4h上手C++版Opencv
opencv4.5.0的下载与环境配置
Releases - OpenCV
vs环境配置
项目属性页
验证是否配置成功
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;/ Images //void main() {string path = "Resources/test.png";Mat img = imread(path);imshow("Image", img);waitKey(0);
}第一章
图片展示
/ Images ///
void main()
{string path = "Resources/test.png"; //图片路径Mat img = imread(path); //图片读取imshow("Image", img); //创建一个串口，图片展示waitKey(0); //等待图片刷新 0-无穷大
}【OpenCV】imshow()和namedWindow()之间的关系，解决两个窗口问题
waitkey：函数告诉系统暂停并且等待键盘事件（0或负数，等待到有键被按下）。如果其传入了一个大于0的参数，它将会等待等同于该参数的毫秒事件。
视频展示
/// Video ///
void main()
{string path = "Resources/test_video.mp4";VideoCapture cap(path); Mat img;while (true) //需要循环读出每一帧{ cap.read(img);imshow("Image", img);waitKey(1);}
}网络摄像头
/// Webcam ///
void main()
{VideoCapture cap(0); //选择的ID号 -1-.随机选择一个Mat img;while (true){cap.read(img);imshow("Image", img);waitKey(1);}
}第二章
cvtcolor()
一个颜色空间转换函数,可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间转换。也可以转换为灰度图。”
函数原型：
CV_EXPORTS_W void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );src：平面图像源文件
dst：输出图形
code：指定转换类型
cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur（）
高斯滤波器，对图像进行高斯滤波，去除噪声，图像预处理一般都用
函数原型：
CV_EXPORTS_W void GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,double sigmaX, double sigmaY = 0,int borderType = BORDER_DEFAULT );src：输入的图像
dst：输出图像
ksize：高斯卷积核的大小，是奇数
sigmaX, sigmaY=0, ：表示高斯核x和y方向的方差，如果只给了x，同时y=0（默认）则y方向的方差与x相等
borderType=BORDER_DEFAULT ：边界的处理方式，一般默认
GaussianBlur(img, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
Canny（）
边缘检测算法
CV_EXPORTS_W void Canny( InputArray image, OutputArray edges,double threshold1, double threshold2,int apertureSize = 3, bool L2gradient = false );image：输入源图像
edges：输出的图形
threshold1：第一个滞后性阈值【低阈值】。值越大，找到的边缘越少
threshold2：第二个滞后性阈值【高阈值】。
apertureSize：表示应用Sobel算子的孔径大小，其有默认值3。
L2gradient：一个计算图像梯度幅值的标识，有默认值false。
低于阈值1的像素点会被认为不是边缘；
高于阈值2的像素点会被认为是边缘；
在阈值1和阈值2之间的像素点,若与第2步得到的边缘像素点相邻，则被认为是边缘，否则被认为不是边缘
Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75); getStructuringElement（）
获取结构化元素,会返回指定形状和尺寸的结构元素
函数原型：
CV_EXPORTS_W Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1));shape：表示内核的形状，有三种：
- 矩形：MORPH_RECT
- 交叉形：MORPH_CROSS
- 椭圆形：MORPH_ELLIPSE
ksize：表示内核的尺寸
anchor：表示锚点的位置。
对于锚点的位置，有默认值Point（-1,-1），表示锚点位于中心点。element形状唯一依赖锚点位置，其他情况下，锚点只是影响了形态学运算结果的偏移。
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));dilate（）
函数原型：
CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,int borderType = BORDER_CONSTANT,const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );使用像素邻域内的局部极大运算符来膨胀图像
scr：输入的图形
dst：输出的图形
kernel：膨胀操作的核。当为NULL时，表示的是使用的是参考点位于中心3*3的核。配合getStructuringElement（）使用
anchor：Point类型的anchor，锚点的位置，默认值是 (-1, -1)，表示位于中心。
iterations：int类型的iterations，迭代的次数，默认值是1。
borderType：边界类型，用于推断图像外部像素的某种边界模式，默认值是BORDER_DEFAULT。
borderValue：边界值
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
erode（）
腐蚀运算
函数原型：
CV_EXPORTS_W void erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,int borderType = BORDER_CONSTANT,const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );src：输入源图像
dst：输出图形
kernel：腐蚀操作的内核,若为 NULL 时，表示的是使用参考点位于中心 3x3 的核。我们一般使用函数 getStructuringElement 配合这个参数的使用。
anchor：锚的位置，其有默认值（-1，-1），表示锚位于单位（element）的中心，我们一般不用管
iterations：迭代使用 erode（）函数的次数，默认值为 1。
borderType：用于推断图像外部像素的某种边界模式。注意它有默认值 BORDER_DEFAULT。
borderValue：当边界为常数时的边界值，有默值 morphologyDefaultBorderValue()
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
erode(imgDil, imgErode, kernel);
第三章
resize()
分配容器的内存大小，对图片进行缩放
void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)src - 原图
dst - 目标图像。当参数dsize不为0时，dst的大小为size；否则，它的大小需要根据src的大小，参数fx和fy决定。dst的类型（type）和src图像相同
dsize - 目标图像大小,所以，参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0
fx - 水平轴上的比例因子。
fy - 垂直轴上的比例因子。
最后一个参数插值方法，是默认值，放大时最好选 INTER_LINEAR ，缩小时最好选 INTER_AREA。
resize(img, imgResize, Size(), 0.5, 0.5);resize(img, imgResize, Size(600,600));
Rect类
Rect(int x, int y, int width, int height);进行图片的裁剪
Rect（左上角 x 坐标 ， 左上角 y 坐标，矩形的宽，矩形的高）
Rect roi(100, 100, 300, 250);
imgCrop = img(roi);
第四章
void main()
{Mat img(512, 512, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));//画圆circle(img, Point(256, 256), 155, Scalar(0, 69, 255),FILLED);//矩形rectangle(img, Point(130, 226), Point(382, 286), Scalar(255,255,255), FILLED);//画线line(img, Point(130, 296), Point(382, 296), Scalar(255, 255, 255), 2);//输出字体putText(img, "Murtaza's Workshop", Point(137, 262), FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.75, Scalar(0, 69, 255), 2);imshow("Image", img);waitKey(0);
}circle函数 画圆
rectangle 矩形
line 画线
putText 输出字体
第五章
/ Warp Images ///
float w = 250, h = 350;
Mat matrix, imgWarp;void main()
{string path = "Resources/cards.jpg";Mat img = imread(path);Point2f src[4] = { {529,142},{771,190},{405,395},{674,457} };Point2f dst[4] = { {0.0f,0.0f},{w,0.0f},{0.0f,h},{w,h} };matrix = getPerspectiveTransform(src, dst);warpPerspective(img, imgWarp, matrix, Point(w, h));for (int i = 0; i < 4; i++){circle(img, src[i], 10, Scalar(0, 0, 255), FILLED);}imshow("Image", img);imshow("Image Warp", imgWarp);waitKey(0);
}getPerspectiveTransform warpPerspective
第6章
Mat imgHSV, mask;
int hmin = 0, smin = 0, vmin = 0;
int hmax = 255, smax = 255, vmax = 255;void main()
{string path = "Resources/shapes.png";Mat img = imread(path);cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);//创建滑块蓝namedWindow("Trackbars", (640, 200));createTrackbar("Hue Min", "Trackbars", &hmin, 179);createTrackbar("Hue Max", "Trackbars", &hmax, 179);createTrackbar("Sat Min", "Trackbars", &smin, 255);createTrackbar("Sat Max", "Trackbars", &smax, 255);createTrackbar("Val Min", "Trackbars", &vmin, 255);createTrackbar("Val Max", "Trackbars", &vmax, 255);while (true){Scalar lower(hmin, smin, vmin);Scalar upper(hmax, smax, vmax);inRange(imgHSV, lower, upper, mask);imshow("Image", img);imshow("Image HSV", imgHSV);imshow("Image Mask", mask);waitKey(1);}
}HSV颜色空间超极详解&inRange函数用法及实战
inRange()函数、cvtColor()函数、createTrackbar()函数
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