OpenCV入门教程
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计算机视觉库入门教程
OpenCV计算机视觉库入门教程Chapter 1: Introduction to OpenCVOpenCV (Open Source Computer Vision Library) is a widely used open-source library for computer vision and machine learning tasks. It provides a vast number of functions and algorithms for image and video processing, including object detection, face recognition, optical character recognition (OCR), and more. In this chapter, we will explore the basics of OpenCV and its key features.1.1 History and Development of OpenCVOpenCV was initially developed by Intel in 1999 as a research project for enhancing CPU efficiency. Later, it gained popularity and was released as an open-source library in 2000. Over the years, OpenCV has been continuously improved and extended by a large community of developers worldwide. Several major releases have been made, and it has become one of the most widely adopted computer vision libraries.1.2 Key Features of OpenCVOpenCV provides a wide range of features that enable developers to perform various computer vision tasks efficiently. Some of the key features include:- Image and Video I/O: OpenCV supports reading and writing images and videos in different formats, enabling easy access to data from various sources.- Image Processing: OpenCV offers a rich set of functions for image enhancement, such as filtering, resizing, rotating, and morphological operations.- Object Detection: OpenCV provides powerful algorithms for detecting and tracking objects in images and videos, including Haar cascades, HOG-based detectors, and deep learning networks.- Feature Detection and Description: OpenCV includes algorithms for detecting and describing local features in images, such as corner points and SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) descriptors.- Camera Calibration: OpenCV supports camera calibration, which is essential for applications that require accurate measurement and reconstruction from images.- Machine Learning: OpenCV integrates with popular machine learning libraries, such as TensorFlow and PyTorch, allowing developers to build advanced computer vision models.- Stereoscopic Vision: OpenCV provides functions for stereo vision, enabling developers to reconstruct 3D scenes from pairs of images captured from different viewpoints.- GPU Acceleration: OpenCV supports GPU acceleration for computationally intensive tasks, leveraging the parallel processing capabilities of modern graphics cards.Chapter 2: Setting up OpenCV2.1 InstallationBefore getting started with OpenCV, you need to install it on your computer. OpenCV can be installed on multiple platforms, including Windows, macOS, and Linux. Each platform has its own installation instructions, which can be found on the official OpenCV website. Make sure to follow the installation guide specific to your operating system.2.2 Importing OpenCVOnce OpenCV is installed, you can start using it in your projects. In most programming languages, OpenCV provides bindings that allow developers to use its functions and classes. For example, in Python, you can import OpenCV using the following command:import cv2This imports the OpenCV module with the name 'cv2', which can then be used to access OpenCV functions and classes.Chapter 3: Basic Image Processing with OpenCV3.1 Loading and Displaying ImagesOne of the fundamental tasks in computer vision is loading and displaying images. In OpenCV, you can load an image using the'imread' function, which takes the image file path as input and returns a matrix representing the image. You can then display the loaded image using the 'imshow' function.3.2 Image FilteringImage filtering is a common technique used for enhancing or denoising images. OpenCV provides various filter functions, such as Gaussian blur, median blur, and bilateral filter. These filters can be applied to an image to remove noise or smooth its appearance.3.3 Image ThresholdingThresholding is a technique used to convert a grayscale image into a binary image. OpenCV offers several thresholding methods, including simple thresholding, adaptive thresholding, and Otsu's thresholding. These methods can be used to segment an image based on its pixel intensity.Chapter 4: Advanced Image Processing with OpenCV4.1 Object Detection using Haar CascadesHaar cascades are widely used for object detection in images and videos. OpenCV provides pre-trained Haar cascade models for various objects, such as faces, eyes, and cars. By using these models, you can detect objects in real-time or from pre-recorded videos.4.2 Feature Detection and DescriptionOpenCV includes algorithms for detecting and describing local features in images, such as corner points and SIFT descriptors. These features can be used for tasks like image matching, object recognition, and 3D reconstruction.4.3 Optical FlowOptical flow is a method used to estimate the motion of objects in a sequence of images. OpenCV offers optical flow algorithms, such as Lucas-Kanade and Farnebäck methods, which can be applied to track objects or analyze the movement of fluid substances.Chapter 5: Machine Learning with OpenCV5.1 Introduction to Machine Learning in OpenCVOpenCV provides machine learning algorithms that can be used for various tasks, such as classification, regression, clustering, and dimensionality reduction. These algorithms are implemented in the "ml" module of OpenCV.5.2 Training and Testing Machine Learning ModelsIn order to use machine learning in OpenCV, you need to train a model using a labeled dataset. OpenCV provides functions for training and testing machine learning models. You can use these functions to preprocess data, select features, train models, and evaluate their performance.5.3 Integration with Deep Learning LibrariesOpenCV can be seamlessly integrated with deep learning libraries, such as TensorFlow and PyTorch. This allows you to use pre-trained deep learning models in OpenCV for tasks like image classification, object detection, and semantic segmentation.Chapter 6: ConclusionIn this tutorial, we have explored the basics of OpenCV, including its history, key features, installation, and usage in various computer vision tasks. OpenCV is an essential library for anyone working in the field of computer vision and provides a comprehensive set of tools for image and video processing, object detection, machine learning, and more. With its extensive documentation and large community support, OpenCV continues to be a leading choice for researchers and developers in the computer vision domain.。
从零开始opencv学习2_显示视频
从零开始opencv学习2_显示视频第1步：安装软件VS2015、opencv3.2 略第2步：配置环境变量path路径并重启略第3步：新建工程：文件/新建/项目/visual c++/win32控制台应用程序/命名:例如test/选路径/确定/下一步/空项目/完成第4步：VS与opencv建立连接：项目/属性/VC++ 目录--Include path(包含目录)：（安装opencv目录到include）D:\VC\opencv\build\includeD:\VC\opencv\build\include\opencvD:\VC\opencv\build\include\opencv2--Lib path（库目录）：D:\VC\opencv\build\x64\vc14\lib--链接器--输入--附加依赖项：二选一一个对应debug 一个对应releaseopencv_world320.libopencv_world320d.lib第5步：建立CPP程序文件方法一：右键点击源文件/添加/新建项/C++文件/添加第6步：复制下面的程序到cpp里。
第7步：点击X86改为X64（我用的64位电脑系统）第8步：电脑连接有一个能够进行QQ视频的摄像头第9步：调试/开始执行解释：视频其实是很多张图片的连续变换，使用了一个死循环，不停的采集摄像头的图片并显示详细程序:#include<opencv2/core.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<opencv2/videoio.hpp>//视频分析头文件using namespace cv;void main(){VideoCapture vi(0); //调用摄像头采集图像函数0表示默认摄像头，如果有多个摄像头可以为//1，2，3等while (1){namedWindow("1", WINDOW_GUI_NORMAL); //创建可以改变大小的窗口,窗口名1Mat out; //定义一个变量vi >> out; //将数据传给变量imshow("1", out); //输出显示waitKey(10); //延迟10ms}//vi.release();}。
opencv
python OpenCV 入门教程1、图像读入：cv2.imread()使用函数cv2.imread() 读入图像。
这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径，第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。
• cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。
图像的透明度会被忽略，这是默认参数。
• cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图像注意：调用opencv，就算图像的路径是错的，OpenCV 也不会报错或者有warning提示。
那么我们如何判断我们载入的图像是正确的呢？很简单，只需要判断print img时得到的结果是None则说明载入错误，否则载入正确。
2、显示图像cv2.imshow()使用函数cv2.imshow() 显示图像。
窗口会自动调整为图像大小。
第一个参数是窗口的名字，其次才是我们的图像。
你可以创建多个窗口，只要你喜欢，但是必须给他们不同的名字。
cv2.waitKey()是一个键盘绑定函数，需要指出的是它的时间尺度是毫秒级。
函数等待特定的几毫秒，看是否有键盘输入。
特定的几毫秒之内，如果按下任意键，这个函数会返回按键的ASCII码值，程序将会接着运行，如果没有键盘输入，返回值为-1，如果我们设置这个函数的参数为0，将会无限期的等待键盘输入。
也可以被用来检测特定键是否被按下，例如按键a是否被按下。
cv2.destroyAllwindows()cv2.destrouAllwindows()可以轻易剔除任何我们建立的窗口，如果你想删除特定的窗口可以使用cv2.destroywindow(),在括号内输入你想删除的窗口名。
3、保存图像cv2.imwrite()cv2.imwrite("lena.png",img) #很简单就可以生成一张图片例：import cv2img = cv2.imread("D:\liyao1.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)cv2.imshow("Image",img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()。
OpenCV入门教程
O p e n C V入门教程-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1OpenCV 入门教程作者：于仕琪年 8 月版权所有于仕琪本作品采用知识共享署名-相同方式共享国际许可协议进行许可。
1前言OpenCV 是一个广受欢迎的开源计算机视觉库，它提供了很多函数，实现了很多计算机视觉算法，算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖。
很多初学者希望快速掌握OpenCV 的使用方法，但往往会遇到各种各样的困难。
其实仔细分析，造成这些困难的原因有两类：第一类是C/C++编程基础不过关；第二类是不了解算法原理。
解决这些困难无非提升编程能力，以及提升理论基础知识。
提升编程能力需要多练习编程，提升理论知识需要系统学习《数字图像处理》、《计算机视觉》和《模式识别》等课程，所有这些都不能一蹴而就，需要耐下心来认真修炼。
同时我们也需要认识到 OpenCV 只是一个算法库，能为我们搭建计算机视觉应用提供“砖头”。
我们并不需要完全精通了算法原理之后才去使用 OpenCV，只要了解了“砖头”的功能，就可以动手了。
在实践中学习才是最高效的学习方式。
本小册子希望为初学者提供引导，使初学者快速了解 OpenCV 的基本数据结构以及用法。
此外，如您发现有错误之处，欢迎来信指正。
于仕琪深圳大学插播广告：欢迎有能力、有激情以及对计算机视觉有兴趣的同学报考我的研究生。
欲了解详情可以访问深圳大学招生网或者给我发 email。
目录第 1 章预备知识 (5)编程的流程 (5)什么叫编辑 (6)什么叫编译 (6)什么叫连接 (7)什么叫运行 (7)Visual C++是什么 (8)头文件 (9)库文件 (10)OpenCV 是什么 (11)什么是命令行参数 (12)常见编译错误 (13)找不到头文件 (13)拼写错误 (14)常见链接错误 (15)运行时错误 (17)第 2 章OpenCV 介绍 (19)OpenCV 的来源 (19)OpenCV 的协议 (19)第 3 章图像的基本操作 (21)图像的表示 (21)Mat 类 (23)创建 Mat 对象 (24)构造函数方法 (24)create()函数创建对象 (25)Matlab 风格的创建对象方法 (26)矩阵的基本元素表达 (26)像素值的读写 (27)at()函数 (28)使用迭代器 (29)通过数据指针 (30)选取图像局部区域 (32)单行或单列选择 (32)用 Range 选择多行或多列 (33)感兴趣区域 (33)取对角线元素 (34)Mat 表达式 (34)Mat_类 (36)Mat 类的内存管理 (38)输出 (40)Mat 与 IplImage 和 CvMat 的转换 (42)Mat 转为 IplImage 和 CvMat 格式 (42)IplImage 和 CvMat 格式转为 Mat (42)第 4 章数据获取与存储 (44)读写图像文件 (44)读图像文件 (44)写图像文件 (45)读写视频 (47)读视频 (47)写视频 (49)第1章预备知识OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，要用好它，除了要具有相关的计算机视觉理论知识外，还需要具有一定的编程能力。
Opencv新手教程
Opencv新手教程OpenCV是一个开源的计算机视觉库，用于处理图像和视频的各种任务。
它是一个强大的工具，可以应用于从简单的图像处理到复杂的计算机视觉任务。
在本教程中，我们将介绍一些基本的OpenCV功能和使用方法，以帮助你入门。
1. 安装OpenCV2. 导入OpenCV库在你的代码中，你需要导入OpenCV库。
你可以使用以下命令导入OpenCV库：import cv23.加载图像在OpenCV中，你可以使用imread(函数加载图像。
这个函数接受图像的文件路径作为参数，并返回一个代表图像的多维数组。
以下是一个加载图像的例子：image = cv2.imread('image.jpg')4.显示图像你可以使用imshow(函数显示图像。
这个函数接受两个参数，第一个参数是窗口的名称，第二个参数是要显示的图像。
以下是一个显示图像的例子：cv2.imshow('Image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows这个例子中，图像将在一个名为"Image"的窗口中显示。
你可以使用waitKey(函数等待用户的按键操作，然后使用destroyAllWindows(函数关闭窗口。
5.图像预处理OpenCV提供了许多图像预处理功能，如图像的调整、裁剪、旋转、缩放等。
你可以使用这些功能来改变图像的外观和大小。
以下是一些常用的图像预处理函数的例子：gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像转换为灰度图像resized_image = cv2.resize(image, (width, height)) # 调整图像大小cropped_image = image[y:y+h, x:x+w] # 裁剪图像rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) # 旋转图像这个例子中，我们将图像转换为灰度图像、调整大小、裁剪和旋转图像。
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。
opencv2基本操作
opencv2基本操作OpenCV2基本操作——一步一步回答引言：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，旨在提供一系列图像处理和计算机视觉算法的函数，可用于处理图像、视频、对象识别等应用。
本文将介绍OpenCV2的基本操作，以中括号为主题，带您一步一步了解如何使用OpenCV2进行图像处理和计算机视觉。
第一步：安装和配置OpenCV21. 下载OpenCV2库：打开OpenCV官网（2. 安装OpenCV2：根据下载的安装包进行安装，并按照安装向导完成安装过程。
3. 配置环境变量：在系统环境变量中添加OpenCV2库的路径，以便编译和执行OpenCV2的程序。
第二步：导入OpenCV2模块在Python中，我们可以使用"import cv2"语句导入OpenCV2模块。
这将使我们能够使用OpenCV2的函数和方法。
第三步：图像读取和显示1. 使用"cv2.imread()"函数读取图像文件：可以传递图像文件路径作为参数，函数将返回一个代表图像的numpy数组。
2. 使用"cv2.imshow()"函数显示图像：将图像的numpy数组作为第一个参数传递给该函数，然后指定窗口的名称作为第二个参数。
示例代码：pythonimport cv2# 读取图像image = cv2.imread("image.jpg")# 显示图像cv2.imshow("Image", image)# 等待按键cv2.waitKey(0)# 关闭窗口cv2.destroyAllWindows()第四步：图像保存使用"cv2.imwrite()"函数保存图像。
该函数需要传递保存路径和图像的numpy 数组作为参数。
如果路径不存在，函数将创建该路径。
opencv4应用开发-入门,进阶与工程化实践
opencv4应用开发-入门,进阶与工程化实践引言随着计算机视觉技术的飞速发展，OpenCV已成为计算机视觉领域的核心库。
OpenCV4在图像处理、目标检测、机器学习等领域的应用日益广泛。
本文将带领大家从入门到进阶，再到工程化实践，深入探索OpenCV4的魅力。
第一部分：入门篇1.1 OpenCV4简介首先，我们来了解一下OpenCV4。
OpenCV是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的算法。
OpenCV4在保持原有功能的基础上，进一步优化了算法性能，并增加了许多新的功能模块。
1.2 环境配置在开始OpenCV的学习之前，我们需要配置好开发环境。
这包括安装OpenCV 库、选择合适的编程语言（如Python、C++等）以及相应的开发工具（如PyCharm、Visual Studio等）。
1.3 基本操作在掌握了环境配置后，我们可以开始学习OpenCV的基本操作，如图像的读取、显示、保存等。
通过这些基础操作，我们可以对图像进行简单的处理，如灰度转换、噪声去除等。
第二部分：进阶篇2.1 图像处理算法在掌握了基本操作后，我们可以进一步学习OpenCV提供的各种图像处理算法，如滤波、边缘检测、形态学处理等。
这些算法可以帮助我们更好地理解和处理图像。
2.2 目标检测与跟踪目标检测和跟踪是计算机视觉的重要应用之一。
OpenCV提供了多种目标检测和跟踪的方法，如Haar级联、HOG+SVM、深度学习模型等。
通过这些方法，我们可以实现人脸检测、行人检测等功能。
2.3 机器学习与计算机视觉近年来，机器学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。
OpenCV4结合了多种机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，使得我们可以在计算机视觉任务中更好地利用机器学习的能力。
第三部分：工程化实践篇3.1 项目管理与团队协作在大型项目中，良好的项目管理至关重要。
我们需要根据项目的需求，制定合适的开发计划，并进行有效的团队协作。
opencvPPT
1.AdaptiveThreshold自适应阈值方法 void cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value, int adaptive_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, int threshold_type=CV_THRESH_BINARY, int block_size=3, double param1=5 ); 函数 cvAdaptiveThreshold 将灰度图像变换到二值图像 2.Threshold对数组元素进行固定阈值操作 void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数 cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈 值操作得到二值图像。 或者是去掉噪声，例如过滤很小或很大象素值的图像点。 3.CvtColor色彩空间转换 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code ); 函数 cvCvtColor 将输入图像从一个色彩空间转换为另外一个色彩空间。 4.Integral计算积分图像 void cvIntegral( const CvArr* image, CvArr* sum, CvArr* sqsum=NULL, CvArr* tilted_sum=NULL ); 利用积分图像，可以计算在某象素的上－右方的或者旋转的矩形区域中进行求和、求均值以 及标准方差的计算，并且保证运算的复杂度为O(1)。 可以在变化的窗口内做快速平滑或窗口相关等操作。 5.Filter2D对图像做卷积 void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst,const CvMat* kernel, CvPoint anchor=cvPoint(-1,-1)); 6.Smooth各种方法的图像平滑 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1=3, int param2=0, double param3=0, double param4=0 );
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 学习笔记、函数、方法、重难点、教程
1）通道拆分：b,g,r = cv2.spliti(img);b = cv2.split(img)[0];2）通道合并：img = cv2.merge([b,g,r]3）Np.arr: item(), itemset(),彩色图像必须包括行、列、列索引/通道；4）图像属性包括：shape（行，列，通道数）size(行*列*通道数）Dtype 数据类型5）“+”或cv2.add()对图像进行加法运算；区别：“+”a+b≤255时，取值a+ba+b＞255时，取值mod(a+b,256)cv2.add()a+b≤255时，取值a+ba+b＞255时，取值255注：cv2.add(),参数：（图像，图像）；（图像，数值）；（数值，图像）6）图像加权和：计算两幅图像的像素值之和时，将每幅图像的权重考虑进来：dst = saturate(src1*α+src2*β+γ）；saturate()表示取饱和值7）Opencv中提供了函数cv2.addWeighted(),用来实现图像的加权和dst = cv2.addweighted(src1,alpha,src2,beta,gamma);该函数实现的功能是src1*α+src2*β+γ；α+β可以等于1，也可以不等于1，gamma可以是0，但是是必选参数，不能省略；8）按位逻辑运算：9）位平面分解代码：import cv2import numpy as npJieyi = cv2.imread("jieyi.jpg",0)cv2.imshow("lena",lena)r,c = lena.shapex = np.zeros((r,c,8),dtype = np.uint8) for i in range(8):x[:,:,i] = 2**ir = np.zeros((r,c,8),dtype = np.uint8)for i in range(8):r[:,:,i] = cv2.bitwise_and(lena,x[:,:,i]) mask = r[:,:,i]>0r[mask] = 255cv2.imshow(str(i),r[:,:,i])cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()10）HSV色彩空间：色调（Hue，也称色相），饱和度（saturation）、亮度（value）●色调：详见附录二色调环,范围[0,360]●饱和度：指相对纯净度，或一种颜色混合白光的数量，饱和度与所加白光的数量成反比，范围[0,1]●亮度：反应的是人眼感受到的光的明暗程度，该指标与物体的反射程度有关。
OpenCV教程
Mat - 基本图像容器目的从真实世界中获取数字图像有很多方法，比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。
无论哪种方法，我们（人类）看到的是图像，而让数字设备来“看“的时候，则是在记录图像中的每一个点的数值。
比如上面的图像，在标出的镜子区域中你见到的只是一个矩阵，该矩阵包含了所有像素点的强度值。
如何获取并存储这些像素值由我们的需求而定，最终在计算机世界里所有图像都可以简化为数值矩以及矩阵信息。
作为一个计算机视觉库，OpenCV其主要目的就是通过处理和操作这些信息，来获取更高级的信息。
因此，OpenCV如何存储并操作图像是你首先要学习的。
Mat在2001年刚刚出现的时候，OpenCV基于C语言接口而建。
为了在内存（memory）中存放图像，当时采用名为IplImage的C语言结构体，时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料。
但这种方法必须接受C语言所有的不足，这其中最大的不足要数手动内存管理，其依据是用户要为开辟和销毁内存负责。
虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题，但一旦代码开始变得越来越庞大，你需要越来越多地纠缠于这个问题，而不是着力解决你的开发目标。
幸运的是，C++出现了，并且带来类的概念，这给用户带来另外一个选择：自动的内存管理（不严谨地说）。
这是一个好消息，如果C++完全兼容C的话，这个变化不会带来兼容性问题。
为此，OpenCV在2.0版本中引入了一个新的C++接口，利用自动内存管理给出了解决问题的新方法。
使用这个方法，你不需要纠结在管理内存上，而且你的代码会变得简洁（少写多得）。
但C++接口唯一的不足是当前许多嵌入式开发系统只支持C语言。
所以，当目标不是这种开发平台时，没有必要使用旧方法（除非你是自找麻烦的受虐狂码农）。
关于Mat，首先要知道的是你不必再手动地（1）为其开辟空间（2）在不需要时立即将空间释放。
但手动地做还是可以的：大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间。
opencv4应用开发 - 入门,进阶与工程化实践
一、概述在当今数字化时代，图像处理已经成为了许多行业中必不可少的一部分。
而OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个开源的计算机视觉库，已经受到了广泛的关注和应用。
本文将围绕OpenCV4在应用开发中的入门、进阶与工程化实践展开讨论，帮助读者更好地了解OpenCV4的使用和开发技巧。
二、OpenCV4的入门1. OpenCV4的基本介绍OpenCV是一个跨评台的计算机视觉库，由一系列开源代码和程序组成，包括用C、C++、Python等多种编程语言编写。
它广泛应用于物体识别、人脸识别、文字识别、图像处理以及机器视觉等领域。
2. 安装OpenCV4在入门阶段，读者需要了解如何在自己的开发环境中安装OpenCV4。
这涉及到不同操作系统的安装步骤，以及与开发环境的集成等内容。
3. HelloWorld示例为了熟悉OpenCV4的使用，可以通过编写一个简单的HelloWorld 示例来了解OpenCV的基本结构和功能。
三、OpenCV4的进阶1. 图像处理基础在进阶阶段，读者需要深入了解OpenCV4中的图像处理基础知识，包括图像读取、显示、保存，以及图像的色彩空间转换、图像的缩放和裁剪等内容。
2. 特征提取与匹配了解OpenCV4中特征提取与匹配的功能，可以帮助开发者在实际项目中应用图像识别和配准等技术。
3. 目标检测与跟踪学习OpenCV4中的目标检测与跟踪算法，可以帮助开发者实现在视瓶流中的物体检测和跟踪。
四、OpenCV4的工程化实践1. 结合实际场景OpenCV4的工程化实践需要结合实际的场景，包括面部识别、车牌识别、人脸检测等现实场景的图像处理和计算机视觉应用。
2. 性能优化与并行化在实际工程应用中，性能优化和并行化是很重要的一部分。
读者需要学习如何利用OpenCV4中的并行化技术和性能优化方法，以提高图像处理和计算机视觉算法的速度和效率。
3. 实战案例分析通过实际的工程化实践案例分析，读者可以更好地了解OpenCV4在不同行业领域中的应用，以及如何解决实际问题和挑战。
PythonOpenCV快速入门教程
PythonOpenCV快速⼊门教程⽬录OpenCV先决条件我们会在本⽂中涵盖7个主题读，写和显⽰图像imread()：imshow():imwrite():读取视频并与⽹络摄像头集成句法调整⼤⼩和裁剪图像句法裁剪图像句法基本的图像过滤器使⽤的函数将图像转为灰度图像将图像转为HSV图像模糊边缘检测膨胀腐蚀绘制不同的形状矩形：圆：线：在图像上书写⽂字检测并裁剪脸部参考⽂献OpenCVOpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库，最初由intel使⽤C和C ++进⾏开发的，现在也可以在python中使⽤。
该库是⼀个跨平台的开源库，是免费使⽤的。
OpenCV库是⼀个⾼度优化的库，主要关注实时应⽤程序。
OpenCV库是2500多种优化算法的组合，可⽤于检测和识别不同的⼈脸，实时识别图像中的对象，使⽤视频和⽹络摄像头对不同的⼈类动作进⾏分类，跟踪摄像机的运动，跟踪运动对象（例如汽车，⼈等），实时计数对象，缝合图像来产⽣⾼分辨率图像，从图像数据库中查找相似的图像，从使⽤闪光灯拍摄的图像中消除红眼并提⾼图像质量，跟踪眼睛的运动，跟踪脸部等。
它拥有⼤约4.7万活跃⽤户社区，下载量超过1800万。
⾕歌，亚马逊，特斯拉，微软，本⽥等许多⼤公司都使⽤Open cv来改善他们的产品，它更是驱动了AI的发展。
先决条件在开始编写代码之前，我们需要在设备上安装opencv。
如果你是ProIn编程专家，并且熟悉每个IDE，那么请使⽤Pycharm并从设置中的程序包管理器安装OpenCV-python。
如果你是初学者或中级程序员，或者只是想关注博客，那么我们将使⽤代码编辑器⽽不是IDE。
只需转到Visual Studio Code⽹站并根据你的操作系统下载最新版本即可。
https:///download现在，我们将创建⼀个虚拟环境，并在其中安装opencv。
打开终端，然后使⽤cd定位到桌⾯，使⽤mkdir 创建⼀个名为opencv的⽂件夹，然后运⾏以下命令。
opencv 最基本入门资料(非常实用)
读入一幅图像并在屏幕上显示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。
图像结构体 Iplimage （前几个字母是 i 的大写，小写 p，小写的 L）：IplImage|-- int nChannels; // 颜色通道数目(1,2,3,4)|-- int depth; // 像素的位深:| // IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S,| // IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S,| // IPL_DEPTH_32S,IPL_DEPTH_32F,| // IPL_DEPTH_64F|-- int width; // 图像宽度（像素为单位）|-- int height; // 图像高度|-- char* imageData; // 图像数据指针| // 注意彩色图像按BGR顺序存储数据|-- int dataOrder; // 0 - 将像素点不同通道的值交错排在一起，形成单一像素平面| // 1 - 把所有像素同通道值排在一起，形成若干个通道平面，再把平面排列起来| // cvCreateImage 只能创建像素交错排列式的图像|-- int origin; // 0 –像素原点为左上角,| // 1 –像素原点为左下角(Windows bitmaps style)|-- int widthStep; // 相邻行的同列点之间的字节数|-- int imageSize; // 图像的大小（字节为单位）= height*widthStep|-- struct _IplROI *roi;// 图像的感兴趣区域（ROI）. ROI非空时对图像的| // 处理仅限于ROI区域.|-- char *imageDataOrigin; // 图像数据未对齐时的数据原点指针| // (需要正确地重新分配图像内存)| // （needed for correct image deallocation）小贴士初始化一个Iplimage，一般有以下两种途径：以一个图像头初始化，通过cvCreateImageHeader()函数，图像头标志了一副图像的属性，不同深度depth(可看作数据的类型，通常由8位，16位等，可在定义的时候通过IPL_DEPTH_8U这样的宏来声明)、不同通道的图像头不能混用，不然在操作时会出错。
opencv4应用开发-入门,进阶与工程化实践
opencv4应用开发-入门,进阶与工程化实践OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以在各种平台上使用。
它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，是许多视觉应用程序的首选库。
在本文中，我们将介绍OpenCV的应用开发入门、进阶和工程化实践。
我们将从简单的图像处理开始，逐渐深入了解OpenCV的功能和功能，然后介绍一些实际应用场景以及如何将OpenCV集成到您的项目中。
首先，我们需要安装和配置OpenCV。
具体步骤因平台而异，但大致可以分为下载和编译OpenCV源代码、配置环境变量以及在项目中导入OpenCV库。
在配置完成后，我们可以开始编写第一个应用程序了。
入门级的OpenCV应用程序通常涉及图像的读取、显示和保存。
使用OpenCV的imread()函数可以读取图像，imshow()函数可以将图像显示在屏幕上，imwrite()函数可以将图像保存到磁盘上。
此外，还可以使用OpenCV的函数对图像进行简单的处理，比如调整大小、转换颜色空间等。
在进阶阶段，我们将学习更多复杂的图像处理和计算机视觉功能。
比如，使用OpenCV的Canny边缘检测算法可以检测图像中的边缘，使用Hough变换可以检测图像中的直线和圆，使用轮廓检测可以获取图像中的形状等。
此外，还可以使用OpenCV的支持向量机和神经网络等机器学习算法进行图像分类和目标识别。
在工程化实践方面，我们将学习如何将OpenCV集成到您的项目中。
首先，我们需要了解如何使用CMake构建OpenCV项目，并将OpenCV库链接到您的项目中。
然后，我们将介绍如何使用OpenCV的模块和函数来处理图像和视频流。
此外，还将介绍如何通过OpenCV与其他库和框架进行集成，比如Qt和ROS等。
最后，我们将介绍一些实际应用场景，展示OpenCV在计算机视觉领域的广泛应用。
例如，人脸识别、物体检测、运动跟踪等。
我们将讨论这些应用的原理和算法，并提供示例代码供您参考和学习。
OpenCV入门教程
OpenCV入门教程OpenCV是一个开源计算机视觉库，用于图像处理和机器视觉任务。
它可以进行图像和视频的读取、处理、分析和识别，并提供了丰富的图像处理函数和算法。
在本篇文章中，我们将介绍OpenCV的基本概念和使用方法。
第一步是安装OpenCV库。
在安装之前，你需要先安装Python和pip，在命令行中运行`pip install opencv-python`即可完成OpenCV的安装。
安装完成后，我们可以开始使用OpenCV了。
首先需要导入OpenCV库：```pythonimport cv2```接下来，我们可以读取图像。
OpenCV提供了`imread`函数用于从文件中读取图像，并可以指定读取图像的方式，如彩色、灰度等。
例如，读取一张彩色图像可以使用以下代码：```pythonimg = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)```读取完成后，我们可以显示图像。
OpenCV提供了`imshow`函数用于显示图像。
例如，将读取到的图像显示在窗口中可以使用以下代码：```pythoncv2.imshow("Image", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows```在显示图像之前，我们还可以进行图像处理。
OpenCV提供了很多图像处理函数，包括图像缩放、旋转、平移、滤波、边缘检测等。
例如，将图像转为灰度图可以使用以下代码：```pythongray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)```除了对图像的处理外，OpenCV还提供了很多机器视觉相关的函数和算法，如人脸检测、目标跟踪等。
例如，使用OpenCV进行人脸检测可以使用以下代码：```pythonface_cascade =cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_img,scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)```这段代码会使用默认的人脸检测模型对灰度图进行人脸检测，并将检测到的人脸用矩形框标记出来。
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。
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OpenCV入门教程作者：于仕琪shiqi.yu@2012年8月版权所有©于仕琪本作品采用知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。
前言OpenCV是一个广受欢迎的开源计算机视觉库，它提供了很多函数，实现了很多计算机视觉算法，算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖。
很多初学者希望快速掌握OpenCV的使用方法，但往往会遇到各种各样的困难。
其实仔细分析，造成这些困难的原因有两类：第一类是C/C++编程基础不过关；第二类是不了解算法原理。
解决这些困难无非提升编程能力，以及提升理论基础知识。
提升编程能力需要多练习编程，提升理论知识需要系统学习《数字图像处理》、《计算机视觉》和《模式识别》等课程，所有这些都不能一蹴而就，需要耐下心来认真修炼。
同时我们也需要认识到OpenCV只是一个算法库，能为我们搭建计算机视觉应用提供“砖头”。
我们并不需要完全精通了算法原理之后才去使用OpenCV，只要了解了“砖头”的功能，就可以动手了。
在实践中学习才是最高效的学习方式。
本小册子希望为初学者提供引导，使初学者快速了解OpenCV的基本数据结构以及用法。
此外，如您发现有错误之处，欢迎来信指正。
于仕琪深圳大学插播广告：欢迎有能力、有激情以及对计算机视觉有兴趣的同学报考我的研究生。
欲了解详情可以访问深圳大学招生网/或者给我发email。
目录第1章预备知识 (5)1.1编程的流程 (5)1.2什么叫编辑 (6)1.3什么叫编译 (6)1.4什么叫连接 (7)1.5什么叫运行 (7)1.6Visual C++是什么 (8)1.7头文件 (9)1.8库文件 (10)1.9OpenCV是什么 (11)1.10什么是命令行参数 (12)1.11常见编译错误 (13)1.11.1找不到头文件 (13)1.11.2拼写错误 (14)1.12常见链接错误 (15)1.13运行时错误 (17)第2章OpenCV介绍 (19)2.1OpenCV的来源 (19)2.2OpenCV的协议 (19)第3章图像的基本操作 (21)3.1图像的表示 (21)3.2Mat类 (23)3.3创建Mat对象 (24)3.3.1构造函数方法 (24)3.3.2create()函数创建对象 (25)3.3.3Matlab风格的创建对象方法 (26)3.4矩阵的基本元素表达 (26)3.5像素值的读写 (27)3.5.1at()函数 (28)3.5.2使用迭代器 (29)3.5.3通过数据指针 (30)3.6选取图像局部区域 (32)3.6.1单行或单列选择 (32)3.6.2用Range选择多行或多列 (33)3.6.3感兴趣区域 (33)3.6.4取对角线元素 (34)3.7Mat表达式 (34)3.8Mat_类 (36)3.9Mat类的内存管理 (38)3.10输出 (40)3.11Mat与IplImage和CvMat的转换 (42)3.11.1Mat转为IplImage和CvMat格式 (42)3.11.2IplImage和CvMat格式转为Mat (42)第4章数据获取与存储 (44)4.1读写图像文件 (44)4.1.1读图像文件 (44)4.1.2写图像文件 (45)4.2读写视频 (47)4.2.1读视频 (47)4.2.2写视频 (49)第1章 预备知识OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，要用好它，除了要具有相关的计算机视觉理论知识外，还需要具有一定的编程能力。
本书作者通过对OpenCV 中文论坛中的大量问题观察，发现有很大比例的问题是因为用户对C/C++语言不熟练，导致出错，或出错后不知如何解决。
如果对C/C++语言不熟悉，那使用OpenCV 时会满头雾水瞎摸索，费心费力。
在这一章中，将介绍一些编程的基本概念，让读者对编程的流程有一个基本了解。
这样在出现错误时，可以快速确定错误的类型，并知道该如何解决。
1.1 编程的流程一个编程的基本流程包括编辑、编译和连接三大步骤。
其流程图如图 1.1所示。
编辑 编译 a.cpp a.obj opencv_core.lib编辑编译b.cppb.obj 连接main.exe图 1.1 编程的基本流程1.2什么叫编辑编辑（edit）代码即编写代码，是编程的第一步。
你可以任意一个编辑器进行代码的编写。
你可以使用Windows自带的“记事本”来编写代码，也可以使用Notepad++，或者Visual Studio提供的编辑器。
图 1.2 使用Windows自带的记事本编辑代码虽然可以使用记事本软件编辑代码，但是记事本软件的功能非常有限。
缺少常用的语法高亮，自动缩进等功能。
所以可以使用其他功能更丰富的编辑器，如Notepad++（图1.3）等。
图 1.3 使用Notepad++软件编辑代码1.3什么叫编译编译（compile）是将用某种编程语言（如C++语言）写成的源代码，转换成目标文件。
目标文件包含着机器代码（可直接被计算机中央处理器执行）以及代码在运行时使用的数据。
编译器（compiler）是实现这一目的的软件。
编译器有很多，如在Windows下有微软公司的cl.exe，在Linux下有gcc和g++。
在命令行下使用cl.exe对hello.cpp源代码进行编译，如图 1.4所示。
编译后，将得到目标文件hello.obj，如图 1.5所示。
图 1.4 在命令行下使用cl.exe对hello.cpp进行编译图 1.5 编译后，将新生成hello.obj目标文件1.4什么叫连接连接（link）是将多个目标文件，以及库文件生成可执行的文件（或静态库、或动态库）的过程。
连接器（linker）是实现这一目的的软件。
常用的连接器有Windows下的link.exe，Linux下的ld等。
在Windows下可以使用link.exe将前面生成的hello.obj连接为可执行文件。
在命令行下效果如所图 1.6示。
连接后，将生成可执行文件，如图 1.7所示。
图 1.6在命令行下使用link.exe对hello.obj进行连接图 1.7 连接后，将新生成hello.exe可执行文件1.5什么叫运行运行（run）较容易理解，我们在Windows资源管理器里用鼠标双击exe可执行程序，可以使程序被载入CPU运行。
我们也可以在命令行窗口中输入可执行程序的文件名运行，如图 1.8所示。
图 1.8 在命令行窗口中运行hello.exe，可以看到程序打印到标准输出的结果。
1.6Visual C++是什么通过前面的介绍，可以看到一个编程的流程：编辑->编译->连接->运行。
更具体来说，完成这个流程需要你：1.打开记事本软件，编辑代码，并保存；2.在命令行下运行编译器，对代码进行编译，生成目标文件；3.在命令行下运行连接器，将目标文件连接起来，生成可执行程序；4.在命令行下，或Windows资源管理器中运行程序，验证程序的正确性。
如果你的项目只有一个源代码文件，完成上面四个步骤尚可接受。
但是如果你的项目包括几十个甚至几百个源文件，如无其他软件辅助，只用上面四个非常基本的步骤进行编程开发，会让人抓狂。
集成开发环境（Integrated Development Environment，简称IDE）可以帮助你对项目进行管理。
常用的IDE有微软公司的Visual Studio，里面包含Visual C++，Visual C#等，其他的还有Eclipse、NetBeans、Delphi等。
因此我们平时所说的VC 不是一种编程语言，也不是编译器，它只是一个IDE。
IDE一般包含编辑器。
IDE自带的编辑器一般都针对编程语言进行了定制，实现语法高亮、自动缩进、自动补全等方便的功能。
IDE还提供丰富的菜单和按钮工具，如图 1.9、图 1.10和图 1.11所示。
如果你点击IDE中的“生成（build）”按钮（图 1.11），或者点击菜单“生成（build）”中的菜单项“生成项目（build project）”，那么IDE会去调用编译器cl.exe 和连接器link.exe来生成可执行程序。
如果你在调试状态下，还会去调用调试器（debugger）。
IDE会提升程序开发的效率，特别是调试程序的效率。
图 1.9 微软Visual Stdio集成开发环境图 1.10 Visual Stdio中的编辑按钮图 1.11 Visual Stdio中的生成程序按钮1.7头文件在编程过程中，程序代码往往被拆成很多部分，每部分放在一个独立的源文件中，而不是将所有的代码放在一个源文件中。
考虑一个简单的小例子：程序中有两个函数main()和foo()。
main()函数位于main.cpp，foo()函数位于foo.cpp，main()函数中调用foo()函数。
在编译阶段，由于编译是对单个文件进行编译，所以编译main.cpp时，编译器不知道是否存在foo()函数以及foo()调用是否正确，因此需要头文件辅助。
也就是说，在编译命令：cl.exe /c main.cpp运行时，编译器不知道foo的用法是否正确（因为foo在另一个文件foo.cpp 中），只有借助头文件中的函数声明来判断。
对main.cpp进行编译时，不会涉及foo.cpp文件，只会涉及main.cpp和foo.h（因为foo.h被include）文件。
头文件的作用如图 1.1所示。
图 1.12 对main.cpp 进行编译时，需要利用头文件中的foo()函数声明来确认main.cpp 中对foo()的调用是正确的1.8 库文件库文件中包含一系列的子程序。
例如在上一节的例子中，foo.cpp 源文件中实现了foo()函数，我们假设foo()函数是包含重要算法的函数，我们需要将foo()函数提供给客户使用，但是不希望客户看到算法源代码。
为了达到这一目的，我们可以将foo.cpp 编译程库文件（图 1.13），库文件是二进制的，在库文件中是看不到原始的源代码的。
库和可执行文件的区别是，库不是独立程序，他们是向其他程序提供服务的代码。
当然使用库文件的好处不仅仅是对源代码进行保密，使用库文件还可以减少重复编译的时间，增强程序的模块化。
将库文件连接到程序中，有两种方式，一种是静态连接库，另一种是动态连接库。
如果希望了解更多关于库文件的知识，请查阅相关资料，再次不详细分析它们之间的异同。
#include "foo.h" int main(){ int i=foo(3,4); return i;} #include "foo.h" int foo(int i, int j) {……} int foo(int i, int j); 1. foo()函数这样用对 2. 函数声明是int foo(int i, int j)，你的调用看上去是对的。