OpenCV中文入门:实战教程与基础函数详解
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更新于2024-07-23
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OpenCV中文入门教程是一本面向初学者的指南,介绍了OpenCV(Open Source Computer Vision Library)这一体现了计算机视觉技术的强大工具。OpenCV由Gary R. Bradski、Vadim Pisarevsky和Jean-Yves Bouguet三位作者编写,并于2006年首次出版。这本书旨在帮助读者理解和应用OpenCV进行视频处理、图像处理和机器视觉任务。
OpenCV的核心在于其丰富的视频处理和图像处理例程,例如色彩跟踪(通过camshiftdemo)、点跟踪(使用lkdemo)、动作分割(motempl)、边缘检测(laplace)等。这些示例代码通常位于<opencv-root>/samples/c/目录下,为学习者提供了实际操作的机会。
矩阵数据类型是OpenCV编程的基础,如CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>,其中bit_depth指位深度,S表示有符号整数,U表示无符号整数,F表示浮点数。例如,CV_8UC1表示一个8位无符号单通道矩阵,而CV_32FC2则代表一个32位浮点双通道矩阵。
图像数据类型采用IPL_DEPTH_<bit_depth>(S|U|F)的格式,如IPL_DEPTH_8U代表8位无符号图像,IPL_DEPTH_32F则表示32位浮点图像。
在编程过程中,需要引用OpenCV的相关头文件,如#include<cv.h>、#include<cvaux.h>和#include<highgui.h>。特别地,尽管#include<cxcore.h>也在列举中,但通常这个头文件已被cv.h包含,所以在实际项目中可能并不需要单独引入。
在Linux系统上,编译OpenCV程序的命令通常涉及g++编译器,如g++ hello-world.cpp -o hello-world -I/usr/local/include/opencv -L/usr/local/lib -lm -lcv -lhighgui -lcvaux,这里包含了头文件路径和链接所需的相关库。而在Windows系统中,需要注意设置项目属性来指定OpenCV的头文件和库文件路径,以确保编译顺利。
整个教程以C语言为例,提供了一个C程序实例的概述,展示了OpenCV在实际项目中的应用。通过这些内容,学习者可以逐步掌握OpenCV的基本概念、数据结构和函数使用,从而在计算机视觉领域开展工作。无论是用于图像分析、机器学习还是机器人视觉,OpenCV都是一个不可或缺的工具。
2011-05-04 上传
2011-10-06 上传
2023-02-27 上传
2023-02-27 上传
2015-12-09 上传
2021-09-10 上传
2007-11-15 上传
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