【OpenCV3编程入门学习笔记】——第1章 邂逅OpenCV
邂逅OpenCV
文章目录
- 邂逅OpenCV
- 前言
- 1.1 OpenCV周边概念认知
- 1.1.1 图像处理、计算机视觉与OpenCV
- 1.1.2 OpenCV概述
- 1.1.3 起源及发展
- 1.1.4 应用概述
- 1.2 OpenCV基本架构分析
- 1.3 OpenCV3带来了什么
- 1.4 OpenCV的下载、安装与配置
- 1.5 快速上手OpenCV图像处理
- 前期准备
- 1.5.1 程序一 图像显示
- 1.5.2 程序二 图像腐蚀
- 1.5.3 程序三 图像模糊
- 1.5.4 程序四 canny边缘检测
- 1.6 OpenCV视频操作基础
- 1.6.1 读取并播放视频
- 1.6.2 调用摄像头采集图像
- 最简单的调用
- 增加canny边缘检测
- 1.7 本章小结
前言
笔记系列
参考书籍：OpenCV3编程入门
作者：毛星云
版权方：电子工业出版社
出版日期：2015-02
笔记仅供本人参考使用，不具备共通性
笔记中代码均是OpenCV+Qt的代码，并非用vs开发，请勿混淆
1.1 OpenCV周边概念认知
1.1.1 图像处理、计算机视觉与OpenCV
图像处理
- Image Processing
- 计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，又称影像处理
- 该技术包括
- 图像压缩、增强和复原
- 图像匹配、描述
- 图像识别
- 一般指数字图像处理(Digital Image Processing)
- 数字图像是一个大的二维数组
- 数组元素称为像素
- 数组值称为灰度
- 处理是指对数字图像进行
- 去除噪声
- 增强
- 复原
- 分割
- 提取特征
- 数字图像是一个大的二维数组
- 侧重于“处理”图像
计算机视觉
- Computer Vision
- 用设备代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理
- 侧重于使用计算机来模拟人的视觉
OpenCV
Open Source Computer Vision Library
一款基于开源发行的跨平台计算机视觉库
实现了图像处理和计算机视觉发面的很多通用算法
1.1.2 OpenCV概述
- Open Source Computer Vision Library
- 开源计算机视觉库
- 跨平台
- 设计目标
- 执行速度尽量快
- 关注实时应用
- 采用优化的C/C++代码编写
- 能够多核处理
- 提供MLL(Machine Learning Library)机器学习库
1.1.3 起源及发展
- 略
1.1.4 应用概述
- 人机交互
- 物体识别
- 图像分区
- 人脸识别
- 动作识别
- 运动跟踪
- 机器人
1.2 OpenCV基本架构分析
初学OpenCV时，先了解一下OpenCV的整体模块架构，再重点学习和突破自己感兴趣的部分，就会有得心应手，一览众山小的学习体验
通过OpenCV安装路径下include目录里面头文件的分类存放，来略读一下它的庞杂组织架构
进入到...\opencv\build\include\opencv2目录
在该目录中，找到opencv_modules.hpp的hpp文件
该文件中存放的是OpenCV2中与新模块构造相关的说明代码：
/** ** File generated automatically, do not modify *** ** 文件自动生成，请勿修改 **** This file defines the list of modules available in current build configuration** 该文件定义了当前构建配置中可用的模块列表*
*/// This definition means that OpenCV is built with enabled non-free code.
// 这个定义意味着OpenCV是用启用的非自由代码构建的
// For example, patented algorithms for non-profit/non-commercial use only.
// 例如，专利算法只能用于非营利/非商业用途。
/* #undef OPENCV_ENABLE_NONFREE */#define HAVE_OPENCV_CALIB3D
#define HAVE_OPENCV_CORE
#define HAVE_OPENCV_DNN
#define HAVE_OPENCV_FEATURES2D
#define HAVE_OPENCV_FLANN
#define HAVE_OPENCV_GAPI
#define HAVE_OPENCV_HIGHGUI
#define HAVE_OPENCV_IMGCODECS
#define HAVE_OPENCV_IMGPROC
#define HAVE_OPENCV_ML
#define HAVE_OPENCV_OBJDETECT
#define HAVE_OPENCV_PHOTO
#define HAVE_OPENCV_STITCHING
#define HAVE_OPENCV_VIDEO
#define HAVE_OPENCV_VIDEOIO
如上，L17~L31就是OpenCV的所有模块，按照宏定义的顺序依次介绍
- HAVE_OPENCV_CALIB3D ---- calib3d
- Calibration(校准)和3D这两个词的组合缩写
- 该模块主要是相机校准和三维重建相关的内容
- 算法包括
- 多视角几何算法
- 单个立体摄像头标定
- 物体姿态估计
- 立体相似性算法
- 3D信息的重建
- ……
- HAVE_OPENCV_CORE ---- core
- 核心功能模块
- 包含如下内容
- OpenCV基本数据结构
- 动态数据结构
- 绘图函数
- 数组操作相关函数
- 辅助功能与系统函数和宏
- 与OpenGL的互操作
- HAVE_OPENCV_DNN ---- dnn
- Deep Neural Network
- 深层神经网络模块
- 详细内容暂略
- HAVE_OPENCV_FEATURES2D ---- features2d
- 即Features2D
- 2D功能框架
- 包含内容如下
- 特征检测和描述
- 特征检测器通用接口
- 描述符提取器通用接口
- 描述符匹配器通用接口
- 通用描述符匹配器通用接口
- 关键点绘制函数和匹配功能绘制函数
- HAVE_OPENCV_FLANN ---- flann
- Fast Library for Approximate Nearest Neighbors
- 高位的近似近邻快速搜索算法库
- 包含内容如下
- 快速近似最近邻搜索
- 聚类
- HAVE_OPENCV_GAPI ---- gapi
- G-API（Graph API） - 超高效图像处理 pipeline 引擎已集成为opencv_gapi模块
- 这是一个新的 API，允许在流水线级别上对图像处理/CV 算法进行卸载和优化。
- 详细内容暂略
- HAVE_OPENCV_HIGHGUI ---- highgui
- 高层GUI图形用户界面
- 包含媒体的输入输出、视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口等内容
- HAVE_OPENCV_IMGCODECS
- define HAVE_OPENCV_IMGPROC
- HAVE_OPENCV_ML ---- ml
- Machine Learning
- 机器学习模块
- 基本上是统计模型和分类算法
- 包含如下内容：
- 统计模型
- 一般贝叶斯分类器
- K-近邻
- 支持向量机
- 决策树
- 提升
- 梯度提高树
- 随机树
- 超随机树
- 期望最大化
- 神经网路
- MLData
- HAVE_OPENCV_OBJDETECTL ---- objectect
- 目标检测模块
- 包含Cascade Classification(级联分类)和Latent SVM两大部分
- HAVE_OPENCV_PHOTO ---- photo
- Computational Photography
- 包含图像修复和图像去噪两部分
- HAVE_OPENCV_STITCHING ---- stitching
- images stitching
- 图像拼接模块
- 包含如下内容：
- 拼接流水线
- 特点寻找和匹配图像
- 估计旋转
- 自动校准
- 图片歪斜
- 接缝估测
- 曝光补偿
- 图片混合
- HAVE_OPENCV_VIDEO ---- video
- 视频分析组件
- 包括运动估计、背景分离、对象跟踪等视频处理相关内容
- HAVE_OPENCV_VIDEOIO ---- videoio
- 视频输入输出组件
- 主要是用来打开视频文件或者camera，输出对应文件/设备的流。
1.3 OpenCV3带来了什么
略
1.4 OpenCV的下载、安装与配置
此处主要提供Windows环境下Qt+Opencv的配置
转载文章：
Qt-OpenCV开发环境搭建（史上最详细）
拜小白教你Qt5.8.0+OpenCV3.2.0配置教程(详细版)
1.5 快速上手OpenCV图像处理
前期准备
在创建qt新项目后，需要在pro文件中添加如下代码，以能够使用OpenCV的库
//在pro文件的最后添加如下代码
INCLUDEPATH += F:\opencv\buildopencv\install\include\F:\opencv\buildopencv\install\include\opencv2\F:\opencv\buildopencv\install\include\opencvLIBS += -L F:\opencv\buildopencv\install\x64\mingw\lib\libopencv_*.a注意：只要使用到OpenCV的库，就必须加入上述代码
1.5.1 程序一 图像显示
在新版OpenCV中，图像显示过程非常简单，只需用imread函数载入到新版本的图像存储数据结构Mat类中,然后用imshow函数显示即可。
文件：main.cpp
#include "mainwindow.h"
#include <QApplication>
//上面两个是qt有的，暂时不理会#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;//包含cv命名空间int main(int argc, char *argv[])
{QApplication a(argc, argv);//【1】载入图片Mat srcImage = imread("test.jpg");//图片要放在debug目录下，或者直接用完整的绝对地址，如下//Mat srcImage = imread("E:\\StudyDocuments\\Study-Documents-2021\\Year-2021\\Study_Note\\Qt\\Code\\opencv\\test.jpg");//【2】显示图像//此处不可显示中文，后期再寻解决之道imshow("[original image]",srcImage);//【3】等待任意键按下waitKey(0);
}
1.5.2 程序二 图像腐蚀
腐蚀，即用图像中的暗色部分“腐蚀”掉图像中的高亮部分
文件：main.cpp
#include "mainwindow.h"#include <QApplication>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //OpenCV highgui模块头文件
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> //OpenCV 图像处理模块头文件using namespace cv; //包含cv命名空间int main(int argc, char *argv[])
{QApplication a(argc, argv);//【1】载入原图Mat srcImage = imread("E:\\StudyDocuments\\Study-Documents-2021\\Year-2021\\Study_Note\\Qt\\Code\\opencv\\test.jpeg");//【2】显示原图imshow("original image",srcImage);//【3】进行腐蚀操作Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(15,15));Mat dstImage;erode(srcImage,dstImage,element);//【4】显示效果图imshow("Effect picture",dstImage);waitKey(0);return 0;
}
程序首先载入和显示一幅原视图像(original image)
然后定义一个Mat类型的变量来获得getStructuringElement函数的返回值，即指定形状和尺寸的结构元素(内核矩阵)
接着调用erode函数进行图像腐蚀操作，最后调用imshow函数进行显示效果图(Effect picture)
1.5.3 程序三 图像模糊
图像模糊即使用OpenCV对图像进行均值滤波操作，其主要用到了blur函数
文件：main.cpp
#include "mainwindow.h"#include <QApplication>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[])
{QApplication a(argc, argv);//【1】载入原始图Mat srcImage = imread("E:\\StudyDocuments\\Study-Documents-2021\\Year-2021\\Study_Note\\Qt\\Code\\opencv\\test.jpeg");//【2】显示原始图imshow("original image",srcImage);//【3】进行均值滤波操作Mat dstImage;blur(srcImage,dstImage,Size(7,7));//【4】显示效果图imshow("Effect picture",dstImage);waitKey(0);return 0;
}
代码很好理解，先照常加载显示原始图，再调用一次blur函数，最后显示效果图
1.5.4 程序四 canny边缘检测
文件：main.cpp
#include "mainwindow.h"#include <QApplication>#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;int main(int argc, char *argv[])
{QApplication a(argc, argv);//【0】载入原始图Mat srcImage = imread("E:\\StudyDocuments\\Study-Documents-2021\\Year-2021\\Study_Note\\Qt\\Code\\opencv\\test.jpeg");imshow("original image",srcImage);//显示原始图Mat dstImage,edge,grayImage;//定义参数//【1】创建与src同类型和大小的矩阵(dst)dstImage.create(srcImage.size(),srcImage.type());//【2】将原图像转换为灰度图像//此句代码的OpenCV2版为：//cvtColor(srcImage,grayImage,CV_BGR2GRAY);//此句代码的OpenCV3版为：cvtColor(srcImage,grayImage,COLOR_BGR2GRAY);//【3】先使用5x5内核来降噪blur(grayImage,edge,Size(5,5));//【4】运行Canny算子Canny(edge,edge,3,9,3);//【5】显示效果图imshow("Effect picture",edge);waitKey(0);return 0;
}
首先，照常载入图像并显示
然后将图像转变成灰度图，保存在grayImage中
再用blur函数对grayImage进行降噪处理(模糊处理)，并将结果保存在edge中
最后，调用Canny函数对edge进行边缘检测
1.6 OpenCV视频操作基础
1.6.1 读取并播放视频
#include "mainwindow.h"
#include <QApplication>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <QDebug>
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{QApplication a(argc, argv);//【1】读入视频VideoCapture capture("E:/StudyDocuments/Study-Documents-2021/Year-2021/Study_Note/Qt/Code/opencv/test2.avi");if (!capture.isOpened()){qDebug()<< "can't open video";return -1;}//【2】虚幻显示每一帧while (1){//定义一个Mat变量，用于存储每一帧图像Mat frame;//读取当前帧capture>>frame;//显示当前帧imshow("1",frame);//延时30mswaitKey(30);}return 0;}
代码本身应该是没问题了，但可能是缺少ffmpeg库，也可能是缺少相应的解码器，该问题暂时未解决，先留着，日后返回来再看。
【问题已解决】
问题原因： 缺少ffmpeg的dll文件
详细解释： 在Cmake opencv时，程序无法正确从网上下载下来需要的ffmpeg组件，进而在编译时无法正确安装ffmpeg，从而导致视频文件无法正确读取
解决方法： 在”Qt-OpenCV开发环境搭建（史上最详细）“一文中，问题汇总部分的问题五
1.6.2 调用摄像头采集图像
最简单的调用
#include "mainwindow.h"
#include <QApplication>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <QDebug>
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{QApplication a(argc, argv);//【1】从摄像头读入视频VideoCapture capture(0);//此处用0来代表调用摄像头if (!capture.isOpened()){qDebug()<< "can't open video";return -1;}//【2】虚幻显示每一帧while (1){//定义一个Mat变量，用于存储每一帧图像Mat frame;//读取当前帧capture>>frame;//显示当前帧imshow("video",frame);//延时30mswaitKey(30);}return 0;}
增加canny边缘检测
#include "mainwindow.h"
#include <QApplication>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <QDebug>
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{QApplication a(argc, argv);//【1】从摄像头读入视频VideoCapture capture(0);//此处用0来代表调用摄像头if (!capture.isOpened()){qDebug()<< "can't open video";return -1;}Mat edges;//【2】循环显示每一帧while (1){//定义一个Mat变量，用于存储每一帧图像Mat frame;//读取当前帧capture>>frame;//将原图像转换为灰度图像cvtColor(frame,edges,COLOR_BGR2GRAY);//使用3x3内核来降噪(2x3+1=7)blur(edges,edges,Size(7,7));//进行canny边缘检测Canny(edges,edges,0,30,3);//显示当前帧imshow("Effect video",edges);//延时30msif(waitKey(30) >=0) break;}return 0;}
1.7 本章小结
通过本章学习，我对OpenCV有了一个大概的了解，但同时也发现了，作为不太常见的Qt+OpenCV组合，我也面临着许多无从下手的难题，这意味着我必须更加努力钻研，更多地掌握Qt和OpenCV独有的特性，才能使我在接下来的学习过程中少走弯路。
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