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openCV快速入门
摘要：
本文旨在帮助读者快速入门OpenCV，而无需阅读冗长的参考手册。
掌握了OpenCV的以下基础知识后，有需要的话再查阅相关的参考手册。
目录
[隐藏]
1一、简介
1.11、OpenCV的特点
1.1.1
（1）总体描述
1.1.2
（2）功能
1.1.3（3）OpenCV模块
1.22、有用的学习资源
1.2.1
（1）参考手册：
1.2.2
（2）网络资源：
1.2.3（3）书籍：
1.2.4（4）视频处理例程（在/samples/c/）:
1.2.5（5）图像处理例程（在/samples/c/）:
1.33、OpenCV命名规则
1.3.1
（1）函数名:
1.3.2
（2）矩阵数据类型:
1.3.3（3）图像数据类型:
1.3.4（4）头文件:
1.44、编译建议
1.4.1
（1）Linux:
1.4.2
（2）Windows:
1.55、C例程
2二、GUI指令
2.11、窗口管理
2.1.1
（1）创建和定位一个新窗口:
2.1.2
（2）载入图像:
2.1.3（3）显示图像:
2.1.4（4）关闭窗口:
2.1.5（5）改变窗口大小:
2.22、输入处理
2.2.1
（1）处理鼠标事件:
2.2.2
（2）处理键盘事件:
2.2.3（3）处理滑动条事件:
3三、OpenCV的基本数据结构
3.11、图像数据结构
3.1.1
（1）IPL图像:
3.22、矩阵与向量
3.2.1
（1）矩阵:
3.2.2
（2）一般矩阵:
3.2.3（3）标量:
3.33、其它结构类型
3.3.1
（1）点:
3.3.2
（2）矩形框大小（以像素为精度）:
3.3.3（3）矩形框的偏置和大小:
4四、图像处理
4.11、图像的内存分配与释放
4.1.1
（1）分配内存给一幅新图像:
4.1.2
（2）释放图像:
4.1.3（3）复制图像:
4.1.4（4）设置/获取感兴趣区域ROI:
4.1.5（5）设置/获取感兴趣通道COI:
4.22、图像读写
4.2.1
（1）从文件中读入图像:
4.2.2
（2）保存图像:
4.33、访问图像像素
4.3.1
（1）假设你要访问第k通道、第i行、第j列的像素。
4.3.2
（2）间接访问:
（通用，但效率低，可访问任意格式的图像）
4.3.3（3）直接访问:
（效率高，但容易出错）
4.3.4（4）基于指针的直接访问:
（简单高效）
4.3.5（5）基于c++wrapper的直接访问:
（更简单高效）
4.44、图像转换
4.4.1
（1）字节型图像的灰度-彩色转换:
4.4.2
（2）彩色图像->灰度图像:
4.4.3（3）不同彩色空间之间的转换:
4.55、绘图指令
4.5.1
（1）绘制矩形:
4.5.2
（2）绘制圆形:
4.5.3（3）绘制线段:
4.5.4（4）绘制一组线段:
4.5.5（5）绘制一组填充颜色的多边形:
4.5.6（6）文本标注:
5五、矩阵处理
5.11、矩阵的内存分配与释放
5.1.1
（1）总体上:
5.1.2
（2）为新矩阵分配内存:
5.1.3（3）释放矩阵内存:
5.1.4（4）复制矩阵:
5.1.5（5）初始化矩阵:
5.1.6（6）初始化矩阵为单位矩阵:
5.22、访问矩阵元素
5.2.1
（1）假设需要访问一个2D浮点型矩阵的第（i,j）个单元.
5.2.2
（2）间接访问:
5.2.3（3）直接访问（假设矩阵数据按4字节行对齐）:
5.2.4（4）直接访问（当数据的行对齐可能存在间隙时possiblealignmentgaps）:
5.2.5（5）对于初始化后的矩阵进行直接访问:
5.33、矩阵/向量运算
5.3.1
（1）矩阵之间的运算:
5.3.2
（2）矩阵之间的元素级运算:
5.3.3（3）向量乘积:
5.3.4（4）单一矩阵的运算:
5.3.5（5）非齐次线性方程求解:
5.3.6（6）特征值与特征向量（矩阵为方阵）:
6六、视频处理
6.11、从视频流中捕捉一帧画面
6.1.1
（1）OpenCV支持从摄像头或视频文件（AVI格式）中捕捉帧画面.
6.1.2
（2）初始化一个摄像头捕捉器:
6.1.3（3）初始化一个视频文件捕捉器:
6.1.4（4）捕捉一帧画面:
6.1.5（5）释放视频流捕捉器:
6.22、获取/设置视频流信息
6.2.1
（1）获取视频流设备信息:
6.2.2
（2）获取帧图信息:
6.2.3（3）设置从视频文件抓取的第一帧画面的位置:
6.33、保存视频文件
6.3.1
（1）初始化视频编写器:
6.3.2
（2）保持视频文件:
6.3.3（3）释放视频编写器:
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一、简介
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1、OpenCV的特点
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（1）总体描述
OpenCV是一个基于C/C++语言的开源图像处理函数库
其代码都经过优化，可用于实时处理图像
具有良好的可移植性
可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作
具有低级和高级的应用程序接口（API）
提供了面向IntelIPP高效多媒体函数库的接口，可针对你使用的IntelCPU优化代码，提高程序性能（译注：
OpenCV2.0版的代码已显着优化，无需IPP来提升性能，故2.0版不再提供IPP接口）
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（2）功能
图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换）
Imagedatamanipulation（allocation,release,copying,setting,conversion）.
图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出）
ImageandvideoI/O（fileandcamerabasedinput,image/videofileoutput）.
矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解）
Matrixandvectormanipulationandlinearalgebraroutines（products,solvers,eigenvalues,SVD）.
支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图）
Variousdynamicdatastructures（lists,queues,sets,trees,graphs）.
基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构）
Basicimageprocessing（filtering,edgedetection,cornerdetection,samplingandinterpolation,colorconversion,morphologicaloperations,histograms,imagepyramids）.
结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
Structuralanalysis（connectedcomponents,contourprocessing,distancetransform,variousmoments,templatematching,Houghtransform,polygonalapproximation,linefitting,ellipsefitting,Delaunaytriangulation）.
摄像头定标（寻找和跟踪定标模式、参数定标、基本矩阵估计、单应矩阵估计、立体视觉匹配）
Cameracalibration（findingandtrackingcalibrationpatterns,calibration,fundamentalmatrixestimation,homographyestimation,stereocorrespondence）.
运动分析（光流、动作分割、目标跟踪）
Motionanalysis（opticalflow,motionsegmentation,tracking）.
目标识别（特征方法、HMM模型）
Objectrecognition（eigen-methods,HMM）.
基本的GUI（显示图像/视频、键盘/鼠标操作、滑动条）
BasicGUI（displayimage/video,keyboardandmousehandling,scroll-bars）.
图像标注（直线、曲线、多边形、文本标注）
Imagelabeling（line,conic,polygon,textdrawing）
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（3）OpenCV模块
cv–核心函数库
cvaux–辅助函数库
cxcore–数据结构与线性代数库
highgui–GUI函数库
ml–机器学习函数库
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2、有用的学习资源
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（1）参考手册：
/docs/index.htm（译注：
在你的OpenCV安装目录内）
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（2）网络资源：
官方网站:
软件下载:
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（3）书籍：
OpenSourceComputerVisionLibrary
byGaryR.Bradski,VadimPisarevsky,andJean-YvesBouguet,Springer,1sted.（June,2006）.chenyusiyuan:
补充以下书籍
LearningOpenCV-ComputerVisionwiththeOpenCVLibrary
byGaryBradski&AdrianKaehler,O'ReillyMedia,1sted.（September,2008）.
OpenCV教程——基础篇
作者：
刘瑞祯于仕琪，北京航空航天大学出版社，出版日期：
200706
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（4）视频处理例程（在/samples/c/）:
颜色跟踪:
camshiftdemo
点跟踪:
lkdemo
动作分割:
motempl
边缘检测:
laplace
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（5）图像处理例程（在/samples/c/）:
边缘检测:
edge
图像分割:
pyramid_segmentation
形态学:
morphology
直方图:
demhist
距离变换:
distrans
椭圆拟合:
fitellipse
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3、OpenCV命名规则
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（1）函数名:
cvActionTargetMod（...）
Action=核心功能（corefunctionality）（e.g.set,create）
Target=目标图像区域（targetimagearea）（e.g.contour,polygon）
Mod=（可选的）调整语（optionalmodifiers）（e.g.argumenttype）
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（2）矩阵数据类型:
CV_（S|U|F）C
S=符号整型
U=无符号整型
F=浮点型
E.g.:
CV_8UC1是指一个8位无符号整型单通道矩阵,
CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵.
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（3）图像数据类型:
IPL_DEPTH_（S|U|F）
E.g.:
IPL_DEPTH_8U图像像素数据是8位无符号整型.
IPL_DEPTH_32F图像像素数据是32位浮点型.
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（4）头文件:
#include
#include
#include
#include
#include//一般不需要，cv.h内已包含该头文件
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4、编译建议
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（1）Linux:
g++hello-world.cpp-ohello-world\
-I/usr/local/include/opencv-L/usr/local/lib\
-lm-lcv-lhighgui-lcvaux
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（2）Windows:
在VisualStudio的‘选项’和‘项目’中设置好OpenCV相关文件的路径。
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5、C例程
////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
//hello-world.cpp
//
//该程序从文件中读入一幅图像，将之反色，然后显示出来.
//
////////////////////////////////////////////////////////////////////////
#include
#include
#include
#include
#include
intmain（intargc,char*argv[]）
{
IplImage*img=0;
intheight,width,step,channels;
uchar*data;
inti,j,k;
if（argc<2）{
printf（"Usage:
main\n\7"）;
exit（0）;
}
//loadanimage
img=cvLoadImage（argv[1]）;
if（!
img）{
printf（"Couldnotloadimagefile:
%s\n",argv[1]）;
exit（0）;
}
//gettheimagedata
height=img->height;
width=img->width;
step=img->widthStep;
channels=img->nChannels;
data=（uchar*）img->imageData;
printf（"Processinga%dx%dimagewith%dchannels\n",height,width,channels）;
//createawindow
cvNamedWindow（"mainWin",CV_WINDOW_AUTOSIZE）;
cvMoveWindow（"mainWin",100,100）;
//inverttheimage
//相当于cvNot（img）;
for（i=0;idata[i*step+j*channels+k]=255-data[i*step+j*channels+k];
//showtheimage
cvShowImage（"mainWin",img）;
//waitforakey
cvWaitKey（0）;
//releasetheimage
cvReleaseImage（&img）;
return0;
}
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二、GUI指令
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1、窗口管理
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（1）创建和定位一个新窗口:
cvNamedWindow（"win1",CV_WINDOW_AUTOSIZE）;
cvMoveWindow（"win1",100,100）;//offsetfromtheULcornerofthescreen
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（2）载入图像:
IplImage*img=0;
img=cvLoadImage（fileName）;
if（!
img）printf（"Couldnotloadimagefile:
%s\n",fileName）;
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（3）显示图像:
cvShowImage（"win1",img）;
该函数可以显示彩色或灰度的字节型/浮点型图像。
字节型图像像素值范围为[0-255]；浮点型图像像素值范围为[0-1]。
彩色图像的三色元素按BGR（蓝-红-绿）顺序存储。
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（4）关闭窗口:
cvDestroyWindow（"win1"）;
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（5）改变窗口大小:
cvResizeWindow（"win1",100,100）;//newwidth/heighinpixels
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2、输入处理
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（1）处理鼠标事件:
定义一个鼠标处理程序:
voidmouseHandler（intevent,intx,inty,intflags,void*param）
{
switch（event）{
caseCV_EVENT_LBUTTONDOWN:
if（flags&CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY）
printf（"LeftbuttondownwithCTRLpressed\n"）;
break;
caseCV_EVENT_LBUTTONUP:
printf（"Leftbuttonup\n"）;
break;
}
}
x,y:
相对于左上角的像素坐标
event:
CV_EVENT_LBUTTONDOWN,CV_EVENT_RBUTTONDOWN,CV_EVENT_MBUTTONDOWN,
CV_EVENT_LBUTTONUP,CV_EVENT_RBUTTONUP,CV_EVENT_MBUTTONUP,
CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK,CV_EVENT_RBUTTONDBLCLK,CV_EVENT_MBUTTONDBLCLK,
CV_EVENT_MOUSEMOVE:
flags:
CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY,CV_EVENT_FLAG_SHIFTKEY,CV_EVENT_FLAG_ALTKEY,
CV_EVENT_FLAG_LBUTTON,CV_EVENT_FLAG_RBUTTON,CV_EVENT_FLAG_MBUTTON
注册该事件处理程序:
mouseParam=5;
cvSetMouseCallback（"win1",mouseHandler,&mouseParam）;
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（2）处理键盘事件:
实际上对于键盘输入并没有专门的事件处理程序.
按一定间隔检测键盘输入（适用于循环体中）:
intkey;
key=cvWaitKey（10）;//wait10msforinput
中止程序等待键盘输入:
intkey;
key=cvWaitKey（0）;//waitindefinitelyforinput
键盘输入的循环处理程序:
while
（1）{
key=cvWaitKey（10）;
if（key==27）break;
switch（key）{
case'h':
...
break;
case'i':
...
break;
}
}
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（3）处理滑动条事件:
定义一个滑动条处理程序:
voidtrackbarHandler（intpos）
{
printf（"Trackbarposition:
%d\n",pos）;
}
注册该事件处理程序:
inttrackbarVal=25;
intmaxVal=100;
cvCreateTrackbar（"bar1","win1",&trackbarVal,maxVal,trackbarHandler）;
获取当前的滑动条位置:
intpos=cvGetTrackbarPos（"bar1","win1"）;
设置滑动条位置:
cvSetTrackbarPos（"bar1","win1",25）;
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三、OpenCV的基本数据结构
（译注：
OpenCV1.1、1.2或2.0版本中各数据结构的结构体元素有所调整，以下仅作参考）
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1、图像数据结构
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（1）IPL图像:
IplImage
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