前言

在Android音视频开发中，网上知识点过于零碎，自学起来难度非常大，不过音视频大牛Jhuster提出了《Android 音视频从入门到提高 - 任务列表》，结合我自己的工作学习经历，我准备写一个音视频系列blog。本文是音视频系列blog的其中一个，也是OpenCV的一个入门blog。对应的要学习的内容是：OpenCV分析tfboys十周年演唱会灯牌大战结果（仅供学习，帝国姐妹不要讨伐我啊！！！）。

音视频系列blog

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1 效果图

话不多说，先上效果图！（源代码在文章最后）
演唱会灯牌大战效果图：
在这里插入图片描述
分析结果：

2 OpenCV配置

OpenCV是一个开源计算机视觉与图像处理库，同时也提供了丰富的音视频处理功能，它可以用于处理、分析和操作图像、视频以及音频数据。

2.1 下载OpenCV

OpenCV下载地址：https://opencv.org/releases/，可以根据自己的电脑的配置下载合适的OpenCV，我下载的是opencv-3.4.2-vc14_vc15.exe，双击该文件进行安装。
我已经默认你们装了vs2017或者其他版本。

2.2 配置OpenCV环境变量

将 OpenCV 配置到 Windows 环境变量中，可以在任何位置轻松访问 OpenCV 库和工具。以下是将 OpenCV 配置为 Windows 环境变量的步骤：

找到 OpenCV 安装路径：
- 在安装路径中找到D:\opencv\opencv\build\x64\vc15\bin（vs2015以前的版本以及vs2015找到vc14，我的是vs2017，所以选择vc15）。
添加系统环境变量：
- 在 Windows 搜索栏中搜索 “环境变量”，并选择 “编辑系统环境变量”。
- 在弹出的 “系统属性” 窗口中，点击 “环境变量” 按钮。
- 在 “环境变量” 窗口的 “系统变量” 部分，找到 “Path” 变量，然后点击 “编辑”。
添加 OpenCV 路径：
- 将D:\opencv\opencv\build\x64\vc15\bin添加在"Path" 变量的最后
- 确保每个路径之间使用分号进行分隔。
保存更改：
- 点击 “确定” 保存您所做的更改。
- 在打开的窗口中，继续点击 “确定” 以关闭系统属性窗口。

2.3 项目中配置OpenCV

新建 Visual Studio 2017 项目：
打开 Visual Studio 2017，创建一个新的 C++ 项目。

配置项目属性：

右键点击项目，在上下文菜单中选择“属性”。
在属性对话框中，选择“VC++ 目录”。
在“包含目录”项中，添加 OpenCV 的 include 目录的路径，我的是 D:\opencv\opencv\build\include。
在“库目录”项中，添加 OpenCV 的 lib 目录的路径，我的是 D:\opencv\opencv\build\x64\vc15\lib。

链接 OpenCV 库：

在属性对话框中，选择“链接器” -> “输入”。
在“附加依赖项”项中，添加以下库文件：
- opencv_worldxxx.lib，这里的 “xxx” 表示 OpenCV 的版本号。例如，如果下载的是 OpenCV 3.4.2，那么对应的库文件就是 opencv_world342.lib。

修改平台：
将vs2017平台改为x64。

完成以上步骤后，项目应该能够成功地链接和使用 OpenCV 库了。可以在项目中编写和运行 OpenCV 相关的代码。

3 代码分析

先准备一张图片，比如灯牌大战.jpg放在D盘，或者其他地方。

代码整体思路：采用遍历图像的每个像素，根据人眼感知的颜色范围判断像素是否为肉眼可见的颜色，然后计算占比并输出结果。

下面是代码的步骤：

导入库：
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
```
这部分代码导入了 OpenCV 库和 C++ 的输入输出流库。

主函数：

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("D:\\灯牌大战.jpg");

    if (image.empty()) {
        std::cout << "Error loading image." << std::endl;
        return -1;
    }

在主函数中，首先使用 OpenCV 的 imread 函数读取一张图像。如果图像读取失败，将输出错误信息并返回 -1。

计算颜色占比：

    // 计算每个颜色通道的像素数
    int totalPixels = image.rows * image.cols;

    int visibleBluePixels = 0;
    int visibleGreenPixels = 0;
    int visibleRedPixels = 0;

    // 遍历图像像素，计算肉眼可见的颜色占比
    for (int row = 0; row < image.rows; ++row) {
        for (int col = 0; col < image.cols; ++col) {
            cv::Vec3b pixel = image.at<cv::Vec3b>(row, col);

            // 根据人眼感知的颜色范围，判断像素是否为肉眼可见的颜色
            if (pixel[2] > 50 && pixel[2] > pixel[1] && pixel[2] > pixel[0]) {  // 判断红色
                visibleRedPixels++;
            } else if (pixel[1] > 50 && pixel[1] > pixel[0] && pixel[1] > pixel[2]) {  // 判断绿色
                visibleGreenPixels++;
            } else if (pixel[0] > 50 && pixel[0] > pixel[1] && pixel[0] > pixel[2]) {  // 判断蓝色
                visibleBluePixels++;
            }
        }
    }

这部分代码计算图像中每个颜色通道的像素数，并使用嵌套循环遍历图像的每个像素。对于每个像素，它会根据人眼感知的颜色范围判断是否为肉眼可见的颜色，然后将相应的计数器增加。

计算占比并输出结果：

          // 计算占比
    double visibleBluePercentage = static_cast<double>(visibleBluePixels) / totalPixels * 100;
    double visibleGreenPercentage = static_cast<double>(visibleGreenPixels) / totalPixels * 100;
    double visibleRedPercentage = static_cast<double>(visibleRedPixels) / totalPixels * 100;

    // 打印结果
    std::cout << "易烊千玺（红色）: " << visibleRedPercentage << "%" << std::endl;
    std::cout << "王俊凯（蓝色）: " << std::fixed << std::setprecision(2) << visibleBluePercentage << "%" << std::endl;
    std::cout << "王源（绿色）: " << visibleGreenPercentage << "%" << std::endl;

    return 0;
}