OpenCV图像处理|1.1 OpenCV介绍与环境搭建

1.1.1 介绍
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）开放源代码计算机视觉库，主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法。OpenCV 其实就是一堆 C 和 C++语言的源代码文件，这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。

OpenCV由一系列C函数和C++类构成，它有C，C++，Python和java接口，当前SDK（Software Development Kit软件开发工具包）已经支持C++、Java、Python等语言应用开发，当前OpenCV本身新开发的算法和模块接口都是基于C++产生。

其覆盖了工业产品检测、医学成像、无人机飞行、无人驾驶、安防、卫星地图与电子地图拼接、信息安全、用户界面、摄像机标定、立体视觉和机器人等计算机视觉应用领域。

OpenCV是最初由英特尔公司发起并开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用，现在美国机器人公司Willow Garage 为 OpenCV 提供主要的支持。主要贡献人物李信弘（ Shinn Lee）、Vadim Pisarevsky、Gary Bradski。（其他付费的机器视觉开发包Matlab、Halcon、VisonPro、Sapera、EVision）。

opencv官网：https://opencv.org/
opencv库各版本下载：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/?source=navbar https://opencv.org/releases.html
opencv中文网站论坛：http://www.opencv.org.cn/
opencv 1.x中文文档：http://wiki.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5
opencv 2.3文档：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html
opencv 3.4文档：https://docs.opencv.org/master/

图像处理（Image Processing）是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。数字图像处理（Digital Image Processing）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。

计算机视觉（Computer Vision）是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使之成为更适合人眼观察或仪器检测图像的一门学科。

1.1.2 体系结构

将每个模块中的源文件编译成一个库文件，用户在使用时，仅将所需的库文件添加到自己的项目中，与自己的源文件一起连接成可执行程序即可。

视觉本质上分为3部分：图像处理、模式分类（Object Detection、Machine Learning、2D Feature）、场景处理（相机校正和三维重建）。
旧版opencv包含如下部分：

OpenCV主要lib的作用：
opencv_core ： core函数库（基本的数据结构，架构和线性代数， DFT， xml 和yam i/o接口函数等）
opencv_imgproc / opencv_imgcodecs： -图像处理函数库（滤波，高斯模糊，形态学膨胀/腐蚀，线性缩放图像大小，图像几何变化，颜色结构变化，计算直方图等）
opencv_highgui ：用户交互部分，GUI，图像和视频窗口函数库
opencv_ml ：统计机器学习模型函数库（ SVM，决策树，级联等）
opencv_features2d ：二维特征检测器和描述子函数库（ SURF,FAST 等，包括一种新的特征描述子匹配结构）
opencv_video ：动态分析和物体追踪函数库（光流法，移动模板，背景消除）
opencv_objdetect ：图像目标检测函数库（ haar小波 & LBP人脸检测和识别， HOG人检测等）
opencv_calib3d ：摄像头标定，视觉匹配和三维数据处理函数库
opencv_flann ：近似最近领域搜索库和OpenCV分装器
opencv_contrib ：最新贡献但不是很成熟的函数库
opencv_legacy ：过时代码，为了后续代码兼容性而存在
opencv_gpu ：用CUDA来加速一些openCV函数的类库（相对不太稳定，但对openCV开发非常有帮助）

OpenCV中已经包含如下核心功能：

二维和三维特征工具箱
运动估算
人脸识别系统
姿势识别
人机交互
移动机器人
运动理解
对象鉴别
分割与识别
立体视觉
运动跟踪
增强现实（AR技术）
基于上述功能实现需要，OpenCV中还包括以下基于统计学机器学习库：
Boosting算法
Decision Tree(决策树)学习
Gradient Boosting算法
EM算法(期望最大化)
KNN算法
朴素贝叶斯分类
人工神经网络
随机森林
支掌向量机
详细模块介绍见《OpenCV3编程入门》/毛星云。

1.1.3 搭建开发环境
一、Windows+Visual Studio+OpenCV3.4
（1）安装VS2017
软件下载地址https://www.visualstudio.com/zh-hans/
（2）下载OpenCV3.4
（3）配置windows环境变量：
加分号粘贴到Path ;E:\OpenCV\opencv3.4\build\x64\vc15\bin

（4）在VS2017配置属性管理器Debug x64：
VC++目录：
(Include Directories)
包含目录（头文件）E:\OpenCV\opencv3.4\build\include
E:\OpenCV\opencv3.4\build\include\opencv
E:\OpenCV\opencv3.4\build\include\opencv2
(Library Directories)
库目录（库文件） E:\OpenCV\opencv3.4\build\x64\vc15\lib
连接器-输入：
(Linker-Input-Additional Dependencies)
附加依赖项 opencv_world320d.lib
创建工程：

属性设置：

图片步骤也可详见OpenCV3.2.0+VS2017开发环境配置http://blog.csdn.net/sinat_36264666/article/details/73135823?ref=myread###;
二、Ubantu+OpenCV3
官方安装教程https://docs.opencv.org/master/d7/d9f/tutorial_linux_install.html
（1）安装编译环境及相关库
■ 编译库，gcc和g++即C和C++的编译库。
sudo apt-get install build-essential
■ 必须库，cmake库用来编译，其他主要是图片和视频输入输出编码解码要调用的库。
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
■ 可选库，主要是python库，简单功能可用python实现。
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-de
问题：
1）若sudo apt-get install build-essential安装不成功？要安装的软件包的依赖包版本较低？（类似问题https://www.zhihu.com/question/35133998 ）
先安装aptitude，它可以比apt-get更加智能地解决依赖问题：
sudo apt-get install aptitude //接下来选y
使用aptitude，会列出问题解决方案：
sudo aptitude install build-essential //选n不接受此方案，并会自动更换；选y接受（我这里是选了一次n，最后选了y）

安装好后用sudo apt-get install build-essential测试看看是否成功：

2） libgtk2.0-dev无法安装？依赖包的问题？
libgtk2.0-dev : 依赖: libgtk2.0-0 (= 2.24.23-0ubuntu1) 但是 2.24.23-0ubuntu1.1 正要被安装
依赖: libpango1.0-dev (>= 1.20) 但是它将不会被安装
依赖: libcairo2-dev (>= 1.6.4-6.1) 但是它将不会被安装
推荐: debhelper 但是它将不会被安装
E: 无法修正错误，因为您要求某些软件包保持现状，就是它们破坏了软件包间的依赖关系。

解决方法：（更新系统法，此种方法可能也可以解决上面的问题1）
打开设置里的software & update，在 updates 中把 important security updates 和 Recommended updates 勾选上（立即更新弹出时点取消），再输入sudo apt-get update即可。然后必须库和可选库中的就都可以安装成功了，安装完要5分钟左右，成功后类似下图。
（或者更改源法见http://blog.csdn.net/fireflychh/article/details/78201054 ）

（2）下载opencv源代码，解压后移至Ubantu共享文件夹下
下载地址： https://opencv.org/releases.html（比较慢）

（3）建build文件夹
在源码opencv文件夹下新建build文件夹并进入：（它用来存放生成的makefile、项目文件以及对象文件和输出二进制文件等编译文件）
cd ~/mywinshare/opencv_install/opencv
mkdir build
cd build

（4）cmake编译源码（包括opencv_contrib部分）
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/mywinshare/opencv_install/opencv_contrib/modules/ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local …

编译成功如下图：

问题：
1）ippicv_linux_20151201.tgz国内被墙了，有时候下载不成功或者提出hash值不对？

解决方法:
从百度云盘的源码资料ippicv_linux_20151201.tgz替换到对应的目录（ <opencv目录>/3rdparty/ippicv/
downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e/ippicv_linux_20151201.tgz）

（5）编译安装opencv库到系统，大概需要15~20分钟
make -j7 &&make install

问题：
1）编译失败？
待解决。。。

安装好后的库文件如下图，这样OpenCV就可以使用了。

1.1.4 程序测试 - 图像显示

/*测试程序-图像显示1*/
#include <opencv2/opencv.hpp> //包含头文件
#include <iostream> 
using namespace cv;      //使用命名空间cv，下面的cv::line等的前缀可以不写
using namespace std;    //使用命名空间std，可以调用C++标准库里面的函数或类
int main(int argc, char** argv) {    //argc 表示命令行输入参数的个数（以空白符分隔），argv中存储了所有的命令行参数
 Mat src = imread("E:/OpenCV/testimage/test.png");     //载入图像
 if (src.empty()) {                    //是不是为空
               printf("could not load image...\n");
 return -1;
        }
        namedWindow("test opencv setup", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  //创建窗口，自动大小
        imshow("test opencv setup", src);            //显示图像，窗口标题
        waitKey(0);                       //x=0无限等待下去，直到有按键按下，等待用户按键退出程序
 return 0;
}
CPP 复制 全屏

/*测试程序-图像显示2*/
#include <opencv2/opencv.hpp> //包含头文件
using namespace cv;      //使用cv命名空间，下面的cv::line等的前缀可以不写
void main() {
 Mat src = imread("E:/OpenCV/testimage/test.png");  //载入图像
        imshow("test opencv setup", src);          //显示图像，在3.x的版本里可以省略namedWindow，它会自动创建
        waitKey(0);                   //等待任意按键按下
}