Open Source Computer Vision Library
intro.html#SECTION00040000000000000000
blog.csdn/chenyusiyuan/archive/2010/01/26/5259060.aspx
2.2.1 （1）处理鼠标事件:
2.2.2 （2）处理键盘事件:
2.2.3 （3）处理滑动条事件:
3 三、OpenCV的基本数据结构
3.1.1 （1） IPL 图像:
3.2.1 （1）矩阵:
3.2.2 （2）一般矩阵:
3.2.3 （3）标量:
3.3 3、其它结构类型
3.3.1 （1）点:
3.3.2 （2）矩形框大小（以像素为精度）:
3.3.3 （3）矩形框的偏置和大小:
4 四、图像处理
4.1 1、图像的内存分配与释放
4.1.1 （1）分配内存给一幅新图像:
4.1.2 （2）释放图像:
4.1.3 （3）复制图像:
4.1.4 （4）设置/获取感兴趣区域ROI:
4.1.5 （5）设置/获取感兴趣通道COI:
4.2 2、图像读写
4.2.1 （1）从文件中读入图像:
4.2.2 （2）保存图像:
4.3.1 （1）假设你要访问第k通道、第i行、第j列的像素。
4.3.2 （2）间接访问: (通用，但效率低，可访问任意格式的图像)
4.3.3 （3）直接访问: (效率高，但容易出错)
4.3.4 （4）基于指针的直接访问: (简单高效)
4.3.5 （5）基于 c++ wrapper 的直接访问: （更简单高效）
4.4 4、图像转换
4.4.1 （1）字节型图像的灰度-彩转换:
4.4.2 （2）彩图像->灰度图像:
激光墨线仪4.4.3 （3）不同彩空间之间的转换:
4.5 5、绘图指令
4.5.1 （1）绘制矩形:
4.5.2 （2）绘制圆形:
4.5.3 （3）绘制线段:
4.5.4 （4）绘制一组线段:
4.5.5 （5）绘制一组填充颜的多边形:
4.5.6 （6）文本标注:
5 五、矩阵处理
5.1 1、矩阵的内存分配与释放
5.1.1 （1）总体上:
5.1.2 （2）为新矩阵分配内存:
5.1.3 （3）释放矩阵内存:
5.1.4 （4）复制矩阵:
5.1.5 （5）初始化矩阵:
5.1.6 （6）初始化矩阵为单位矩阵:
5.2 2、访问矩阵元素
5.2.1 （1）假设需要访问一个2D浮点型矩阵的第（i, j）个单元.
5.2.2 （2）间接访问:
5.2.3 （3）直接访问（假设矩阵数据按4字节行对齐）:
5.2.4 （4）直接访问（当数据的行对齐可能存在间隙时 possible alignment gaps）:
5.2.5 （5）对于初始化后的矩阵进行直接访问:
5.3 3、矩阵/向量运算
[编辑]
[编辑]
[编辑]
[编辑]
5.3.1 （1） 矩阵之间的运算:
5.3.2 （2） 矩阵之间的元素级运算:5.3.3 （3） 向量乘积:电视机转盘
5.3.4 （4） 单一矩阵的运算:
5.3.5 （5） 非齐次线性方程求解:
5.3.6 （6） 特征值与特征向量 (矩阵为方阵):
6 六、视频处理
微孔抛光镜面加工6.1 1、从视频流中捕捉一帧画面
6.1.1 （1） OpenCV 支持从摄像头或视频文件（AVI 格式）中捕捉帧画面.6.1.2 （2） 初始化一个摄像头捕捉器:6.1.3 （3） 初始化一个视频文件捕捉器:6.1.4 （4） 捕捉一帧画面:
6.1.5 （5） 释放视频流捕捉器:6.2 2、获取/设置视频流信息
6.2.1 （1） 获取视频流设备信息:6.2.2 （2） 获取帧图信息:
6.2.3 （3） 设置从视频文件抓取的第一帧画面的位置:6.3 3、保存视频文件
6.3.1 （1） 初始化视频编写器:6.3.2 （2） 保持视频文件:6.3.3 （3） 释放视频编写器:
一、简介
1、OpenCV 的特点
（1）
总体描述
OpenCV
是一个基于C/C++
里德穆勒
其代码都经过优化，可用于实时处理图像
具有良好的可移植性
可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作
具有低级和高级的应用程序接口（API ）
提供了面向Intel IPP 高效多媒体函数库的接口，可针对你使用的Intel CPU 优化代码，提高程序性能（译注：OpenCV 2.0版的代码已显著优化，无需IPP 来提升性能，故2.0版不再提供IPP 接口）
（2
）
功能
图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换）
Image data manipulation (allocation, release, copying, setting, conversion).图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像
尼龙扣
/视频文件的输出）Image and video I/O (file and camera based input, image/video file output).
矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解）
Matrix and vector manipulation and linear algebra routines (products, solvers, eigenvalues, SVD).支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图）
Various dynamic data structures (lists, queues, sets, trees, graphs).
基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、彩变换、形态学处理、直方图、图像金
字塔结构）Basic image processing (filtering, edge detection, corner detection, sampling and interpolation, color conversion,morphological operations, histograms, image pyramids).
滚筒电机
结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟
[编辑]
[编辑]
[编辑]
[编辑]
[编辑]
[编辑]
合、狄劳尼三角化）
Structural analysis (connected components, contour processing, distance transform, various momen
ts, template
matching, Hough transform, polygonal approximation, line fitting, ellipse fitting, Delaunay triangulation).摄像头定标（寻和跟踪定标模式、参数定标、基本矩阵估计、单应矩阵估计、立体视觉匹配）
Camera calibration (finding and tracking calibration patterns, calibration, fundamental matrix estimation,
homography estimation, stereo correspondence).运动分析（光流、动作分割、目标跟踪）
Motion analysis (optical flow, motion segmentation, tracking).目标识别（特征方法、HMM 模型）
Object recognition (eigen-methods, HMM).
基本的GUI （显示图像/视频、键盘/鼠标操作、滑动条）
Basic GUI (display image/video, keyboard and mouse handling, scroll-bars).图像标注（直线、曲线、多边形、文本标注）Image labeling (line, conic, polygon, text drawing)
（3） OpenCV
模块
cv –
核心函数库
cvaux – 辅助函数库
cxcore –
数据结构与线性代数库
highgui – GUI 函数库ml – 机器学习函数库
2、有用的学习资源
（1）
参考手册：
<opencv-root>/docs/index.htm （译注：在你的OpenCV 安装目录<opencv-root>内）
（2）
网络资源：
: www.intel/technology/computing/opencv/软件下载: sourceforge/projects/opencvlibrary/
（3） 书籍：
Open Source Computer Vision Library
by Gary R. Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006). chenyusiyuan: 补充以
下书籍
Learning OpenCV - Computer Vision with the OpenCV Library
by Gary Bradski & Adrian Kaehler, O'Reilly Media, 1 st ed. (September, 2008).OpenCV 教程——基础篇
作者：刘瑞祯 于仕琪，北京航空航天大学出版社，出版日期：200706
（4）
视频处理例程(在
<opencv-root>/samples/c/):
颜跟踪
: camshiftdemo 点跟踪: lkdemo 动作分割: motempl
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议