opencv编程入门必读

### OpenCV编程入门知识点 #### 一、OpenCV概述与特点 **OpenCV**（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，它包含了多种图像处理和计算机视觉的算法。OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python等，并且可以在多个操作系统上运行。 - **总体描述**：OpenCV是一个高度优化的库，具有跨平台特性，广泛应用于开发实时视觉应用。它的主要目标是提供一个易于使用的接口来实现计算机视觉算法。 - **功能**：OpenCV包含了大量的图像处理和计算机视觉的功能，如图像和视频捕获、各种格式的图像和视频的读写、基本的和高级的图像处理操作、特征检测、物体识别、结构化数据分析、3D重构等。 - **OpenCV模块**：OpenCV被划分为不同的模块，每个模块负责特定的功能领域，比如core模块负责基本操作，imgproc模块负责图像处理等。 #### 二、OpenCV学习资源 - **参考手册**：官方提供的详尽的参考文档，包括了API说明、示例代码等。 - **网络资源**：在线教程、博客文章、论坛讨论等。 - **书籍**：专业书籍通常会更深入地讲解OpenCV的应用案例和技术细节。 - **例程**：OpenCV提供了大量的示例程序，可以帮助用户更好地理解如何使用这些库。 - 视频处理例程：位于`<opencv-root>/samples/c/`目录下。 - 图像处理例程：同样位于`<opencv-root>/samples/c/`目录下。 #### 三、OpenCV命名规则 OpenCV有一套独特的命名规则，了解这些规则有助于更快地理解和记忆函数及其参数的意义。 - **函数名**：通常采用驼峰命名法，函数名的前缀表示所属的模块，例如`cv::cvtColor`表示颜色空间转换。 - **矩阵数据类型**：如`CV_8UC1`表示单通道的8位无符号整型矩阵。 - **图像数据类型**：如`IplImage`是早期版本中使用的图像数据结构。 - **头文件**：每个模块都有对应的头文件，例如`opencv2/core.hpp`包含了core模块的声明。 #### 四、编译建议 - **Linux**：通常使用CMake工具进行配置和构建。 - **Windows**：可以使用Visual Studio配合CMake进行配置和构建。 #### 五、C例程 OpenCV提供了大量的C语言示例代码，这些代码覆盖了从简单的图像读写到复杂的图像处理操作。 #### 六、GUI指令 **窗口管理**：OpenCV提供了基本的GUI功能，用于创建和管理窗口。 - 创建和定位一个新窗口：使用`cvNamedWindow`函数创建窗口并指定其大小和位置。 - 载入图像：使用`cvLoadImage`函数从文件中加载图像。 - 显示图像：使用`cvShowImage`函数将图像显示在一个窗口中。 - 关闭窗口：使用`cvDestroyWindow`函数关闭窗口。 - 改变窗口大小：使用`cvResizeWindow`函数调整窗口大小。 **输入处理**： - 处理鼠标事件：通过`cvSetMouseCallback`注册回调函数处理鼠标点击等事件。 - 处理键盘事件：通过循环检查`cvWaitKey`返回值来处理按键事件。 - 处理滑动条事件：使用`cvCreateTrackbar`创建滑动条，并使用`cvGetTrackbarPos`获取当前值。 #### 七、OpenCV的基本数据结构 **图像数据结构**： - **IPL图像**：早期版本中使用的主要图像结构，现在已被`cv::Mat`取代。 - `cv::Mat`：现代版本中推荐使用的图像数据结构，支持多通道图像，并提供灵活的数据存储方式。 **矩阵与向量**： - **矩阵**：`cv::Mat`是OpenCV中最常用的数据结构之一，可以表示图像或通用的数值矩阵。 - **一般矩阵**：`cv::Mat`可以是一维或二维的，甚至更高维度的数组。 - **标量**：`cv::Scalar`表示一个数值或色彩，常用于图像处理操作中。 **其它结构类型**： - **点**：`cv::Point`用来表示二维空间中的点坐标。 - **矩形框大小**：`cv::Size`表示一个矩形的宽度和高度。 - **矩形框的偏置和大小**：`cv::Rect`表示一个矩形的左上角偏移量以及宽高。 #### 八、图像处理 **图像的内存分配与释放**： - 分配内存给一幅新图像：使用`cv::Mat`的构造函数或`cv::Mat::create`方法创建图像。 - 释放图像：图像的生命周期由`cv::Mat`自动管理，当没有引用指向该矩阵时，内存会被自动释放。 - 复制图像：使用`cv::Mat::clone`或`cv::copyTo`方法复制图像。 - 设置/获取感兴趣区域ROI：通过`cv::Mat::operator()`或`.row()`等方法设置ROI。 - 设置/获取感兴趣通道COI：通过`cv::Mat::channel`方法设置或获取COI。 **图像读写**： - 从文件中读入图像：使用`cv::imread`函数读取图像文件。 - 保存图像：使用`cv::imwrite`函数将图像保存到文件中。 **访问图像像素**： - 直接访问：对于`cv::Mat`来说，可以通过`cv::Mat::at`方法直接访问像素值。 - 间接访问：使用迭代器或指针遍历图像数据，适用于任何类型的图像。 以上是根据给定文件中的标题、描述、标签和部分内容整理出的相关知识点。这些内容涵盖了OpenCV的基础知识、学习资源、命名规则、编译建议、GUI指令、基本数据结构及图像处理等方面。希望这些信息能帮助初学者更好地入门OpenCV编程。