OpenCV 说明介绍
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基本使用方法一、介绍O p en CV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O pe nC V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.im re ad()`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。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")2.显示图像要显示图像，可以使用`cv2.im sh ow()`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。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im sh ow("Im age",i ma ge)c v2.wa it Ke y(0)c v2.de st ro yA ll Wind ow s()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.im wr it e()`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。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")c v2.im wr it e("n ew_i ma ge.j pg",im age)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`c v2.c vt Co lo r()`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。
i m po rt cv2i m ag e=cv2.im re ad("im ag e.jp g")g r ay_i ma ge=c v2.cv t Co lo r(im ag e,cv2.CO LO R_BG R2GR AY)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`c v2.cv tC ol or()`函数，并指定转换标志为`cv2.CO LO R_BG R2GR AY`。
opencv 频域滤波速度 概述及解释说明
opencv 频域滤波速度概述及解释说明1. 引言1.1 概述在数字图像处理中，频域滤波是一种常用的技术，广泛应用于图像增强、噪声去除等领域。
通过将图像转换到频域进行处理，可以更好地捕捉和分析图像中的频率信息，从而实现对图像的改善。
本篇文章旨在介绍opencv中的频域滤波算法以及相关的优化技术，以加快处理速度，并提供了一个完整的概述和解释说明。
1.2 文章结构本文共分为五个主要部分：引言、频域滤波概述、opencv中的频域滤波算法、频域滤波速度提升技术和结论。
首先，在引言部分，我们将对本文内容进行简要介绍和概述。
然后，在第二部分中，我们将详细介绍频域滤波的基本原理、常见方法以及在图像处理中的应用。
接下来，在第三部分中，我们将着重介绍opencv 中的FFT算法及其实现方式，并探讨其他常用频域滤波算法在opencv中的应用情况。
随后，在第四部分中，我们将详细讨论一些有效提高频域滤波速度的技术，包括并行化计算、图像尺寸对速度的影响以及选取合适的滤波单元大小。
最后，在第五部分中，我们将总结全文，并对未来的研究方向进行展望。
1.3 目的本文的目的是为读者提供关于opencv中频域滤波速度优化方面的全面了解。
通过介绍基本原理和常见方法，读者将能够掌握频域滤波在图像处理中的应用场景和作用机制。
然后，我们会详细介绍opencv中FFT算法及其实现方式，并探讨其他常用频域滤波算法在opencv中的应用情况。
进一步地，我们将提供一些有效提高频域滤波速度的技术，如并行计算、图像尺寸对速度的影响和选取合适的滤波单元大小等。
通过阅读本文，读者将了解到如何使用opencv进行频域滤波，并能够利用相关技术提高处理速度。
2. 频域滤波概述:2.1 频域滤波基本原理频域滤波是一种在图像处理中广泛应用的技术，它通过将图像转换到频域进行处理，然后再将其转换回空间域。
频域滤波基于信号处理中的傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将一个函数表示为多个不同频率的正弦和余弦函数之和。
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 <opencv2/opencv.hpp>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 <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>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：#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv){// 读取图像Mat img = imread("lena.jpg");if (img.empty()){cout << "Failed to open image file!" << endl;return 1;}// 高斯滤波Mat filtered_img;GaussianBlur(img, filtered_img, Size(7, 7), 0, 0);// 显示结果imshow("Filtered Image", filtered_img);// 等待用户按下任意键waitKey(0);// 释放资源return 0;}4. 视频处理OpenCV还提供了视频处理的功能，包括视频捕获、视频处理、视频输出等等。
opencv项目实践
opencv项目实践
（实用版）
目录
1.OpenCV 简介
2.OpenCV 项目实践案例
3.OpenCV 的应用领域
4.总结
正文
1.OpenCV 简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。
OpenCV 的目的是为人工智能、机器视觉、图像处理等领域的研究人员和开发者提供一个通用且高效的平台，用于实现各种图像处理和计算机视觉任务。
2.OpenCV 项目实践案例
在 OpenCV 的项目实践中，我们可以通过一些具体的案例来学习和掌握 OpenCV 的使用。
例如，我们可以使用 OpenCV 进行长时间曝光摄影技术的仿真，通过使用长时间快门速度来清晰地捕捉图像的静止元素，同时使运动元素模糊。
此外，我们还可以利用 OpenCV 实现去除图像中的多余杂线，以及进行直方图分析等。
3.OpenCV 的应用领域
OpenCV 在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 机器视觉：在工业生产线上，通过使用 OpenCV，可以对产品进行自动检测和质量控制。
- 医学影像：OpenCV 可以用于医学影像的处理和分析，例如肿瘤检
测、器官分割等。
- 人脸识别：OpenCV 可以实现人脸识别和追踪，用于安防监控等领域。
- 自动驾驶：OpenCV 可以实现车载摄像头和危险警告等，用于自动驾驶等领域。
4.总结
OpenCV 作为一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法，可以用于实现各种图像处理和计算机视觉任务。
简单了解OpenCV是个什么东西
简单了解OpenCV是个什么东西OpenCV于1999年由Intel建⽴，如今由Willow Garage提供⽀持。
OpenCV是⼀个基于BSD许可[1] （开源）发⾏的跨平台计算机视觉库，可以运⾏在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。
它轻量级⽽且⾼效——由⼀系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语⾔的接⼝，实现了图像处理和计算机视觉⽅⾯的很多通⽤算法。
[2] 最新版本是3.3，2017年8⽉3⽇发布[3] 。
OpenCV 拥有包括 500 多个C函数的跨平台的中、⾼层 API。
它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使⽤某些外部库。
OpenCV 为Intel® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接⼝。
这意味着如果有为特定处理器优化的 IPP 库，OpenCV 将在运⾏时⾃动加载这些库。
（注：OpenCV 2.0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）OpenCV是⼀个⽤于图像处理、分析、机器视觉⽅⾯的开源函数库.⽆论你是做科学研究，还是商业应⽤，opencv都可以作为你理想的⼯具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。
该库采⽤C及C++语⾔编写，可以在windows,linux,macOSX系统上⾯运⾏。
该库的所有代码都经过优化，计算效率很⾼，因为，它更专注于设计成为⼀种⽤于实时系统的开源库。
opencv采⽤C语⾔进⾏优化，⽽且，在多核机器上⾯，其运⾏速度会更快。
它的⼀个⽬标是提供友好的机器视觉接⼝函数，从⽽使得复杂的机器视觉产品可以加速⾯世。
该库包含了横跨⼯业产品检测、医学图像处理、安防、⽤户界⾯、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500个接⼝函数。
同时，由于计算机视觉与机器学习密不可分，该库也包含了⽐较常⽤的⼀些机器学习算法。
或许，很多⼈知道，图像识别、机器视觉在安防领域有所应⽤。
opencv基本操作
opencv基本操作OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源计算机视觉库，是计算机视觉领域中最常用的库之一。
它由C++编写，支持Python、Java等多种编程语言。
OpenCV提供了各种各样的算法和函数，可用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。
本文将介绍OpenCV的基本操作，包括图像的读取、显示、保存、颜色空间转换、图像缩放、图像平移、图像旋转、图像翻转、图像阈值化、图像平滑、边缘检测等。
1. 图像的读取、显示、保存OpenCV可以读取多种格式的图像文件，包括BMP、JPEG、PNG、TIFF等。
读取图像的函数是cv::imread()，语法如下：cv::Mat cv::imread(const string& filename, int flags = cv::IMREAD_COLOR);其中，filename是要读取的图像文件名，flags是读取图像的方式，可以是cv::IMREAD_COLOR（默认）、cv::IMREAD_GRAYSCALE（灰度图像）、cv::IMREAD_UNCHANGED（包括alpha通道的图像）等。
读取图像后，可以使用cv::imshow()函数将图像显示出来，语法如下： void cv::imshow(const string& winname, InputArray mat);其中，winname是窗口的名称，mat是要显示的图像。
最后，使用cv::imwrite()函数将图像保存到文件中，语法如下：bool cv::imwrite(const string& filename, InputArray img, const vector<int>& params = vector<int>());其中，filename是要保存的图像文件名，img是要保存的图像，params是保存图像的参数，比如JPEG的压缩质量等。
opencv手册
opencv手册“OpenCV手册”指的是关于OpenCV（开源计算机视觉库）的详细指南。
OpenCV是一个包含数百种计算机视觉算法的开源库，广泛应用于图像处理、机器视觉和深度学习等领域。
该手册旨在为用户提供关于OpenCV的全面和深入的信息，以帮助用户快速上手并高效地使用该库。
以下是 opencv手册内容：1.概述：介绍OpenCV的基本概念、发展历程、应用领域和优势等。
2.安装与配置：提供在不同操作系统上安装和配置OpenCV的详细步骤，包括依赖项的安装、编译和安装等。
3.核心模块：介绍OpenCV的核心模块和功能，包括图像处理、特征检测、目标跟踪等。
4.图像处理：深入介绍图像处理的各种算法和技术，如滤波、色彩空间转换、边缘检测等。
5.计算机视觉：详细阐述计算机视觉的基本概念和算法，包括特征检测、目标跟踪和姿态估计等。
6.机器学习与深度学习：介绍如何使用OpenCV进行机器学习和深度学习任务，包括模型训练、数据预处理等。
7.实践应用：提供实际应用OpenCV的示例和案例，如人脸识别、物体检测和交通监控等。
8.优化与扩展：指导用户如何优化OpenCV的性能和扩展其功能，包括使用并行计算和自定义算法等。
9.文档与资源：提供OpenCV的官方文档、社区论坛和其他相关资源的链接，以便用户获取更多信息和支持。
10.常见问题与解答：总结使用OpenCV过程中常见的问题和解决方法，帮助用户快速解决问题。
总之，OpenCV手册是一本全面而深入的指南，旨在为用户提供有关OpenCV的详细信息和使用指导。
通过阅读这本手册，用户可以快速上手并掌握OpenCV的核心功能和应用技巧，从而更好地利用该库进行计算机视觉相关的项目开发和应用。
OPENCV库函数使用说明
OPENCV库函数使用说明
一、cv::Mat类介绍
cv::Mat类是OpenCV中最核心的基本数据结构，抽象代表一个n维矩阵，矩阵元素的矩阵可以是单通道浮点数，向量，多通道，可以是无符号字节，单精度浮点数以及双精度浮点数，并且支持多通道数据。
Mat类通过长度和宽度确定矩阵的大小，通过depth(函数可以得到它的深度，深度表示分量的类型。
Mat矩阵分为三种：关键的类型，普通的类型，宽字节类型，关键类型是由C++11语言提供的，主要用于简化mat 和其他类型的交互，它的性能比普通类型更好，但不支持所有类型；普通类型可以实现所有的功能，但是性能比关键类型要差；宽字节类型是在普通类型的基础上，支持访问1（uchar），2（ushort），4（uint）个字节长度的数据，它的性能比普通类型好。
二、cv::Mat函数使用
1.Mat类结构函数
一般来说，Mat类的结构函数主要有两种，分别是Mat（）和Mat （｛}），当我们只想创建一个空的Mat类时，可以使用Mat（），当想要创建一个8位单通道矩阵时，可以使用Mat（｛}）。
2.Mat常用成员函数
（1）ptr（）：返回一个指向矩阵数据的指针；
（2）row（）：返回行数；
（3）cols（）：返回列数；。
OpenCV主要函数介绍
OpenCV主要函数介绍
1、cvCreateImage(函数：
cvCreateImage函数用于创建一个空白的图像结构，原型如下：
IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );
参数size是指要创建的图像的尺寸，参数depth指定图像的深度，参数channels为图像的通道数，可以为1或3，即单通道灰度图像或3通道彩色图像。
2、cvLoadImage(函数：
cvLoadImage函数用于从文件中读取图像，原型如下：
IplImage* cvLoadImage( const char* filename, int iscolor );
参数filename为文件名，参数iscolor指定是否读取彩色图像，如果为0，则只读取灰度图像，而如果为1或者-1，则会根据文件的内容来决定是否读取彩色图像。
3、cvReleaseImage(函数：
cvReleaseImage函数用于释放由cvCreateImage(或者cvLoadImage(函数创建的图像结构，原型如下：
void cvReleaseImage( IplImage** image );
参数image是指向IplImage结构的指针的指针，它指向一个已存在的IplImage结构，cvReleaseImage(函数会释放由它指向的IplImage结构所占用的内存空间，并将IplImage结构指针设置为NULL。
4、cvNamedWindow(函数：
cvNamedWindow函数用于创建一个指定名字的窗口。
opencv4应用开发 - 入门、进阶与工程化实践 概述及解释说明
opencv4应用开发- 入门、进阶与工程化实践概述及解释说明1. 引言1.1 概述在计算机视觉领域，OpenCV是一个非常强大的开放源码库，提供了一系列用于处理图像和视频的函数。
随着计算机视觉技术的快速发展，在各个领域中广泛应用，对OpenCV的需求也越来越大。
本文主要介绍了Opencv4应用开发的入门、进阶与工程化实践。
1.2 文章结构本文分为五个部分：引言、Opencv4应用开发入门、Opencv4应用开发进阶、Opencv4应用开发工程化实践以及结论。
通过这些部分，读者将逐步了解Opencv4应用开发的基础知识，深入理解图像处理技术，并学习如何优化和加速图像处理算法，以及如何部署Opencv应用到嵌入式平台。
1.3 目的本文旨在向读者介绍Opencv4应用开发的基础知识和技巧，并通过示例代码和说明，帮助读者理解和掌握相关概念和方法。
同时，本文还将讨论未来Opencv 应用开发可能面临的挑战和趋势，为读者提供一个全面认识该领域并深入学习的基础。
无论是初学者还是具有一定经验的开发者，本文都将为他们提供有价值的指导和建议。
完成该篇文章后，读者将能够理解Opencv4应用开发所需的基础知识，并能够在实际项目中灵活运用这些知识。
2. Opencv4应用开发入门:2.1 Opencv简介:Opencv（Open Source Computer Vision Library）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。
它支持多种编程语言，如C++、Python等，并可在多个操作系统上运行。
Opencv被广泛应用于图像处理、目标检测与跟踪、人脸识别、机器学习等领域。
2.2 安装和配置Opencv环境:在开始使用Opencv进行应用开发前，首先需要安装和配置Opencv环境。
可以从官方网站下载适合自己的版本，并根据相应的安装指南进行安装步骤。
一般而言，安装包会包含一些基本的例子和示范代码，供用户学习和参考。
opencv c语言编译
opencv c语言编译摘要：1.OpenCV 简介2.C 语言编译器选择3.创建OpenCV 项目4.编译和运行OpenCV 程序正文：1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。
OpenCV 用C 语言编写，支持多种编程语言接口，如Python、Java 等。
使用OpenCV，开发者可以轻松地实现人脸识别、图像识别、物体追踪等高级功能。
2.C 语言编译器选择要编译OpenCV，首先需要选择一个适合的C 语言编译器。
常见的编译器有GCC（GNU Compiler Collection）、Clang 等。
在安装OpenCV 时，一般会自带一个编译器。
如果需要另外选择编译器，可以根据自己的需求和喜好进行安装。
3.创建OpenCV 项目安装好OpenCV 后，可以创建一个新的项目。
在项目中，需要包含OpenCV 的头文件和源文件。
头文件通常位于“opencv/core/core.hpp”等路径下，源文件则位于“opencv/core/core.cpp”等路径下。
在项目中，还需要包含相应的编译器命令，以便编译源文件。
4.编译和运行OpenCV 程序创建好项目后，可以编写OpenCV 程序。
编写完成后，需要使用编译器进行编译。
编译时，需要指定OpenCV 的头文件和源文件路径，以及编译器命令。
编译成功后，可以运行生成的可执行文件。
在运行时，需要指定OpenCV 的动态链接库路径，以保证程序正常运行。
opencv中的68个关键点介绍
opencv中的68个关键点介绍（原创实用版）目录1.OpenCV 简介2.关键点检测的重要性3.OpenCV 中的关键点检测算法4.68 点特征的具体内容5.68 点特征的应用实例正文1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library，开源计算机视觉库）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、视频分析和特征提取等算法，被广泛应用于实时计算机视觉系统、人机交互、图像识别等领域。
2.关键点检测的重要性在计算机视觉领域，关键点检测是一种重要的图像处理技术。
它可以从图像中提取出一组具有代表性的关键点，这些关键点可以用于描述物体的形状、大小和位置，从而实现物体的识别和追踪。
关键点检测在人脸识别、手势识别、物体识别等领域都有广泛的应用。
3.OpenCV 中的关键点检测算法OpenCV 提供了多种关键点检测算法，包括 SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
这些算法各具特点，适用于不同的场景和应用。
4.68 点特征的具体内容68 点特征是一种基于 OpenCV 的 SIFT 算法的关键点检测方法。
它通过检测图像中的 68 个关键点，来描述物体的形状和位置。
这 68 个关键点分别位于物体的边缘、角点和中心等位置，可以较为准确地描述物体的几何特征。
5.68 点特征的应用实例68 点特征在物体识别和追踪领域有广泛的应用。
例如，在人脸识别系统中，可以通过检测人脸的 68 个关键点，来实现人脸的精确识别和追踪。
此外，68 点特征还可以用于物体的形状识别、位置检测等任务。
opencv_简介
图像处理模块
图像变换
提供多种图像变换方法，如缩 放、裁剪、旋转等。
形态学操作
进行膨胀、腐蚀、开运算和闭 运算等形态学操作，以改善图 像质量。
图像读取与写入
OpenCV 支持读取和写入多种 图像格式，如 JPEG、PNG、 BMP 等。
图像滤波
应用各种滤波器，如高斯滤波 、中值滤波等，以增强图像质 量。
目的
OpenCV旨在为实时图像处理提供一套通用的、高效的解决方案。
内容
OpenCV包含了众多图像处理和计算机视觉方面的算法，涉及领域包括图像增强、特征提 取、目标检测与识别、视频分析、3D重建等。
OpenCV 的历史与发展
起源
01
OpenCV起源于1991年，由Gary Bradski创建，初
衷是为了解决工业视觉问题。
色彩空间转换
支持将图像从一种色彩空间转 换到另一种色彩空间，如 RGB 到灰度。
视频分析模块
视频读取与写入
OpenCV 支持读取和写入多种视频格式，如 AVI、MP4 等。
视频帧提取
从视频中提取单帧图像进行进一步分析。
运动分析
通过光流法、背景减除等方法进行运动物体的检测和跟踪。
目标检测
利用帧间差分法等方法检测视频中的目标。
OpenCV 扩展库介绍
• OpenCV 扩展库是 OpenCV 的一个子项目，它提供了一些高级的功能，如深度学习、3D 重建等。开发者可 以使用 OpenCV 扩展库来扩展 OpenCV 的功能。
04
OpenCV 语言支持与开发环境
OpenCV 支持的语言及平台
OpenCV 支持多种编程语言，包括 C、Python、Java、MATLAB 等，方便开发者使用自己熟悉的编 程语言进行开发。
OpenCV简介
IplImage结构体定义
void*imageId；//可忽略 struct_IplTileInfo*tileInfo;//可忽略 int imageSize;//图像大小 char*imageData;//指向图像数据的指针 int widthStep;//校准后的行字节数 int BorderModel[4];//可忽略 int BorderConst[4];//可忽略 char*imageDataOrigin;//指向完整的没有 校准的图像
OpenCV中包含了300多种图像处理和计算 机视觉方面的C/C++程序，其中包含大量的 函数用来处理计算机视觉领域常见的问题， 如：运动分析、目标跟踪、人脸识别、3D 重建和目标识别等 OpenCV自2000年发布以来，已经被下载50 万次，吸引超过5000名会员注册加入
何为 OpenCV
目前OpenCV包含如下几个部分：
OpenCV 常用函数
NamedWindow（）：窗口定义函数 语法： int cvNamedWindow （const char* name， unsigned long flags）； 参数类型说明: Name const char* 窗口名 Flags unsigned long 窗口属性指标值， 可以选择 CV_WINDOW_AUTOSIZE共有 1 和0 两种值。 CV_WINDOW_AUTOSIZE 表示窗口尺寸与原始 尺寸相同，0 表示以固定的尺寸显示图像 返回值：无
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。
py opencv常用代码
py opencv常用代码（实用版）目录1.介绍 OpenCV2.OpenCV 的主要功能3.Python 和 OpenCV 的结合4.常用代码示例5.总结正文1.介绍 OpenCVOpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。
OpenCV 旨在为 AI、机器视觉、图像处理等领域提供高效的算法支持，它的应用领域非常广泛，例如人脸识别、手势识别、自动驾驶等。
2.OpenCV 的主要功能OpenCV 的主要功能包括图像处理、视频处理、特征提取、目标检测、目标跟踪、图像识别等。
其中，图像处理包括图像读取、显示、保存、转换、滤波、直方图、边缘检测等；视频处理包括视频读取、显示、保存、转换、滤波等；特征提取包括 SIFT、SURF、ORB 等特征提取算法；目标检测包括 HOG、Haar Cascade、YOLO 等目标检测算法；目标跟踪包括 KCF、TLD 等目标跟踪算法；图像识别包括人脸识别、字符识别等。
3.Python 和 OpenCV 的结合Python 是一种流行的编程语言，它具有简洁、易读、强大的特点。
Python 和 OpenCV 的结合，使得 OpenCV 的使用变得更加简单和方便。
在 Python 中，我们可以使用 import cv2 来导入 OpenCV 库，然后使用 OpenCV 提供的各种函数来进行图像处理和计算机视觉操作。
4.常用代码示例以下是一些常用的 Python 和 OpenCV 的代码示例：- 读取图像：`import cv2; img = cv2.imread("image.jpg")`- 显示图像：`cv2.imshow("Image", img)`- 保存图像：`cv2.imwrite("output.jpg", img)`- 转换图像：`img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)`- 滤波：`kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) img_filtered = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLUR, kernel)`- 边缘检测：`edges = cv2.Canny(img, 50, 150)`- 目标检测：`cascade =cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") faces = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)`- 特征提取：`keypoints = cv2.KeyPoint(None, (5, 5), 2)img_keypoints = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None,flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)`- 目标跟踪：`tracker = cv2.Tracker_createMeanShift(50) tracker.update(prev_frame, next_frame)`5.总结OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉方面的算法。
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编码
opencv编码【原创版】目录1.OpenCV 简介2.OpenCV 中的编码3.OpenCV 编码的应用4.OpenCV 编码的优缺点5.总结正文1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。
OpenCV 旨在为开发者提供一个通用且高效的计算机视觉框架，使得开发者能够轻松实现图像处理、视频分析、特征提取、目标检测和跟踪等任务。
2.OpenCV 中的编码在 OpenCV 中，编码是指将图像或视频序列转换为特定格式的文件，以便存储或传输。
OpenCV 支持多种编码格式，例如：JPEG、PNG、BMP、AVI、MPEG 等。
这些编码格式各具特点，适用于不同的应用场景。
3.OpenCV 编码的应用OpenCV 编码在许多领域都有广泛的应用，例如：（1）图像压缩：通过编码技术，可以有效地压缩图像文件，减少存储空间和传输时间。
（2）视频处理：在视频监控、安防等领域，OpenCV 编码技术可以用于处理和分析视频数据，提高视频质量和传输效率。
（3）机器视觉：在工业自动化、机器人领域，OpenCV 编码技术可以用于处理图像数据，实现对物体的识别、定位和跟踪。
4.OpenCV 编码的优缺点优点：（1）跨平台：OpenCV 编码支持多种操作系统，如 Windows、Linux、Mac OS 等。
（2）开源：OpenCV 编码是开源的，这意味着开发者可以自由地使用、修改和分发代码。
（3）高效：OpenCV 编码算法具有较高的性能，可以在较短的时间内完成图像或视频的编码任务。
缺点：（1）学习成本：对于初学者来说，OpenCV 编码的接口和参数可能较难理解，需要一定的学习成本。
（2）兼容性：OpenCV 编码可能存在不同平台之间的兼容性问题，需要开发者进行额外的处理。
5.总结OpenCV 编码作为计算机视觉领域的重要技术，广泛应用于图像压缩、视频处理、机器视觉等领域。
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OpenCV3.0OverviewGary BradskiChief Scientist, Perception and AI at Magic Leap CEO, Vadim PisarevskyPrincipal Engineer, ItseezGrace VesomSenior Engineer in 3D at Magic LeapVincent RabaudPerception Team Manager at Aldebaran RoboticsOpenCV at glance•BSD license, 10M downloads, 500K+lines of code•Huge community involvement, automated patch testing and integration process•Runs everywhereBindings: Python, Samples, Apps,SSE, NEON, IPP, OpenCL, CUDA,OpenCV4Tegra, …core, imgproc, objdetect …OpenCV HALOpenCVface, text, rgbd, …OpenCVContribJava Solutions•Find more at (user)•Or (developer)Recent Stats> 10M downloads NOTE:This is only for sourceforge. Many moredownloads come fromGit and many morecome on Unix distros. ~200K downloads/monthWorld wide Rated highlyOpenCV HistoryOpenCV StartedAlpha Release at CVPR 2000. Windows only.Beta 1. Linux supportRelease 1.0 Release 1.1Release 2.0. C++Release 2.1. Full Python supportRelease 2.4 LTSRelease 2.2. Android SupportRelease 3.0 Willow Support OpenCV FoundationIntel SupportNvidia SupportRenewed Intel Support Release 2.3. GPU Support. ModulesMagic LeapRefactoredGoogle Summer of CodeDevelopment team has moved to ItseezOpenCV Algorithm Modules OverviewImage Processing Transforms FittingOptical Flow TrackingSegmentationHighGUI:I/O, Interface5Object recognition Machine learning CalibrationFeatures VSLAMDepth, PoseNormals, Planes, 3D FeaturesComputational PhotographyCORE:Data structures, Matrix math, Exceptions etcOpenCV 3.0 at glance•Mostly compatible with OpenCV 2.x; OpenCV 1.x C API Aug’14Nov’14Apr’15Jun’153.0 alpha 3.0 beta 3.0rc 3.0 3.1Q4’15Goal of 3.0: make a better OpenCV 2.0, cleanup API, get betterperformance (with T-API, IPP, NEON), shift to modular structure and enable user contributionsis deprecated and partially removed •Highlights:–even more modular and extendible–very stable API tailored for a long-term support–decent out-of-box performance: IPP, OpenCL(T-API) and NEON –lot’s of new functionality!opencv => opencv + opencv_contribOpenCV 2.xOpenCV 3.x contributionsOpenCV 3.x•The “main” opencv repository includes mature algorithms and is fully supported• A separate contribution repository is for new CV algorithms that people want to share: /itseez/opencv_contrib•Patches to the contrib repository are tested as well by our buildbot to ensure integrity!Using opencv_contribThe modules in contrib have the same structure as the standard ones:opencv/modules/core/include/, doc/, src/, test/, …CMakeLists.txt imgproc …opencv_contrib/modules$ cmake –D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules …text/include/, doc/, src/, test/, …CMakeLists.txt …Path to the contrib modules can be passed to cmake to build them together with OpenCV:Multiple ;-separated directories can be specifiedNew-style C++ API•Unified API of all the high-level vision algorithms (face detection, optical flow estimation, stereo matching etc.):•Interfaces are pure abstract classes•Implementations are completely hidden•Properties are set/retrieved using special dedicated methods (intellisense-friendly)// stereo StereoSGBM stereo; stereo.P1 = 5; stereo.P2 = 50;// stereoPtr<StereoSGBM> stereo = StereoSGBM::create();stereo->setP1(5); stereo->setP2(50);OpenCV 2.4.x OpenCV 3.0Mat left, right, disp;stereo(left, right, disp);// features 2DORB orb;orb.set(“nfeatures”, 1000);Mat image, descriptors;vector<KeyPoint> keypoints;orb(image, keypoints, descriptors); // machine learningCvSVM svm; CvSVMParams params; params.kernel_type=CvSVM::LINEAR; param.svm_type=CvSVM::C_SVC; param.C=1;svm.train(data, resp, 0, 0, params);Mat left, right, disp;stereo->compute(left, right, disp);// features 2DPtr<ORB> orb = ORB::create();orb->setMaxFeatures(1000);Mat image, descriptors;vector<KeyPoint> keypoints;orb->detectAndCompute(image, noArray(), keypoints, descriptors);// machine learningPtr<ml::SVM> svm=ml::SVM::create();svm->setType(SVM::C_SVC);svm->setKernel(SVM::LINEAR);svm->setC(1);svm->train(data, ROW_SAMPLE, resp);Transparent API (T-API) for GPUacceleration•single API entry for each function/algorithm –no specialized cv::Canny, ocl::Canny, gpu::Canny etc.•uses dynamically loaded OpenCL runtime if available; otherwise falls back to CPU code. Dispatching is at runtime, no recompilation needed!•~100 functions are optimizedIPP + OpenCV= v. fast OpenCV•Intel gave us and our users free (as in “beer”) and royalty-free subset of IPP 8.x (IPPICV), several hundreds functions!•IPPICV is linked into OpenCV at compile stage and replaces the corresponding low-level C code (WITH_IPP=ON/OFF, ON bydefault)•Our buildbot ensures that all the tests passNew Functionalityand other improvements•Results from 20+ successful projects from GSoC 2013, 2014:–Computational photography, Text detection, Object Tracking, Matlab bindings etc.•1500+ Pull Requests @ github (~800 PR’s between alpha & the gold)•18 new OpenCV modules! (mostly in opencv_contrib)OpenCV QAContribution/patch workflow:see OpenCV wiki : buildbot with 50+ builders/itseez/opencv: tests each pullrequestOpenCV test suite•GoogleTest-based + set of Pythonscripts•Thousands of unit tests•Accuracy tests•Performance testspython ../modules/ts/misc/summary.py core*.xml -f "add:.*C4" -u sGeometric meanName of Test core core coreposix posix posixx64 x64 x646693M 6695 66952011-09-08--13-13-41 2011-09-08--13-30-06 2011-09-08--13-30-06vscoreposixx646693M2011-09-08--13-13-41 core_arithm__add::Size_MatType::(127x61, 8UC4) 0.000 s 0.000 s 1.00core_arithm__add::Size_MatType::(1280x720, 8UC4) 0.004 s 0.004 s 0.99core_arithm__add::Size_MatType::(1920x1080, 8UC4) 0.009 s 0.009 s 1.02core_arithm__add::Size_MatType::(640x480, 8UC4) 0.001 s 0.001 s 1.00OpenVX (Khronos HAL)OpenCV was one ofthe key contributorsto the new Khronos accelerated visionAPI: OpenVX (H ardware A cceleration L ibrary)New from Google Summer of Code 2015•Deep network optimized execution and interoperability to existing libraries•Stereo matching improvements•Projection mapping•Improved Camera Calibration•Better AR fiducial support•Improvements to text detection and tracking •Neon optimizationCVPR State of the Art Vision Challenge State of the Art Vision Challenge at CVPR 2015Our aim is to make available state of the art vision in OpenCV. We thus ran a vision challenge to meet or exceed the state of the art in various areas. We will present the results.The contest details are available at:/projects/opencv/wiki/VisionChallengePrizes:1.Win: $1000; Submit code: $30002.Win: $1000; Submit code: $30003.Win: $1000; Submit code: $30004.Win: $1000; Submit code: $30005.Win: $1000; Submit code: $3000People’s Choice: Best PaperPeople’s Choice: Best paperWe will tally the people’s vote for best paper/paper you’d most like to see implemented. We’ll present the histogram of results which is an indication of the algorithms people are interested in overall and then list the 5 top winners.Prizes will be awarded in two stages:A modest award for winning anda larger award for presenting the code w/in 5 months as a pull request toOpenCV as Detailed here:/projects/opencv/wiki/How_to_contributePrizes:1.Win: $500; Submit code: $60002.Win: $300; Submit code: $40003.Win: $100; Submit code: $30004.Win: $50; Submit code: $30005.Win: $50; Submit code: $3000Functional Language Exploration •Proliferation of new hardware makes it hard to support code.–Let the compiler port to different hardware using a functional language “numl”–Can compile numl to optimized, vectorized C.•numl is an array/image comprehending functional language -to come later this yearLearning OpenCV 3.0•Out in late summer!•Also, check the other books and onlinetutorials at Questions?21Photo: Gary Bradski http://youtu.be/LE7aiONMjK4。