贾志刚Opencv图像处理视频教程学习笔记.pdf

发布时间：2022-06-13 发布人：admin 分类：说明书资料大小：14.44M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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OpenCV图像处理教程学习笔记摘要

1.1 OpenCV介绍与环境搭建

1.2 加载、显示、修改、保存图像

1.3 像素指针、像素范围、掩膜操作

1.4 Mat对象

1.5 读写像素

1.6 图像混合

1.7 调整图像亮度与对比度

1.8 绘制形状与文字

1.9 平滑模糊滤波

1.10 膨胀与腐蚀

1.11 形态学操作

1.12 形态学应用-提取水平与垂直线

1.13 图像金字塔-上采样与降采样

1.14 基本阈值操作

1.15 自定义线性滤波

1.16 卷积边界处理

1.17 Sobel算子

1.18 Laplacian算子

1.19 Canny边缘检测

1.20 霍夫线变换

1.21 霍夫圆变换

OpenCV图像处理|1.1 OpenCV介绍与环境搭建 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：opencv.org/ opencv库各版本下载：sourceforge.net/project opencv.org/releases.htm

opencv中文网站论坛：opencv.org.cn/ opencv 1.x中文文档：wiki.opencv.org.cn/inde opencv 2.3文档：opencv.org.cn/opencvdoc opencv 3.4文档：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visualstudio.com/zh-han （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：

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