OpenCV使用说明.docx

1、OpenCV使用说明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 免费获得OpenCV 库以及相关的资料。另外，还可以通过访问 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

2、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。

3、Windows版本中将DirectX支持加入highgui后，cvcam将被彻底去掉。功能介绍：1) 图像增强直方图均衡化 cvEqualizeHist;2) 图像变换傅立叶变换：cvDFT离散余弦变换：cvDCT霍特林变换（PCA）：cvCalPCA , cvProjectPCA, cvBackProjectPCA 3) 其它功能数学计算：矩阵的加减乘除，转置，逆，伪逆，逻辑运算， 统计，SVD分解图像处理：梯度，插值，几何变换，形态学操作， 滤波， 色彩空间变换， 矩，直方图， 特征匹配结构分析：轮廓处理， 几何形状计算， 平面划分运动分析：对象跟踪， 对象检测，相机定标，三维重建，分类器

4、设计3 VC 6下的安装与配置3.1安装OpenCV(略)3.2 配置Windows环境变量检查C:Program FilesOpenCVbin是否已经被加入到环境变量PATH，如果没有，请加入。加入后需要注销当前Windows用户（或重启）后重新登陆才生效。(可以在任务管理器里重启explorer.exe) 4 VC+的环境设置 OpenCV主要由大量C函数和少数的C+函数类构成的，在Visual C+中调用OpenCV相当方便，不过，在开始编译程序前需要设置好编译环境。因此，首先介绍VC+环境的设置。 由于OpenCV是一个图像库，因此在VC+中编程之前需要预先设置编程环境，即将OpenC

5、V需要的一些函数头文件和库文件加入到当前编译的工程中，使得程序在编译时能够正确地找到所需文件。 菜单Tools-Options-Directories：先设置lib路径，选择Library files，在下方填入路径： C:Program FilesOpenCVlib然后选择include files，在下方填入路径： C:Program FilesOpenCVcxcoreincludeC:Program FilesOpenCVcvincludeC:Program FilesOpenCVcvauxincludeC:Program FilesOpenCVmlincludeC:Program Fi

6、lesOpenCVotherlibshighguiC:Program FilesOpenCVotherlibscvcaminclude然后选择source files，在下方填入路径：C:Program FilesOpenCVcvsrcC:Program FilesOpenCVcxcoresrcC:Program FilesOpenCVcvauxsrcC:Program FilesOpenCVotherlibshighguiC:Program FilesOpenCVotherlibscvcamsrcwindows最后点击“ok”，完成设置。5如何创建一个项目来开始OpenCV 编程为了创建基于

7、 OpenCV 的项目，按如下步骤进行： (一)创建新的应用程序： 1)选择菜单 File-New.-Projects 标签。 选择Win32 console application 2)键入项目名称，并且选择保存位置。 3)可以为项目创建一个单独的 workspace (Create new workspace)， 也可以将新的项目加入到当前的 workspace 中 (Add to current workspace)。 4)单击 next 按钮。 5)选择 An empty project，点击 Finish，OK。 经过以上步骤，Developer Studio 会创建一个项目目录 (

8、缺省情况下，目录名就是项目名), .dsp 文件以及.dsw，.ncb 等，如果你创建自己的workspace。 (二)添加文件到 project 中： 1)选择菜单File-New.-Files 。 2)选择C+ Source File, 键入文件名，点击OK 。 3)增加 OpenCV 相关的头文件目录： #include cv.h/* #inlcude cvaux.h / experimental stuff (if need) */#include highgui.h(三)配置项目： 每创建一个将要使用OpenCV的VC Project，都需要给它指定需要的lib。菜单：Project

9、-Settings，然后将Setting for选为All Configurations，然后选择右边的link标签，在Object/library modules附加上cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib highgui.lib cvcam.lib如果你不需要这么多lib，你可以只添加你需要的lib。具体说明：选择菜单Project-Settings.以激活项目配置对话框，在左边选择你的项目。 调节设置，对 Release 和 Debug 配置都有效： 1) 选择 Settings For:-All Configurations 2) 选择 C/C+ 标签 -

10、 Preprocessor category - Additional Include Directories:。 加入用逗号分隔的相对路径 (对文件 .dsp 而言) 或绝对路径 opencvcxcoreinclude, opencvcvinclude, opencvotherlibshighgui 以及可选的 optionally, opencvcvauxinclude。 3) 选择 Link 标签 - Input category - Additional library path:. 加入输入库所在的路径 (cxcored.lib cvd.lib hihghuid.lib cvauxd

11、.lib) 调节 Debug 配置 1)选择 Settings For:-Win32 Debug。 2)选择 Link 标签 - General category - Object/library modules。 加入空格分隔的 cvd.lib, highguid.lib, cvauxd.lib （cvauxd.lib可选） 3) 可以改变输出文件的名称和位置。如想把产生的 .exe 文件放置于项目目录而不是Debug/ 子目录下，可在 Link tab - General category - Output file name: 中键入 ./d.exe 调节 Release 配置 1) 选

12、择 Settings For:-Win32 Release. 2)选择 Link 标签 - General category - Object/library modules. 加入空格分隔的 cv.lib, highgui.lib, cvaux.lib （cvaux.lib可选） 3) 另外，你也可以改变 .exe 文件名。 键入 ./.exe 到 Link 标签 - General category - Output file name:。 就这么多,可以编译并且运行一切了。 在设置完编译环境后，针对OpenCV函数库的一些基本图像函数，利用下面的例子分别从图像的载入、显示和基本的图像处理

13、方面介绍OpenCV的具体用法。6如何读入和显示图像 #include cv.h /*OpenCV的基本函数头文件*/ #include highgui.h /* OpenCV的图像显示函数头文件*/int main( int argc, char* argv ) IplImage* img; /* 定义IplImage指针变量img */ if( argc = 2 & (img = cvLoadImage( argv1, 1) != 0 ) cvNamedWindow( Image view, 1 ); /* 定义一个窗口名为Image view的显示窗口 */ cvShowImage( I

14、mage view, img ); /* 在Image view窗口中，显示img指针所指的图像*/ cvWaitKey(0); / 非常重要，内部包含事件处理循环 cvDestroyWindow( Image view ); cvReleaseImage( &img ); return 0; return -1;1)图像载入函数 IplImage* src=/cvLoadImage(lena.jpg,-1); /* 定义IplImage指针变量src，并且将src指向当前目录下的图像lena.jpg */函数cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。函数

15、支持bmp、jpg、 png、 tiff等格式的图像。其函数原型如下： IplImage* cvLoadImage( const char* filename, int iscolor); 其中，filename 是待载入图像的名称，包括图像的扩展名；iscolor是一个辅助参数项，可选正数、零和负数三种值，正数表示作为三通道图像载入，零表示该图像作为单通道图像，负数表示载入图像的通道数由图像文件自身决定。 2)窗口定义函数 cvNamedWindow(src,CV_WINDOW_AUTOSIZE); /* 定义一个窗口名为src的显示窗口 */函数cvNamedWindow定义一个窗口，用于

16、显示图像。其函数原型如下： int cvNamedWindow( const char* name, unsigned long flags ); 其中，name是窗口名，flags是窗口属性指标值，可以选择CV_WINDOW_AUTOSIZE和0两种值。CV_WINDOW_AUTOSIZE表示窗口尺寸与图像原始尺寸相同，0表示以固定的窗口尺寸显示图像。 3)图像显示函数 cvShowImage(src,src); /* 在src窗口中，显示src指针所指的图像*/函数cvShowImage是在指定的窗口中显示图像，其函数原型如下： void cvShowImage( const char*

17、name, const CvArr* image ); 其中，name是窗口名称，image是图像类型指针，一般是IplImage指针。 4)图像保存函数 函数cvSaveImage以指定的文件名保存IplImage类型的指针变量，其函数原型如下： int cvSaveImage( const char* filename, const CvArr* image ); 其中，filename是图像保存路径和名称，image是IplImage指针变量。 说明: 函数cvSaveImage保存图像到指定文件。图像格式的的选择依赖于filename的扩展名，请参考cvLoadImage。只有8位单通

18、道或者3通道（通道顺序为BGR ）可以使用这个函数保存。如果格式，深度或者通道不符合要求，请先用cvCvtScale 和cvCvtColor转换；或者使用通用的cvSave保存图像为XML或者YAML格式。5)图像销毁函数 函数cvReleaseImage销毁已定义的IplImage指针变量，释放占用内存空间。其函数原型如下： void cvReleaseImage( IplImage* image ); 其中，image为已定义的IplImage指针。 6)等待按键事件cvWaitKey int cvWaitKey( int delay=0 );delay 延迟的毫秒数。 函数cvWaitK

19、ey无限制的等待按键事件（delayorigin=IPL_ORIGIN_TL) 或者是左下角 img-origin=IPL_ORIGIN_BL) ） 假设有 8-bit 1通道的图像 I (IplImage* img)： 假设有 8-bit 3-通道的图像 I (IplImage* img)： 例如，给点 (100,100) 的亮度增加 30 ，那么可以这样做： 或者更高效地： 假设有 32-bit 浮点数, 1-通道 图像 I (IplImage* img)： 现在，一般的情况下，假设有 N-通道，类型为 T 的图像： 你可以使用宏 CV_IMAGE_ELEM( image_header,

20、elemtype, y, x_Nc ) I(x,y)c CV_IMAGE_ELEM( img, T, y, x*N + c )也有针对各种图像（包括 4 通道图像）和矩阵的函数（cvGet2D, cvSet2D）， 但是它们非常慢。 8如何访问矩阵元素 typedef struct CvMat int type; int step; /* for internal use only */ int* refcount; int hdr_refcount; union uchar* ptr; short* s; int* i; float* fl; double* db; data;#ifdef

21、_cplusplus union int rows; int height; ; union int cols; int width; ;#else int rows; int cols;#endifCvMat;方法是类似的（下面的例子都是针对 0 起点的列和行） 设有 32-bit 浮点数的实数矩阵 M (CvMat* mat)： M(i,j) (float*)(mat-data.ptr + mat-step*i)j设有 64-bit 浮点数的复数矩阵 M (CvMat* mat)： Re M(i,j) (double*)(mat-data.ptr + mat-step*i)j*2Im M(

22、i,j) (double*)(mat-data.ptr + mat-step*i)j*2+1对单通道矩阵，有宏 CV_MAT_ELEM( matrix, elemtype, row, col ), 例如对 32-bit 浮点数的实数矩阵： M(i,j) CV_MAT_ELEM( mat, float, i, j ),例如，这儿是一个 3x3 单位矩阵的初始化： CV_MAT_ELEM( mat, float, 0, 0 ) = 1.f;CV_MAT_ELEM( mat, float, 0, 1 ) = 0.f;CV_MAT_ELEM( mat, float, 0, 2 ) = 0.f;CV_M

23、AT_ELEM( mat, float, 1, 0 ) = 0.f;CV_MAT_ELEM( mat, float, 1, 1 ) = 1.f;CV_MAT_ELEM( mat, float, 1, 2 ) = 0.f;CV_MAT_ELEM( mat, float, 2, 0 ) = 0.f;CV_MAT_ELEM( mat, float, 2, 1 ) = 0.f;CV_MAT_ELEM( mat, float, 2, 2 ) = 1.f; 9如何在 OpenCV 中处理我自己的数据 设你有 300x200 32-bit 浮点数 image/array, 也就是对一个有 60000 个元素

24、的数组。 int cols = 300, rows = 200;float* myarr = new floatrows*cols;/ 第一步，初始化 CvMat 头CvMat mat = cvMat( rows, cols, CV_32FC1, / 32 位浮点单通道类型 myarr / 用户数据指针（数据没有被复制） );/ 第二步，使用 cv 函数， 例如计算 l2 (Frobenius) 模double norm = cvNorm( &mat, 0, CV_L2 );.delete myarr;其它情况在参考手册中有描述。 见 cvCreateMatHeader，cvInitMatHe

25、ader，cvCreateImageHeader， cvSetData 等 10. 例程10.1 Kalman滤波进行旋转点的跟踪下面是程序所用到的主要的三个函数(完整程序见kalman)：CreateKalman分配 Kalman 滤波器结构， 设置A, B, Q, R 的初始状态 CvKalman* kalman = cvCreateKalman( 2, 1,0);CvKalman* cvCreateKalman( int dynam_params, int measure_params, int control_params=0 );dynam_params状态向量维数measure_p

26、arams测量向量维数control_params控制向量维数函数 cvCreateKalman 分配 CvKalman 以及它的所有矩阵和初始参数KalmanPredict估计后来的模型状态 const CvMat* prediction = cvKalmanPredict( kalman, 0 );const CvMat* cvKalmanPredict( CvKalman* kalman, const CvMat* control=NULL );#define cvKalmanUpdateByTime cvKalmanPredictkalman Kalman 滤波器状态 control

27、控制向量 (uk), 如果没有外部控制 (control_params=0) 应该为 NULL 函数 cvKalmanPredict 根据当前状态估计后来的随机模型状态，并存储于 kalman-state_pre: 其中 :xk 是预测状态 (kalman-state_pre), xk - 1 是前一步的矫正状态 (kalman-state_post)，应该在开始的某个地方初始化，即缺省为零向量, uk 是外部控制(control 参数), Pk 是先验误差相关矩阵 (kalman-error_cov_pre) Pk - 1 是前一步的后验误差相关矩阵(kalman-error_cov_pos

28、t),应该在开始的某个地方初始化，即缺省为单位矩阵。函数返回估计得到的状态值。KalmanCorrect调节模型状态 cvKalmanCorrect( kalman, measurement );const CvMat* cvKalmanCorrect( CvKalman* kalman, const CvMat* measurement );#define cvKalmanUpdateByMeasurement cvKalmanCorrectkalman 被更新的 Kalman 结构的指针 measurement 指向测量向量的指针，向量形式为 CvMat 函数 cvKalmanCorrec

29、t 在给定的模型状态的测量基础上，调节随机模型状态：其中: zk - 给定测量(mesurement parameter) Kk - Kalman 增益 矩阵 函数存储调节状态到 kalman-state_post 中并且输出时返回它。跟踪算法与程序代码分析:1) 产生一个kalman滤波器，初始化A,H,Q,R.X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)， Z(k)=H X(k)+V(k) ，X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量。A和B是系统参数，对于多模型系统，他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值，H是测量系统的参数，对于多测量系统，H为矩阵。W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声。他们被假设成高斯白噪声(White Gaussian Noise)，他们的covariance 分别是Q，R。初始化滤波器的初始状态(随机) ,得到初始状态的角度, 横纵座标：CvKalman* kal