opencv模块功能简介
基于QT的嵌入式视频处理技术研究与实现
基于QT的嵌入式视频处理技术研究与实现作者：徐广宇来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第24期摘要：目前嵌入式技术随着物联网行业的突飞猛进发展而得到了快速普及，嵌入式关键技术之一的GUI技术（Graphical User Interface图形用户界面）也得到了快速发展，而QT作为嵌入式GUI技术中主流的技术平台更是得到了广泛认可，而OpenCV技术的出现使得QT在视频处理方面更加专业。
关键词：嵌入式；GUI；QT；OpenCV中图分类号：TP368.11 目前主流的嵌入式GUIGUI技术是嵌入式的关键技术之一，其直接关系到产品的界面友好性程度，最终影响到产品的竞争力。
目前主流的嵌入式GUI主要有以下几种：Microwindows的体系结构由上至下，分别为API层、图形引擎层、驱动层、硬件层，用户可以根据具体的应用需求来实现每一个层。
MiniGUI的实现主要依赖于标准C的库函数，它可以任意在支持标准C的环境上运行，MiniGUI很小巧但也很高效。
MiniGUI主要应用在一些中低端设备中。
2 QT的搭建由于QT具有跨平台的特性，所以一般开发可以在windows下开发，再移植到Linux中，本文重点介绍QT在Windows下的使用。
QT的开发环境包括以下几部分：QT的GUI库，QT creator，windows版本还包含编译器，可以是Microsoft visual stdio c++，还可以是MinGW，本文中使用的是MinGW。
搭建QT开发环境包括以下几部分：（1）下载安装MinGW编译器，该编译器支持Gcc和G++。
（2）下载安装qt-creator-win-opensource。
（3）为QT、MinGW、qmake添加环境变量。
3 OpenCV的安装配置3.1 OpenCV简介。
QT中本身也支持视频处理，但功能十分有限，如果需要更强大的视频处理功能，需要引入OpenCV（open source computer vision library），即开源计算机视觉库。
易语言opencv模块实例
易语言opencv模块实例易语言是一种面向过程的编程语言，它的特点是简单易学、语法简洁。
而OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以在易语言中使用OpenCV模块来实现图像处理和计算机视觉的功能。
在使用OpenCV模块之前，我们首先需要安装和配置OpenCV库。
可以从OpenCV官方网站上下载OpenCV的安装包，并按照官方文档进行安装和配置。
安装完成后，我们就可以在易语言中使用OpenCV模块了。
使用OpenCV模块进行图像处理的第一步是加载图像。
我们可以使用OpenCV模块提供的函数来加载图像文件，例如cvLoadImage函数可以加载一个图像文件，并返回一个包含图像数据的对象。
加载图像后，我们可以对图像进行各种处理操作。
OpenCV模块提供了丰富的图像处理函数，例如cvCvtColor函数可以将图像从一种颜色空间转换成另一种颜色空间，cvResize函数可以调整图像的大小，cvThreshold函数可以对图像进行二值化处理等等。
除了基本的图像处理函数之外，OpenCV模块还提供了一些高级的图像处理算法。
例如，我们可以使用cvCanny函数来进行边缘检测，cvHoughLines函数来进行直线检测，cvFindContours函数来进行轮廓检测等等。
这些算法可以帮助我们更好地理解和分析图像。
在进行图像处理的过程中，我们可能需要将处理结果保存成新的图像文件。
OpenCV模块提供了cvSaveImage函数来保存图像文件。
我们可以指定保存的文件名和保存的图像格式，例如保存为JPEG格式的图像文件。
除了图像处理之外，OpenCV模块还可以用于计算机视觉的应用。
例如，我们可以使用OpenCV模块提供的函数来进行人脸检测、目标跟踪、图像识别等。
这些功能可以广泛应用于安防监控、人机交互、智能交通等领域。
通过使用易语言中的OpenCV模块，我们可以方便地实现各种图像处理和计算机视觉的功能。
OpenCV简介
基本的数据结构
1.图像结构 2.矩阵的与向量结构 3.其他的数据结构 （1）点的表示 （2）长方形维数的表示 （3）有偏移量的长方形表示
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图像结构
Opencv中的所有图像都采用同一个结构 IplImage,该图像结构说明参考后面的 PPT。实际上， IplImage是借鉴于Intel 公司最早发布的IPP图像处理开发包中 的定义；但由于IPP并非开源项目，因 此对于OpenCV基本采用这个较复杂的 图像结构，其版权方面的问题还有待 研究。
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OpenCV基础
１.OpenCV命名规则 ２.基本数据结构 ３.矩阵的使用与操作 ４.图象的使用与操作 ５.数据结构与数据操作
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OpenCV命名规则
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学习资源
目前，OpenCV方面的资源已经很多，当然最简单的方法还是在网上搜索， 比如在Google搜索引擎（） 中输入”OpenCV”即可进行相关查找，这里给出一些信息作为参考。 （1）参考手册 英文 请打开文件<opencv-root>/docs/index.htm进行查询。 中文 请打开网页/进行查阅。 （2）网络资源 官方网站 网址是/technology/computing/opencv/。 中文官方网站 网址是/。 软件下载 网址是/projects/opencvlibrary/。 （3）书籍 请阅读北京航空航天大学出版社出版的《OpenCV教程》。
1.函数命名规则
通用函数名为 cvActionTargetMod(…) 其中，Action表示核心函数（比如：Set，Create）； Target表示目标图像区域（比如：轮廓，多边形）； Mod表示可选变种（比如：变量类型）。
c++opencv闭运算加速
c++opencv闭运算加速摘要：一、前言二、C++ OpenCV 简介三、闭运算原理四、闭运算加速方法1.使用GPU 加速2.使用OpenMP 多线程技术3.代码优化策略五、实验与分析1.实验环境与数据集2.加速效果对比3.性能评估六、结论与展望正文：一、前言随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理与分析在实际应用中越来越重要。
C++ OpenCV 作为一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、模式识别等领域。
本文主要探讨如何加速C++ OpenCV 中的闭运算。
二、C++ 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，它包含了许多图像处理、视频分析和计算机视觉方面的功能。
C++ OpenCV 是OpenCV 的C++实现版本，提供了高性能的图像处理能力。
三、闭运算原理闭运算（Closing）是图像处理中的一种形态学操作，主要用于去除图像中的噪声。
闭运算通过对图像进行膨胀和腐蚀操作，实现对噪声的消除。
具体而言，闭运算的计算公式为：D = β * (I - σ) + α * σ，其中I 为输入图像，σ为结构元素，α和β为膨胀和腐蚀系数。
四、闭运算加速方法为了提高C++ OpenCV 中闭运算的性能，本文提出以下几种加速方法：1.使用GPU 加速利用CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）技术，可以将闭运算的部分计算任务卸载到GPU 上，从而提高运算速度。
需要注意的是，GPU 加速需要支持CUDA 的NVIDIA 显卡以及相应的驱动程序。
2.使用OpenMP 多线程技术OpenMP（Open Multi-Processing，开放多线程）是一个用于并行编程的应用程序接口，可以方便地在C++代码中实现多线程。
通过使用OpenMP，可以将闭运算的计算任务分配给多个CPU 核心，从而提高运算速度。
contrib模块介绍
OpenCV_contrib是一个增强功能模块，属于OpenCV的扩展部分。
它提供了一系列丰富的扩展功能，涵盖了多个领域的应用，如人脸识别、背景分割、生物视觉、自定义标定、数据集读取器、深度学习的目标检测、超分辨率重建、DPM目标检测方法、图像哈希、线段提取、光流计算、相位展开、图像质量分析、图像配准、RGB深度图像处理、显著性检测、形状描述和形状比较、立体对应、结构光、超分辨率重建、表面匹配、文本检测和识别、目标跟踪、扩展的图像处理方法等组件。
对于这些功能，用户可以根据需要进行选择编译，对现有的OpenCV功能进行扩展和改进。
此外，OpenCV_contrib还支持扩展的C-language functions，可以通过编写C-language functions对PostgreSQL进行扩展，从而提供了更强大的数据库操作和处理能力。
在人脸识别方面，OpenCV_contrib支持使用人脸特征点检测和人脸识别，从而实现对人脸的快速定位和识别。
其人脸识别方法可以使用CNN模型和DPM目标检测方法，准确率高，适应性强。
在背景分割方面，OpenCV_contrib提供了一种高效的基于运动信息的背景检测方法，可以实现对背景的快速检测和提取，从而为后续的图像处理和分析提供基础。
在生物视觉方面，OpenCV_contrib提供了一种用于3D重建的基于深度图像的模型，可以实现对物体的三维重建，从而为生物视觉研究提供有效的支持。
在自定义标定方面，OpenCV_contrib提供了一种基于形状的自定义标定方法，可以实现对未知物体的快速标定，从而为各种应用提供灵活的支持。
在深度学习方面，OpenCV_contrib提供了一系列深度学习工具，如支持Caffe、TensorFlow和Theano等多种主流的深度学习框架。
此外，它还支持使用SVM和KNN等传统机器学习算法，可以实现对大规模数据集的快速分类和识别。
在文本检测和识别方面，OpenCV_contrib提供了一种基于哈希的文本检测方法，可以实现对文本的快速检测和提取。
基于OpenCV的数字图像处理实验教学研究
含一些基 于统计 的分类和聚类工具 ， 模式识 别算法和 回 归分析等 ； （ ６ ）Ｃ Ｖ Ｃ Ａ Ｍ模块： 负 责读取 摄像头数据 的模
块。
利用 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ进行 程序 开发具 有 以下几 个 特点［ ４ １ ：
謦 素
２ ０１ ３ 正 ５
基于 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ的数字图像处理实验教学研究
李 志欣
（ １ ． 广 西 师范 大学 ２ ． 桂 林理 工 大学
［ 摘
卓 亚 琦
桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ；
计 算机 科 学与信 息 工程 学院 ， 广西 理 学院 ， 广西 桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ）
三、 数 字 图像 处 理 的 实验 设 置
Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ是 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ 公 司资 助 的面 向广大研 究 人员 和 学生 的开源计算 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 方面很多通 用算法 ， 同时提供 了 Ｍａ ｔ Ｌ ａ ｂ等语言 的接 口， 因此极 大地 方便 了图像处理和视频技术 的二次开发Ｉ ３ １ 。 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ主要包含六 大模 块 ，其 具体功能分别是删 ： （ １ ）Ｃ Ｖ模 块： 包含基本 的图形 处理 函数和高级 的计算机 视觉算 法 ； （ ２ ） Ｃ Ｖ Ａ Ｕ Ｘ模 块： 包含辅助 的 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ函数 ， 般存 放一些被 淘汰的算法和 函数 ， 同时也包含一 些新
（ １ ） 独立性 。Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ中大量 的函数 和类库既可 以独立 运行 ，也 可 以在加入其 它外部库 的情况下运行 ； （ ２ ） 跨 平 台性 。构成 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ的 Ａ Ｐ Ｉ 函数具 有跨平 台性 ， 不仅 能很 好的支持各种不 同的操作 系统 ， 也可 以很好地 在不 同公 司的 Ｃ ／ Ｃ ＋ ＋ 编译器 下工作 ； （ ３ ） 功能强 大 。Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 包含 了线性 表 、 树、 图等 基本 数据 结 构 ， 也包 含 图像 滤 波、 边缘检测和数字形态学 等数字 图像处理 的基 本操 作
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。
OpenCV源码架构讲解
OpenCV源码架构讲解1. Core（核心）：此模块包含了OpenCV的核心功能，如矩阵操作、数据类型、数组和向量运算等。
该模块提供了基础的数据结构和函数，为其他模块的实现提供支持。
2. Imgproc（图像处理）：此模块提供了各种图像处理函数，如滤波、边缘检测、图像变换等。
它包含了大量的图像处理算法，并提供了丰富的工具函数，方便用户进行图像处理操作。
3. Highgui（图形用户界面）：该模块提供了图形用户界面相关的函数，如图像显示、鼠标事件处理、键盘事件处理等。
它可以帮助用户在图像处理过程中进行交互操作，方便调试和分析。
4. Video（视频处理）：此模块提供了与视频处理相关的函数，如视频捕捉、视频压缩、视频写入等。
它支持从摄像机、文件或其他源中读取视频流，并提供了一系列的视频处理算法。
5. Objdetect（对象检测）：该模块提供了对象检测相关的函数，如人脸检测、行人检测等。
它提供了训练好的模型和相应的算法，可以用于识别和跟踪不同种类的对象。
此外，OpenCV还包含了一些辅助模块，如ml（机器学习）、calib3d （相机标定和三维重建）、features2d（特征检测和描述子）、videoio （视频IO）、flann（最近邻）等。
OpenCV的源码采用模块化的结构，使得用户可以灵活地选择所需的模块，以适应不同的应用场景。
每个模块都有自己的命名空间和头文件，以避免命名冲突。
同时，源码还提供了丰富的示例和文档，方便用户使用和理解。
在OpenCV的源码中，各个模块之间存在着一定的依赖关系，需要进行编译和链接才能生成可执行文件。
此外，OpenCV还提供了对Python、Java等语言的接口，使得用户可以在不同的平台上使用OpenCV。
总之，OpenCV的源码架构是基于C++实现的，模块化设计使得用户可以方便地选择所需的功能模块。
各个模块之间存在着一定的依赖关系，通过编译和链接可以生成可执行文件。
OpenCV使用说明
目录1引言 (1)2 OpenCV的结构 (1)3 VC 6下的安装与配置 (2)3.1安装OpenCV(略) (2)3.2 配置Windows环境变量 (2)4 VC++的环境设置 (4)5如何创建一个项目来开始OpenCV 编程 (5)6如何读入和显示图像 (7)7如何访问图像像素 (10)8如何访问矩阵元素 (11)9如何在OpenCV 中处理我自己的数据 (12)10. 例程 (13)10.1 Kalman滤波进行旋转点的跟踪 (13)10.2 背景建模 (16)10.3 视频I/O (21)10.4 矩阵操作 (23)10.5 轮廓检测 (27)1引言OpenCV(Intel® Open Source Computer Vision Library) 是Intel 公司面向应用程序开发者开发的计算机视觉库,其中包含大量的函数用来处理计算机视觉领域中常见的问题,例如运动分析和跟踪、人脸识别、3D 重建和目标识别等。
目前该函数库的最新版本是OpenCV 4.0，可以通过访问/projects/opencvlibrary免费获得OpenCV 库以及相关的资料。
另外，还可以通过访问/group/OpenCV，对于OpenCV使用中的一些问题与经验进行讨论。
相对于其它图像函数库，OpenCV是一种源码开放式的函数库，开发者可以自由地调用函数库中的相关处理函数。
OpenCV中包含500多个处理函数，具备强大的图像和矩阵运算能力，可以大大减少开发者的编程工作量，有效提高开发效率和程序运行的可靠性。
另外，由于OpenCV具有很好的移植性，开发者可以根据需要在MS-Windows和Linux两种平台进行开发,速度快,使用方便。
2 OpenCV的结构目前OpenCV包含如下几个部分：Cxcore: 一些基本函数（各种数据类型的基本运算等）Cv: 图像处理和计算机视觉功能（图像处理，结构分析，运动分析，物体跟踪，模式识别，摄像定标）Highgui: 用户交互部分（GUI, 图像视频I/O, 系统调用函数）Cvaux: 一些实验性的函数（ViewMorphing, 三维跟踪，PCA，HMM）另外还有cvcam, 不过linux版本中已经抛弃。
OpenCV总结
会出错
三、基本操作与常用函数说明
矩阵操作
指派外部数据给矩阵头
void cvSetData( CvArr* arr, void* data, int step ); 对已分配数据区矩阵使用该函数会发生内存泄露
释放矩阵
cvReleaseData(CvMat** mat); cvReleaseMatHeader(CvMat** mat ); VS void cvReleaseMat( CvMat** mat );
二、OpenCV基本数据类型和数据结构
1 2
CvMat：多通道矩阵
IplImage：IPL图像的头结构
3 4
5
CvArr：不确定数组
CvvImage：OpenCV的图像类
其他结构
二、OpenCV基本数据类型和数据结构 CvArr：不确定数组
只用作函数的参数
表示可接受多种类型的输入形式 （矩阵等）
int depth; 图像通用数据类型： IPL_DEPTH_<bit_depth>(S|U|F) S、U、F的意义同矩阵数据类型。
例：IPL_DEPTH_8U：8位无符号整数图像 IPL_DEPTH_32F：32位浮点数图像
二、OpenCV基本数据类型和数据结构 IplImage：IPL图像的头结构
cvaux.lib 辅助的OpenCV函数
立体匹配 3D跟踪 PCA方法 HMM模型
一、OpenCV基本介绍
VC6下OpenCV的环境设置 1. 将路径C:\Program Files\OpenCV\bin加 入到环境变量PATH中
一、OpenCV基本介绍
VC6下OpenCV的环境设置 2. 通过菜单Tools->Options->Directories 设置lib路径
OpenCV的四大模块
OpenCV的 四 大 模 块
前言 我们都知道 OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，那么里面到底有哪些东西？本文将为你解答这个问题。 模块一：CV 这个模块是 OpenCV 的核心，它包含了基本的图像处理函数和高级的计算机视觉算法。 模块二：HighGUI 这个模块包含了图像和视频的基本 GUI 输入输出函数。 模块三：MILL 这个模块是计算机学习库，包含一些基于统计的分类和聚类工具。 模块四：CXCORE 这个模块包含了基本数据结构和一些最基本的函数。上面四个模块都要调用此模块。
下图可形象表述OpenCV的四大模块
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。
cmake opencv viz 模块编译
一、概述CMake是一个跨评台的自动化建构系统，用于管理软件建构流程。
OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的功能，包括图像处理、计算机视觉、机器学习等。
Viz模块是OpenCV库中的一个3D 可视化模块，用于可视化和交互式操作3D数据。
本文旨在介绍如何使用CMake编译OpenCV中的Viz模块，以便开发者能够更好地了解和使用该模块。
二、准备工作1. 安装CMake需要在计算机上安装CMake。
可以从CMake官方全球信息湾上下载适合你操作系统的安装包，并按照官方指南进行安装。
安装完成后，可以在命令行中使用cmake命令。
2. 下载OpenCV源代码前往OpenCV官方全球信息湾下载最新的OpenCV源代码，并解压到你喜欢的目录。
3. 确认系统环境在开始编译前，需要确认你的系统环境已经安装了必要的编译工具和依赖项，比如C++编译器、图形库、线程库等。
这些依赖项的安装方法因操作系统而异，可以在OpenCV官方全球信息湾上找到对应的安装指南。
三、编译Viz模块1. 创建build目录在OpenCV源代码目录外创建一个build目录，用于存放编译生成的文件。
这样做可以保持源代码目录的干净，方便管理。
2. 运行CMake在命令行中进入build目录，然后执行以下命令：```plaintextcmake /path/to/opencv/source```这里的"/path/to/opencv/source"是你的OpenCV源代码目录的路径。
CMake会根据系统环境和配置文件生成一些中间文件，并输出一个Makefile，用于后续的编译操作。
3. 配置选项在运行CMake时，你可以添加一些选项来控制编译过程。
可以使用"-D WITH_VTK=ON"来启用VTK支持，"-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release"来指定编译类型为Release等。
opencv图像识别原理
OpenCV（开源计算机视觉库）是一种用于图像处理和计算机视觉的开源库，它提供了许多强大的功能，其中最重要的功能之一是图像识别。
OpenCV可以实现许多不同类型的图像识别，这些图像识别技术可以用来识别人脸，文本，物体，场景和其他图像特征。
OpenCV的图像识别技术基于计算机视觉，它的工作原理是通过将图像分割成小块，然后对这些小块进行特征提取，用来描述图像的特征，再使用机器学习算法进行识别，最终判断图像内容。
OpenCV的图像识别技术有多种，其中最常用的是基于模板匹配的方法，它可以实现图像的定位和识别，比如人脸识别和物体识别；另外还有卷积神经网络，它可以实现更高级的识别功能，比如图像分类和识别；还有聚类方法，它可以实现图像的聚类，以找出其中的共性特征，进而识别图像内容。
OpenCV图像识别技术可以应用于许多不同的领域，如安全监控，机器人，自动驾驶等。
OpenCV的强大功能可以帮助我们更好地理解和分析图像，进而实现智能化。
基于OpenCV的数字图像处理毕业设计
OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)教学教案
课后总结分析：
教学内容
实验内容
主要教学内容：
第2章图像处理基础
2.1 NumPy简介
2.1.1数据类型
2.1.2创建数组
2.1.3数组的形状
2.1.4索引、切片和迭代
2.1.5数组运算
2.2图像基础操作
2.2.1读、写、显示图像
2.2.2读、写、播放视频
2.2.3操作灰度图像
2.2.4操作彩色图像
第1章
1.4实验
1.4.1实验1：配置虚拟开发环境
1.4.2实验2：在VS Code中运行示例
授课题目：第2章图像处理基础
授课方式
（请打√）
理论课□ 讨论课□ 实验课□ 习题课□ 其他□
课时
安排
理论课：4
实验课：1
教学大纲要求：掌握NumPy简介、图像基础操作、图像运算。
教学重点及难点：
重点：NumPy简介、图像基础操作、图像运算。
教学重点及难点：
重点：窗口控制、绘图、响应鼠标事件、使用跟踪栏
作业、讨论题、思考题：
课后总结分析：
教学内容
实验内容
主要教学内容：
第3章图形用户界面
3.1窗口控制
3.1.1创建和关闭窗口
3.1.2调整窗口大小
3.2绘图
3.2.1绘制直线
3.2.2绘制矩形
3.2.3绘制圆
3.2.4绘制椭圆
3.2.5绘制多边形
教学难点重点
第1章：OpenCV起步
第2章：图像处理基础
第3章：图形用户界面
第4章：图像变换
第5章：边缘和轮廓
第6章：直方图
第7章：模板匹配和图像分割
第8章：特征检测
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
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Opencv模块学习
库core
Basic Structures
基础数据结构，大型的mat，sparsemat，algorithm(半球匹配，块匹配，背景提取，混合高斯，字典集，sift)，智能指针ptr
Basic C Structures and Operations
一些C API, 主要是cv1.0时代的老旧函数，感觉没什么用
Dynamic Structures
Cv1.0时代的函数，现在可以用vector代替
Operations on Arrays
数据处理，DCT,PCA,SVD,RNG(Random number generator)，常用对inputarray的函数Drawing Functions
画图函数，点线园，填充写字都可以
XML/YAML Persistence
Filestorage和filenode，用于在xml文件存取
XML/YAML Persistence (C API)
cv1.0时代产物
Clustering
就两个函数Kmeans和partition
Utility and System Functions and Macros
一些奇怪的函数，四舍五入函数，format，计时，监视错误
OpenGL interoperability
Opengl和opencv的结合，buffer，texture2d，arrays
库Imgproc
Image Filtering
各种滤波器，滤波器核(laplacian), 基础滤波器，双边，自适应双边，模糊，边缘插值，箱（均值）滤波，高斯金字塔，生成图片边缘，高斯滤波，线性，形态学，sobel，scharr，模糊下采样，上采样模糊，可以生成箱滤波器、快速线性可分滤波器(sobel或scharr)、高斯、线性、形态学、线性可分
Geometric Image Transformations
图像map色度变换，由三点数据求affine仿射矩阵，由四点数据求视角变换，不同尺度截取目标图像矩形区域，获取旋转矩阵，反仿射变换，极坐标变换，对数极坐标变换，几何坐标插值变换，大小变化，仿射变换，透视变换，矫正视差，畸变矫正图片，畸变校正点，，Miscellaneous Image Transformations
自适应阈值，颜色空间变换，离最近的零点的距离计算(应该用于漫水算法吧)，漫水算法，图像积分(用于某些算法haar-like)，阈值法，watershed分水岭算法—自适应迭代阈值，GrabCut自分割背景提取(基于GraphCut，灰度直方图-混合高斯前景背景建模迭代)，Drawing Functions
ColorMaps in OpenCV
Histograms
计算直方图，直方图反响投影匹配小图块，直方图比较，EMD误差，直方图均衡化Structural Analysis and Shape Descriptors
轮廓特征矩moment，hu不变矩，求取重心，寻找轮廓，逼近折线，用折线寻找freeman 链，获取contour长度，寻找垂线，contour面积，寻找凸包，寻找轮廓凸包突出度，椭圆拟合，直线拟合，检测是否凸，最小旋转矩形检测，最小圆型检测，matchshape，点和contour 的位置关系。
Motion Analysis and Object Tracking
Feature Detection
Object Detection
C API
库highgui
分为三个模块，用户界面模块，读写图片视频模块，qt模块，用户界面模块可以画控制条，建立销毁窗口，读写视频图片
库video
没有类，就是光流法(稀疏光流法，浓密特征光流法，高斯金字塔)，camshift，meanshift，混合高斯模型背景提取，
库calib3d
分为相机校准和3D重建
校准可以用棋盘格圆格对称圆格，极线的匹配，欧拉空间转变到齐次方程(什么用？)，棋盘格角点渲染显示，pnp四点求相机世界坐标，仿射变换，3d-2d，2d-3d，立体块匹配，深度相机的校准
库features2d
Feature Detection and Description
Fast法提取特征点(对像素周围统计学取差异较大点)，mser(最大稳定极值区域，寻找颜色稳定的区域)，brisk法(对模糊图像有较好效果)，freak法(光照旋转尺度视角各方面都有不错效果)
Common Interfaces of Feature Detectors
试了一下opencv_source_code/samples/cpp/descriptor_extractor_matcher.cpp，是一个很有意思的小程序，命令行：“SURF SURFBruteForceCrossCheckFilter 1.jpg j.jpg 3”，通用特征检测接口，sift、surf、mser、"FAST"，"STAR"，"SIFT"，"SURF"，"ORB"，"BRISK"，"MSER" ，"GFTT" – GoodFeaturesToTrackDetector，"HARRIS" – GoodFeaturesToTrackDetector with Harris detector enabled，"Dense" – DenseFeatureDetector，"SimpleBlob" – SimpleBlobDetector Common Interfaces of Descriptor Extractors
特征提取，六种，sift surf brisk freak brief ORB
Common Interfaces of Descriptor Matchers
提取后的特征进行匹配，普通match，knn match，radius match，可以进行图和图已经图和图列的匹配
Common Interfaces of Generic Descriptor Matchers
面向更普遍的特征向量匹配问题，有些特征貌似不能描述为高维空间向量
Drawing Function of Keypoints and Matches
两个函数，画关键点和匹配
Object Categorization
Bagofword字典集的分类，应该是用特征计算字典集，再用字典集进行聚类
库object
Haar classifier cascade和latent SVM，在深度学习出来之前是应用较多的目标检测算法
库Ml
Statistical Models 统计学模型
Normal Bayes Classifier 朴素贝叶斯
K-Nearest Neighbors KNN算法K近邻
Support Vector Machines 支持向量机SVM
Decision Trees 决策树
Boosting 弱分类器，之前看过bootstrapping、adaboost，错分类别高度加权
Gradient Boosted Trees GBT，通过集成多棵决策树来实现强分类器，梯度提升树(GBTs).
Random Trees随机森林，据说是目前效果最好的分类器之一
Extremely randomized trees极端随机树，好像用的不多的样子
Expectation Maximization EM算法，期望最大化算法，高斯混合分布？
Neural Networks神经网络
MLData机器学习的数据，好多用的cvmat数据格式，貌似不是cv2.0以后的发展趋势
库flann
用于在大数据集或者高维数据集中寻找最近邻，又是KNN和radiussearch法，还有KMEANS
库photo
Inpainting
图像修复，用其他图块修补
Denoising
非局部均值滤波，利用块匹配，一块区域和附近区域比对然后叠加，数学基础是高斯噪声普遍均匀。
库stitching
Stitching Pipeline 这块完成了图像拼接
References
High Level Functionality
Camera
Features Finding and Images Matching
Rotation Estimation
Autocalibration
Images Warping
Seam Estimation
Exposure Compensation
Image Blenders
库nonfree
就是sift和surf的实现，不知为什么另外加了一个类，不过实现了surf的gpu和opcl
库contrib
Stereo Correspondence
立体匹配
FaceRecognizer Documentation
人脸识别
Retina Documentation
视网膜识别算法，id识别
OpenFABMAP
貌似是slam的一个子算法
库superres
超分辨率算法，应该是一个很大的块，但是目前只有几个函数。