OpenCV 编码样式指南
Be sure to include trailing "\"
Utilized Directives
C:\Program Files\OpenCV\cvaux\include\ C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include\ C:\Program Files\OpenCV\cv\include\ C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui\ C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\include\
Set Additional Include Directives Under the C/C++ tab select "General" Select the "Additional Include Directives" Add the full path to each of the folders which contain ".h" files required to use OpenCV
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OpenCV structure
CVCam
video stream processing
CV
Image processing and vision
HighGUI
GUI, Image and Video I/O
ML
Machine Learning algorithms
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OpenCV 编码样式指南
3、命名约定
OpenCV中使用大小写混合样式来标识外部函数、数据类型和 类方法。 宏全部使用大写字符，词间用下划线分隔。
所有的外部或内部名称，若在多个文件中可见，则必须含有前 缀： 外部函数使用前缀cv 内部函数使用前缀Icv 数据结构(C结构体、枚举、联合体、类)使用前缀Cv 外部或某些内部宏使用前缀CV_ 内部宏使用前缀ICV_
集。
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OpenCV概述
OpenCV是Intel开源计算机视觉库。 它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了 图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 的特点
拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API 跨平台：Windows, Linux 免费（FREE）：无论对非商业应用和商业应用 速度快 使用方便
"C:\Program Files\OpenCV\lib\cv.lib" "C:\Program Files\OpenCV\lib\cvaux.lib" "C:\Program Files\OpenCV\lib\cxcore.lib" "C:\Program Files\OpenCV\lib\cvcam.lib" "C:\Program Files\OpenCV\lib\highgui.lib"
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OpenCV 编码样式指南
2、文件结构
每个文件以BSD兼容的许可声明(模板在 Contributors_BSD_Licsense.htm文件中可以找到)开头； 一行最多90个字符，不包括行结束符 不使用制表符 缩进为4个空格符，所以制表符应该用1-4个空格替换（依据开 始列确定） 头文件必须使用保护宏，防止文件被重复包含。 混合C/C++接口头文件用extern "C" { } 包含C语言定义。 为了使预编译头机制在Visual C++中工作正常，源文件必须在 其它头文件前包含precomp.h头文件。
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Configuring MSVS .net 2k3
Set Additional Dependencies Under the Linker tab select "Input" Select the "Additional Dependencies" Add the full path to each of the ".lib" files required to use OpenCV Be sure to keep the paths in quotes Utilized Dependencies
《数字媒体技术基础》课程 (04831800)
(Fundamental of Digital Media Technology)
OpenCV自学材料
田永鸿
北京大学数字媒体研究所
第一部分
OpenCV概述 基础结构与操作 基本OpenCV程序与示例
注：本讲义中部分代码来自OpenCV样例，部分代码来 自《OpenCV教程——基础篇》，部分代码则从网上收
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Configuring MSVS .net 2k3
Creating the Project
A project is initially created by selecting: File -> New -> Project
Create a "Win32 Console Project"
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Testing MSVS .net 2k3
Now that the environment is configured it would be a good idea to test it to make sure that a program will correctly build and run.
CXCORE
basic structures and algoritms, XML support, drawing functions