OpenCV的安装.docx
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OpenCV的安装
（一）openCV的安装
1. 下载最新版openCVBeta5,网址为color=#800080
2. 下载完毕后直接点击安装。
安装完毕后打开_make文件夹下的.dsw（vc6）或.sln（），点击project下的batchbuild,注意你的机子是32位的话，选重所有的win32Debug和Release（不要选择64位的），点击Rebuild。
这样，所需要的库文件就生成了。
下一步，要建你自己的文件。
（PS：
openCVBeta5有一个bug，建立的时候需要改一个注释注错了的文件）
3. 打开vc6或，新建一工程（win32console,win32project,MFC都可以，取决于你的习惯）
4. 配置你自己的工程
对于vc6:
projectàsettingsàallconfigurations
C/C++标签àCategory中选择PrepreocessoràAdditionalincludedirectories项，输入以“，”分开的相对路径（注意相对路径的格式与你的openCV文件夹与你的工程文件夹相对位置有关），如我的工程建立在OpenCV的目录下，则我可以这样设置相对路径：
..\cvaux\include,..\cxcore\include,..\cv\include,..\otherlibs\highgui,..\otherlibs\cvcam\include;当然，也可以输入绝对路径如C:
\ProgramFiles\OpenCV\cv\include…
Link标签àCategory中选择GeneralàObject/librarymodules,输入以空格分开的cvd.libhighguid.libcvauxd.libcxcored.libcvcamd.lib
Link标签àCategory中选择InputàObject/librarymodules,输入以空格分开的cvd.libhighguid.libcvauxd.libcxcored.libcvcamd.lib
Link标签àCategory中选择InputàAdditionalLibrarypath,输入包含lib库的相对路径或绝对路径，我的工程相对路径设置为..\lib
设置完以上点击确定。
对于V:
projectàpropertiesàallconfigurations
C/C++àAdditionalIncludeDirectoriesà每行分开的相对路径或绝对路径，如我的工程里这样设置..\..\cv\include ..\..\cvaux\include ..\..\highgui\include ..\..\otherlibs\highgui ..\..\otherlibs\cvcam\include
LinkeràGeneralàAdditionallibrarydirectories:
..\..\lib
LinkeràInputàAdditionalDependencies:
cv.libcxcore.lib cvaux.lib cvcam.libhighgui.lib（每行一个）
设置完以上点击确定。
5．加入openCV的工程到你的工程里并设置依赖关系
vc6:
ProjectàInsertprojectintoworkspaceàcv\cv.dsp
同样加入cvaux.dsp,cxcore.dsp,highgui.dsp
ProjectàDependencies:
cv选择cxcore;cvaux选择cv,cxcore;highgui选择cxcore；你的工程选择所有
VFileàAddprojectàExistingprojectàcv\cv.vcproj
同样加入cvaux.vcproj,cxcore.vcproj,highgui.vcproj
在SolutionExplorer中，鼠标右击Solution‘yourproject’（5projects）àproperties中设置依赖关同，同vc6
（二）openCV简单使用入门
这样就配置成功了，你可以使用openCV里。
下面简单介绍一些openCV简单的图像操作的例子。
帮助初学者入门。
在使用时，只要把头文件包括进来就可以直接使用了。
#include“cv.h” #include“highgui.h”（具体每个库中的内容，可参阅openCV手册）
1． 打开图像
//^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
//打开图像文件，成功返回IplImage*图像指针，否则返回NULL
//.....................................................................................................................
IplImage*WINAPIimgFileOpen（）
{
IplImage*pImg=0;//声明IplImage指针
CStringfileName="";
//窗口对话窗体的文件属性
staticcharszFilter[]="图像文件格式（*.bmp）|*.bmp|JPGfileformat（*.jpg）|*.jpg|TIFfileformat（*.tif）|*.tif|";
//打开文件对话窗口
CFileDialogOpenDlg（TRUE,NULL,NULL/*LastFilePath*/,OFN_HIDEREADONLY|OFN_EXPLORER,szFilter,NULL）;
OpenDlg.m_ofn.lpstrTitle="OpenBMP,JPGandTIFFiles";
//从文件对话窗口中打开图像
if（OpenDlg.DoModal（）==IDOK）
fileName=OpenDlg.GetPathName（）;//获得文件名
else
returnNULL;
//图像文件成功打开
pImg=cvLoadImage（fileName,0）;
//返回
returnpImg;
}
2.如果把上面打开的图像显示出来，则可以这样调用：
IplImage*pOpenImg=imgFileOpen（）;//打开图像
CstringsrcWinLabel=“sourceimage”;//窗体title
if（pOpenImg）//如果成功打开则显示
{
cvNamedWindow（srcWinLabel,1）;//创建窗体
cvShowImage（srcWinLabel,pOpenImg）;//显示图像
cvWaitKey（0）; //等待按键
cvReleaseImage（&pOpenImg）;
cvDestroyWindow（srcWinLabel）;//销毁窗口
}
3.一些常用操作如角点检测：
BOOLWINAPIFindCorner（IplImage*srcImg1,doublequalityLevel,doubleminDistance）
{
//定义循环变得与检测角点数量
int i,cornerCount =max_corners;
//定义IplImage指针图像
IplImage*eigImage1 =0;
IplImage*tempImage1=0;
IplImage*smoothImg1=0;
IplImage*grayImg1 =0;
//初始化，分配空间
//浮点格式
eigImage1 =cvCreateImage（cvGetSize（srcImg1）,IPL_DEPTH_32F,1）;
tempImage1=cvCreateImage（cvGetSize（srcImg1）,IPL_DEPTH_32F,1）;
//灰度单通道格式
smoothImg1=cvCreateImage（cvGetSize（srcImg1）,IPL_DEPTH_8U,1）;
grayImg1 =cvCreateImage（cvGetSize（srcImg1）,IPL_DEPTH_8U,1）;
//格式转换：
转换成灰度图像
if（srcImg1->nChannels!
=1）
{
cvCvtColor（srcImg1,grayImg1,CV_BGR2GRAY）;
}
else
{
cvCopy（srcImg1,grayImg1）;
}
//启用高斯滤波，平滑图像
// cvSmooth（grayImg1,smoothImg1,CV_GAUSSIAN,9,9）;
cvCopy（grayImg1,smoothImg1）;//不平滑时把图像COPY到smoothImg1，以便后面处理
//角点
cvGoodFeaturesToTrack（smoothImg1,eigImage1,tempImage1,corners,
&cornerCount,qualityLevel,minDistance,0）;
//子像素极角点
cvFindCornerSubPix（smoothImg1,corners,cornerCount,cvSize（5,5）,cvSize（-1,-1）,
cvTermCriteria（CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,100,0.1））;
//drawcirclesateachcornerlocationinthegrayimageand
//printoutalistthecorners 画出所有角点
if（cornerCount>0）
{
for（i=0;i {
cvCircle（srcImg1,cvPoint（（int）（corners[i].x）,（int）（corners[i].y））,6,
CV_RGB（255,0,0）,2,CV_AA,0）;
}
}
//创建窗体，以便显示标记出角点的图像
cvNamedWindow（"cornersofimage",1）;
//显示标记图像
cvShowImage（"cornersofimage",srcImg1）;
//等待按键
cvWaitKey（0）;
//销毁窗体
cvDestroyWindow（"cornersofimage"）;
//释放空间
cvReleaseImage（&eigImage1）;
cvReleaseImage（&tempImage1）;
cvReleaseImage（&smoothImg1）;
cvReleaseImage（&grayImg1）;//showImg1
//返回
returnTRUE;
}
4．Hough变换检测圆
BOOLWINAPIHoughCircle（IplImage*img）
{
if（img==NULL）
returnFALSE;
IplImage*gray=cvCreateImage（cvGetSize（img）,8,1）;
CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage（0）;
//转换成灰度图像
if（img->nChannels!
=1）
cvCvtColor（img,gray,CV_BGR2GRAY）;
else
cvCopy（img,gray）;
//平滑化
cvSmooth（gray,gray,CV_GAUSSIAN,9,9）;
//Hough变换求圆
//CvSeq*circles=cvHoughCircles（gray,storage,CV_HOUGH_GRADIENT,2,gray->height/4,200,100）;
CvSeq*circles=cvHoughCircles（gray,storage,CV_HOUGH_GRADIENT,2,gray->height/4,250,55）;
//画出识别出的圆
inti;
for（i=0;itotal;i++）{
float*p=（float*）cvGetSeqElem（circles,i）;
cvCircle（img,cvPoint（cvRound（p[0]）,cvRound（p[1]））,cvRound（p[2]）,CV_RGB（255,0,0）,3,8,0）;
// cvCircle（img,cvPoint（cvRound（p[0]）,cvRound（p[1]））,100,CV_RGB（255,0,0）,3,8,0）;
}
//窗体显示
cvNamedWindow（"Win",1）;
//画像表示
cvShowImage（"Win",img）;
//等待按键
cvWaitKey（0）;
//释放
cvReleaseImage（&img）;
cvReleaseImage（&gray）;
cvDestroyWindow（"Win"）;
returnTRUE;
}
5. 再比如轮廓检测
//求轮廓/////////////////////
intlevels=3; ///
CvSeq*contours=0; ///
IplImage*imgContour; ///
/////////////////////////////
intupper =80;
intlower =10;
CvMemStorage*storageContours;
voidon_trackbarContour（intpos）
{
//定义变量
IplImage*cnt_img;
CvSeq*_contours;
int_levels;
//分配空间、初始化
cnt_img=cvCreateImage（cvGetSize（imgContour）,8,3）;
_contours=contours;
_levels=levels-3;
cvZero（cnt_img）;
//画轮廓
cvDrawContours（cnt_img,_contours,CV_RGB（255,0,0）,CV_RGB（0,255,0）,
_levels,1,CV_AA,cvPoint（0,0））;
//显示轮廓图像
cvShowImage（"contours",cnt_img）;
//释放空间
cvReleaseImage（&cnt_img）;
}
voidWINAPIfindContour（IplImage*pImg）
{
//定义指针变量
CvMemStorage*storage;
IplImage*img;
//初始化分配空间
storage=cvCreateMemStorage（0）;
img=cvCreateImage（cvGetSize（pImg）,IPL_DEPTH_8U,1）;
imgContour=cvCreateImage（cvGetSize（pImg）,IPL_DEPTH_8U,3）;
//Copy图像，便于on_trackbarContour中操作
cvCopy（pImg,imgContour）;
//转换成灰度图像
if（pImg->nChannels!
=1）
cvCvtColor（pImg,img,CV_BGR2GRAY）;
else
cvCopy（pImg,img）;
//边缘提取
cvCanny（img,img,（float）33,（float）33*3,3）;//0.0,100,5）;
//阈值分割
//cvThreshold（img,img,150,255,CV_THRESH_BINARY）;
//创建窗体显示要操作的图像
cvNamedWindow（"image",1）;
cvShowImage（"image",img）;
//找轮廓
//CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE
cvFindContours（img,storage,&contours,sizeof（CvContour）,
CV_RETR_TREE,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cvPoint（0,0））;
//commentthisoutifyoudonotwantapproximation
contours=cvApproxPoly（contours,sizeof（CvContour）,storage,
CV_POLY_APPROX_DP,3,1）;
//显示轮廓图像
cvNamedWindow（"contours",1）;
cvCreateTrackbar（"levels+3","contours",&levels,50,on_trackbarContour）;
on_trackbarContour（0）;
cvWaitKey（0）;
//释放空间销毁窗体
cvReleaseImage（&imgContour）;
cvReleaseImage（&img）;
cvClearSeq（contours）;
cvClearMemStorage（storage）;
cvDestroyWindow（"contours"）;
cvDestroyWindow（"image"）;
}
（三）openCV的资源
网络真的很方便，baidu和google上搜一搜就知道了，有很多人已经在使用openCV了。
在这里介绍几个论坛，上面有更多资源可以分享。
一是：
阿须论坛。
置顶的贴子有对OpenCV资源，邮件列表的总介绍。
二是：
机器视觉网、机器视在线以及研学论坛等。
上面也有OpenCV版。
三是：
QQ群，如比较不错的群：
OpenCV（号码17319732）、视觉/图像/博士联盟（20441383）
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