OpenCV学习笔记（基于OpenCV 2.4）一：哈喽CV
本文是针对OpenCV初学者的一份入门级学习资料，旨在帮助读者从零基础开始了解并掌握OpenCV，包括其基本概念、模块结构、安装配置以及编写简单的示例代码。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域，支持多种编程语言和操作系统。
1. OpenCV简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，主要用于实时图像处理。它采用BSD许可证，允许自由使用，无论是学术研究还是商业应用。OpenCV提供了C/C++、Python和Java接口，并可在Windows、Linux、Mac和Android平台上运行。库中包含了超过2500个优化算法，拥有广泛的用户群体，涉及的应用场景多样，如视频监控、交互艺术、矿山检查、全景图拼接以及机器人学等。
2. OpenCV模块结构
OpenCV的模块化设计使得其功能更加清晰，主要包括：
- core：核心模块，定义了OpenCV的基础数据结构，如多维数组，以及用于其他模块的基本函数。
- imgproc：图像处理模块，包含滤波、几何变换、颜色空间转换、直方图等功能。
- video：视频分析模块，提供运动估计、背景消除/背景差分和物体跟踪算法。
- calib3d：相机标定和三维重建模块，支持多视图几何、单体和立体相机标定、物体姿态估计等。
- features2d：特征检测与描述模块，包括显著特征检测器、特征匹配等。
3. OpenCV的下载、安装与配置
对于初学者来说，下载OpenCV的最新版本，按照官方文档提供的步骤进行安装和配置是至关重要的。这通常包括设置环境变量、编译库和示例代码，确保开发环境可以正常调用OpenCV的功能。
4. OpenCV版HelloWorld
一个简单的OpenCV程序通常从读取和显示图像开始，这就是所谓的“HelloWorld”。这段代码展示了如何使用OpenCV打开一个图像文件并显示它，从而帮助初学者理解基本的图像操作。
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main(int argc, char** argv)
{
if(argc != 2)
{
std::cout << "Usage: display_image ImageToLoadAndDisplay" << std::endl;
return -1;
}
cv::Mat image;
image = cv::imread(argv[1], IMREAD_COLOR); // Read the image
if(!image.data) // Check for invalid input
{
std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
return -1;
}
cv::namedWindow("Display window", WINDOW_NORMAL); // Create a window for display.
cv::imshow("Display window", image); // Show our image inside it.
cv::waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window
return 0;
}
```
这个程序首先检查命令行参数，然后使用`imread`函数读取图像，如果成功，它会在一个窗口中显示图像。`namedWindow`创建了一个显示窗口，`imshow`将图像加载到窗口中，最后`waitKey`函数等待用户按键，保持窗口显示直到用户按下任意键。
通过这篇学习笔记，初学者可以快速了解OpenCV的基本概念和使用方式。随着对OpenCV的深入学习，可以逐步掌握更多的图像处理和计算机视觉技术，如特征检测、图像分割、物体识别等，为后续的项目开发打下坚实的基础。更多OpenCV的学习资源和笔记，可以访问www.coridc.com获取。
