《Opencv3编程入门》学习笔记—第一章

news2024/12/22 19:15:18

《Opencv3编程入门》学习笔记

记录一下在学习《Opencv3编程入门》这本书时遇到的问题或重要的知识点。

第一章 邂逅opencv

参考推荐软件版本：visual studio2010 opencv2.4.9

  • visual studio安装教程:

https://blog.csdn.net/qq_45768871/article/details/108178858

  • opencv2.4.9下载：(解压到指定文件夹就行)

https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.9/opencv-2.4.9.exe/download

  • 配置环境变量：将opencv解压路径/build/x64/vc10/bin 添加到Path中

  • Visual studio新建项目配置（参考书p17-p21）
    注意：我这里选择和书上一样使用Win32编译器+x86:

附1：opencv附加依赖项

opencv_calib3d249.lib
opencv_contrib249.lib
opencv_core249.lib
opencv_features2d249.lib
opencv_flann249.lib
opencv_gpu249.lib
opencv_highgui249.lib
opencv_imgproc249.lib
opencv_legacy249.lib
opencv_ml249.lib
opencv_nonfree249.lib
opencv_objdetect249.lib
opencv_ocl249.lib
opencv_photo249.lib
opencv_stitching249.lib
opencv_superres249.lib
opencv_ts249.lib
opencv_video249.lib
opencv_videostab249.lib

opencv_calib3d249d.lib
opencv_contrib249d.lib
opencv_core249d.lib
opencv_features2d249d.lib
opencv_flann249d.lib
opencv_gpu249d.lib
opencv_highgui249d.lib
opencv_imgproc249d.lib
opencv_legacy249d.lib
opencv_ml249d.lib
opencv_nonfree249d.lib
opencv_objdetect249d.lib
opencv_ocl249d.lib
opencv_photo249d.lib
opencv_stitching249d.lib
opencv_superres249d.lib
opencv_ts249d.lib
opencv_video249d.lib
opencv_videostab249d.lib

问题：运行报错如下图所示

在这里插入图片描述
解决：这是因为文件路径错误，特别要注意反斜杠（因为直接放在源文件下的图片，无法读取到，所以选择使用文件的绝对路径）

Mat img = imread("D://lili/Desktop/2.jpg");

测试：载入并显示一张图片到窗口中

#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(){
	//1、读入一张图片
	Mat img = imread("D://lili/Desktop/jpg/opencv/2.jpg");
	//2、在窗口中现实载入的图片
	imshow("【载入的图片】",img);
	//3、等待6000ms后窗口自动关闭
	waitKey(6000);
}

快速上手

（一）图像显示

#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;  //包含cv命名空间

void main(){
	Mat srcImage = imread("D://lili/Desktop/jpg/opencv/2.jpg");
	imshow("【原始图】",srcImage);
	waitKey(0);  //等待任意键按下
}

在这里插入图片描述

（二）图像腐蚀

#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;

int main(){
	Mat srcImage = imread("D://lili/Desktop/jpg/opencv/2.jpg");
	imshow("【原图】腐蚀操作",srcImage);
	//拓展1：返回指定形状和尺寸的结构元素
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_CROSS,Size(12,12));
	Mat distImage;
	//拓展2
	erode(srcImage,distImage,element);
	imshow("【效果图】腐蚀操作",distImage);
	waitKey(0);

	return 0;
}

在这里插入图片描述

拓展1：getStructuringElement函数

形态学处理函数：获取结构化元素,会返回指定形状和尺寸的结构元素。 （类似卷积核）

Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor =Point(-1, -1));

  • 参数1： 表示内核的形状，有三种： 矩形：MORPH_RECT; 交叉形：MORPH_CROSS; 椭圆形：MORPH_ELLIPSE;

  • 参数2： 表示内核的尺寸。

  • 参数3： 表示锚点的位置。对于锚点的位置，有默认值Point（-1,-1），表示锚点位于中心点。element形状唯一依赖锚点位置，其他情况下，锚点只是影响了形态学运算结果的偏移。

拓展2：erode函数
CV_EXPORTS_W void erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
                         Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
                         int borderType = BORDER_CONSTANT,
                         const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );

参数描述

  • 参数1： src 输入图像;通道的数量可以是任意的，但是深度值应该是以下之一： CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F,CV_64F.

  • 参数2：dst 和源图像同样大小和类型的输出图像。

  • 参数3：kernel 用于腐蚀的结构元素;如果element=Mat(),是一个3 x 3的矩形结构元素. Kernel可以通过使用getStructuringElement来创建。

  • 参数4：anchor 素中的锚点的位置，默认是值(-1,-1),也就是说锚点在元素的中心位置。

  • 参数5：iterations 腐蚀的迭代次数。

  • 参数6：borderType像素外推方法。参见#BorderTypes， BORDER_WRAP不支持。

  • 参数7：borderValue 固定边缘的情况下的边缘值。

（三）图像模糊

#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;

int main(){
	Mat srcImage = imread("D://lili/Desktop/jpg/opencv/2.jpg");
	imshow("均值滤波【原图】",srcImage);

	Mat distImage;
	blur(srcImage,distImage,Size(11,11));
	imshow("均值滤波【效果图】",distImage);
	waitKey(0);

	return 0;
}

在这里插入图片描述

拓展1:blur函数
void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT )

参数描述

  • 参数1：InputArray类型的src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的，且可以处理任意通道数的图片，但需要注意，待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。
  • 参数2：OutputArray类型的dst，即目标图像，需要和源图片有一样的尺寸和类型。比如可以用Mat::Clone，以源图片为模板，来初始化得到如假包换的目标图。
  • 参数3：Size类型（对Size类型稍后有讲解）的ksize，内核的大小。一般这样写Size( w,h )来表示内核的大小( 其中，w 为像素宽度， h为像素高度)。Size（3,3）就表示3x3的核大小，Size（5,5）就表示5x5的核大小
  • 参数4：Point类型的anchor，表示锚点（即被平滑的那个点），注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话，就表示取核的中心为锚点，所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。
  • 参数5：int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT，我们一般不去管它。

（四）canny边缘检测

操作步骤：将原图像转为灰度图——》降噪——》运行canny算子

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;

int main(){
	Mat srcImage = imread("D://lili/Desktop/jpg/opencv/2.jpg");
	imshow("【原图】Canny边缘检测",srcImage);
	Mat distImage,edge,grayImage;

	//1、创建与src同类型和大小的矩阵
	distImage.create(srcImage.size(),srcImage.type());
	//2、将原图像转为灰度图
	cvtColor(srcImage,grayImage,CV_BGR2GRAY);
	//3、3*3内核降噪 模糊去噪：噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉
	blur(grayImage,edge,Size(3,3));
	//4、运行canny算子
	Canny(edge,edge,3,9,3);
	//5、显示效果
	imshow("【效果图】Canny边缘检测",edge);
	waitKey(0);

	return 0;
}

在这里插入图片描述

拓展1：cvtColor函数：图像空间色彩转换
void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );

函数参数解释

  • 参数1：src（source）:输入的源图像。为矩阵形式。

  • 参数2：dst（destination）：输出的目标图像，即经过色彩转后我们需要得到的图像。也为矩阵形式。

  • 参数3：code：颜色空间转换的标识符，表示我们所要进行空间转换的结果。

    code的参数多达200多，在此列举一些常用的参数，更多参数请查阅opencv官方文档
    在这里插入图片描述
    注意！在opencv中彩色图像（RGB图像）按照BGR顺序进行存储。所以以彩色图像为源图像进行颜色空间转换时，注意是“BGR2”

  • 参数4：dstCn：目标图像的通道数。 默认值为0，表示目标图像取源图像的通道数 。

拓展2：Canny边缘检测—Canny函数
void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false)

参数详解：

  • 第一个参数：InputArray类型的image，输入图像，Mat对象节课，需为单通道8位图像。
  • 第二个参数：OutputArray类型的edges，输出的边缘图，需要和输入图像有相同的尺寸和类型。
  • 第三个参数：double类型的threshold1，第一个滞后性阈值。
  • 第四个参数：double类型的threshold2，第二个滞后性阈值。
  • 第五个参数：int类型的apertureSize，表示算子的孔径的大小，默认值时3.
  • 第六个参数：bool类型的L2gradient，一个计算图像梯度复制的标识，默认false。

（五）opencv视频操作基础—读取并播放视频

#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(){
	//1、读入视频 或者写成：VideoCapture capture;capture.open("XXX.avi");
	VideoCapture capture("D://lili/Desktop/jpg/opencv/1.avi");
	//2、循环显示每一帧
	while(1){
		Mat frame;  //定义一个Mat对象，用于存储每一帧的图像
		capture >> frame; //读取当前帧
		imshow("读取视频",frame); //显示当前帧
		waitKey(30);
	}
	return 0;
}

在这里插入图片描述
注意：当视频播放结束以后，报如下图的错误，问题待解决。
在这里插入图片描述

（六）opencv视频操作基础—调用摄像头采集图像

注：这里由于电脑摄像头不好使，并没有效果图

1、调用摄像头
将指定的视频文件名替换为0，即表示调用摄像头

#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(){
	//1、读入视频
	VideoCapture capture(0);
	//2、循环显示每一帧
	while(1){
		Mat frame;  //定义一个Mat对象，用于存储每一帧的图像
		capture >> frame; //读取当前帧
		imshow("读取视频",frame); //显示当前帧
		waitKey(30);
	}
	return 0;
}

2、canny边缘检测摄像头采集视频
即对每一帧(frame)执行canny边缘检测操作

#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(){
	//读入视频
	VideoCapture capture(0);
	Mat edges;
	//循环显示每一帧
	while(1){
		//1、读入图像
		Mat frame; 
		capture >> frame; 
		//2、将图像转为灰度图像
		cvtColor(frame,edges,CV_BGR2GRAY);
		//3、降噪
		blur(edges,edges,Size(7,7));
		//4、canny边缘检测
		Canny(edges,edges,0,30,0);
		imshow("被canny后的视频",edges); 
		waitKey(30);
	}
	return 0;
}

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