初识OpenCV（基础篇）

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。例如C接口函数cvCanny()实现了Canny边缘提取算法。可以直接将这些源代码添加到我们自己的软件项目中，而不需要自己再去写代码实现Canny算法。

 由于OpenCV中源代码文件巨多，根据算法的功能，将这些源文件分到多个模块中：core、imgproc、highgui等。将每个模块中的源文件编译成一个库文件（如opencv_core.lib、opencv_imgproc.lib、opencv_highgui.lib等），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则可。

OpenCV主体分为五个模块：

OpenCV的CV模块包含基本的图像处理函数和高级的计算机视觉算法。

ML是机器学习库，包含一些基于统计的分析和聚类工具。
HighGUI包含图像和视频输入/输出的函数。

CXCore包含OpenCV的一些基本数据结构和相关函数。

CvAux模块，该模块一般存放一些即将被淘汰的算法和函数（如嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别算法），同时还有一些新出现的实验性的算法（如背景和前景的分割）

C/C++语言中的main函数，经常带有参数argc，argv，如下： 

int main(int argc, char** argv)

或者

int main(int argc, char* argv[])

在上面代码中，argc表示命令行输入参数的个数（以空白符分隔），argv中存储了所有的命令行参数。

下面的程序演示argc和argv的使用： 

#include <stdio.h>

int main(int argc, char ** argv) {

    int i;

    for (i=0; i < argc; i++)

        printf("Argument %d is %s.\n", i, argv[i]);     return 0; }

openCV常见编译错误：

找不到头文件往往会提示如下错误：

hello.cpp(2): fatal error C1083: Cannot open include file: 'opencv2/opencv.hppp': No such file or directory

找不到头文件一般有两个原因：一个是头文件的文件名拼写错误；或者未将头文件所在路径添加到开发环境中。

这个例子显然是拼写错误，但是更多的情况下都是第二种错误。

我们再来详细的说说关于OpenCV

OpenCV采用BSD协议，这是一个非常宽松的协议。简而言之，用户可以修改OpenCV的源代码，可以将OpenCV嵌入到自己的软件中，可以将包含OpenCV的软件销售，可以用于商业产品，也可以用于科研领域。BSD协议并不具有“传染性”，如果你的软件中使用了OpenCV，你不需要公开代码。你可以对OpenCV做任何操作，协议对用户的唯一约束是要在软件的文档或者说明中注明使用了OpenCV，并附上OpenCV的协议。

openCV小例子（读取图像）

#include <stdio.h>

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv )

{

    if ( argc != 2 )

    {

        printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>\n");

        return -1;

    }

    Mat image;

    image = imread( argv[1], 1 );

    if ( !image.data )

    {

        printf("No image data \n");

        return -1;

    }

    namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );

    imshow("Display Image", image);

    waitKey(0);

    return 0;

}

OpenCV中读图像文件：

将图像文件读入内存，可以使用 imread()函数；将 Mat 对象以图像文件格式

写入内存，可以使用 imwrite()函数。

 

imread()函数返回的是 Mat 对象，如果读取文件失败，则会返回一个空矩阵，

即 Mat::data 的值是 NULL。执行 imread()之后，需要检查文件是否成功读入，你

可以使用 Mat::empty()函数进行检查。imread()函数的声明如下：

Mat imread(const string&filename, int flags=1 )

很明显参数 filename 是被读取或者保存的图像文件名；在 imread()函数中，

flag 参数值有三种情况：

  flag>0，该函数返回 3通道图像，如果磁盘上的图像文件是单通道的灰

度图像，则会被强制转为 3通道；

  flag=0，该函数返回单通道图像，如果磁盘的图像文件是多通道图像，则

会被强制转为单通道；

  flag<0，则函数不对图像进行通道转换。

 

imread()函数支持多种文件格式，且该函数是根据图像文件的内容来确定文

件格式，而不是根据文件的扩展名来确定。所只是的文件格式如下：

  Windows 位图文件 - BMP,DIB；

  JPEG 文件 - JPEG,JPG, JPE；

  便携式网络图片 - PNG；

  便携式图像格式 - PBM，PGM，PPM；

  Sun rasters - SR，RAS；

  TIFF 文件 - TIFF，TIF;

  OpenEXR HDR 图片 - EXR;

  JPEG 2000 图片- jp2。

你所安装的 OpenCV 并不一定能支持上述所有格式，文件格式的支持需要特

定的库，只有在编译 OpenCV添加了相应的文件格式库，才可支持其格式。

 

OpenCV中写图像文件：

将图像写入文件，可使用 imwrite()函数，该函数的声明如下：

bool imwrite(const string&filename, InputArray image,

const vector<int>¶ms=vector<int>())

 

文件的格式由 filename参数指定的文件扩展名确定。推荐使用 PNG文件格

式。BMP 格式是无损格式，但是一般不进行压缩，文件尺寸非常大；JPEG 格式

的文件娇小，但是 JPEG 是有损压缩，会丢失一些信息。PNG是无损压缩格式，

推荐使用。

imwrite()函数的第三个参数 params可以指定文件格式的一些细节信息。这

个参数里面的数值是跟文件格式相关的：

  JPEG：表示图像的质量，取值范围从 0 到 100。数值越大表示图像质量

越高，当然文件也越大。默认值是 95。

  PNG：表示压缩级别，取值范围是从 0 到 9。数值越大表示文件越小，

但是压缩花费的时间也越长。默认值是 3。

  PPM，PGM 或 PBM：表示文件是以二进制还是纯文本方式存储，取值为

0 或 1。如果取值为 1，则表示以二进制方式存储。默认值是 1。

 

另外需要注意的是，在保存文件时，如果文件已经存在，imwrite()函数不会

进行提醒，将直接覆盖掉以前的文件。

 

并不是所有的 Mat 对象都可以存为图像文件，目前支持的格式只有 8U 类型

的单通道和 3 通道（颜色顺序为 BGR）矩阵；如果需要要保存 16U 格式图像，只

能使用 PNG、JPEG 2000 和 TIFF 格式。如果希望将其他格式的矩阵保存为图像文

件，可以先用 Mat::convertTo()函数或者 cvtColor()函数将矩阵转为可以保存的格

式。

 

下面例程展示了如何读入一副图像，然后对图像进行 Canny 边缘操作，最后

将结果保存到图像文件中。

#include <iostream>

#include"opencv2/opencv.hpp"

using namespace std;

using namespace cv;

int main(int argc, char*argv[])

{

//读入图像，并将之转为单通道图像

Mat im =imread("lena.jpg", 0);

//请一定检查是否成功读图

if( im.empty() )

{

cout << "Can notload image." << endl;

return -1;

}

//进行 Canny 操作，并将结果存于 result

Mat result;

Canny(im, result, 50, 150);

//保存结果

imwrite("lena-canny.png",result);

return 0;

}

将 lena.jpg 文件放在当前目录，运行该例程后，lena-canny.png 将会出现在当

前目录

 

下面我们介绍OpenCV读写视频：

介绍 OpenCV 读写视频之前，先介绍一下编解码器（codec）。

视频的格式主要由压缩算法决定。压缩算法称之为编码器（coder），解压算

法称之为解码器（decoder），编解码算法可以统称为编解码器（codec）。视频文

件能读或者写，关键看是否有相应的编解码器。

OpenCV 2 中提供了两个类来实现视频的读写。读视频的类是 VideoCapture，

写视频的类是 VideoWriter。

 

OpenCV读视频：

VideoCapture 既可以从视频文件读取图像，也可以从摄像头读取图像。可以

使用该类的构造函数打开视频文件或者摄像头。如果 VideoCapture 对象已经创

建，也可以使用 VideoCapture::open()打开，VideoCapture::open()函数会自动调用

VideoCapture::release()函数，先释放已经打开的视频，然后再打开新视频。

如果要读一帧，可以使用 VideoCapture::read()函数。VideoCapture类重载了>>

操作符，实现了读视频帧的功能。下面的例程演示了使用 VideoCapture 类读视

频。

#include <iostream>

#include"opencv2/opencv.hpp"

using namespace std;

using namespace cv;

int main(int argc, char**argv)

{

//打开第一个摄像头

//VideoCapture cap(0);

//打开视频文件

VideoCapturecap("video.short.raw.avi");

//检查是否成功打开

if(!cap.isOpened())

{

cerr << "Can notopen a camera or file." << endl;

return -1;

}

Mat edges;

//创建窗口

namedWindow("edges",1);

for(;;)

{

Mat frame;

//从 cap 中读一帧，存到 frame

cap >> frame;

//如果未读到图像

if(frame.empty())

break;

//将读到的图像转为灰度图

cvtColor(frame, edges,CV_BGR2GRAY);

//进行边缘提取操作

Canny(edges, edges, 0, 30, 3);

//显示结果

imshow("edges",edges);

//等待 30 秒，如果按键则推出循环

if(waitKey(30) >= 0)

break;

}

//退出时会自动释放 cap 中占用资源

return 0;

}

 

OpenCV写视频：

使用 OpenCV 创建视频也非常简单，与读视频不同的是，你需要在创建视频

时设置一系列参数，包括：文件名，编解码器，帧率，宽度和高度等。编解码器

使用四个字符表示，可以是CV_FOURCC('M','J','P','G')、CV_FOURCC('X','V','I','D')及

CV_FOURCC('D','I','V','X')等。如果使用某种编解码器无法创建视频文件，请尝试其

他的编解码器。

将图像写入视频可以使用 VideoWriter::write()函数，VideoWriter类中也重载

了<<操作符，使用起来非常方便。另外需要注意：待写入的图像尺寸必须与创建

视频时指定的尺寸一致。

 

下面例程演示了如何写视频文件。本例程将生成一个视频文件，视频的第 0

帧上是一个红色的“0”，第 1 帧上是个红色的“1”，以此类推，共 100 帧。

#include <stdio.h>

#include <iostream>

#include"opencv2/opencv.hpp"

using namespace std;

using namespace cv;

int main(int argc, char**argv)

{

//定义视频的宽度和高度

Size s(320, 240);

//创建 writer，并指定 FOURCC 及 FPS 等参数

VideoWriter  writer = VideoWriter("myvideo.avi",

CV_FOURCC('M','J','P','G'),25, s);

//检查是否成功创建

if(!writer.isOpened())

{

cerr << "Can notcreate video file.\n" << endl;

return -1;

}

//视频帧

Mat frame(s, CV_8UC3);

for(int i = 0; i < 100; i++)

{

//将图像置为黑色

frame = Scalar::all(0);

//将整数 i 转为 i 字符串类型

char text[128];

snprintf(text, sizeof(text),"%d", i);

//将数字绘到画面上

putText(frame,  text, Point(s.width/3,  s.height/3),

FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,3,

Scalar(0,0,255), 3, 8);

//将图像写入视频

writer << frame;

}

//退出程序时会自动关闭视频文件

return 0;

}

Opencv支持的功能描述

图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 

图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 

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）  支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 
基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构）

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、椭圆拟合、狄劳尼三角化） 

摄像头定标（寻找和跟踪定标模式、参数定标、基本矩阵估计、单应矩阵估计、立体视觉匹配） 
运动分析（光流、动作分割、目标跟踪） 

目标识别（特征方法、HMM模型） 

基本的GUI（显示图像/视频、键盘/鼠标操作、滑动条）  图像标注（直线、曲线、多边形、文本标注）

OK，哈哈。最后我们来看看那个

莱娜·瑟德贝里

莱娜·瑟德贝里（瑞典文：Lena Soderberg），1951年3月31日出生于瑞典，在1972年11月期的《花花公子》杂志中，她化名为莱娜·舍布洛姆，成为了当期的玩伴女郎。她的中间折页照片由Dwight Hooker拍摄。她的照片（即莱娜图）后来被数字图像处理领域所广泛使用。1997年，在图像科学和技术协会（英语：Society
for Imaging Science and Technology）的第50届会议上，她被邀为贵宾出席。在会议上，她忙于签名、拍照以及介绍自我。

关于Lena Soderberg (ne Sjooblom)的报道说她居住在她的本国瑞典，有着幸福的婚姻并是三个孩子的妈妈，在liquor monopoly州有一份工作。1988年，她被某个瑞典计算机相关杂志采访，因为她的照片而发生的一切令她很高兴。这是她第一次得知她的照片在计算机领域被使用。

为何要使用Lenna图像？
David C. Munson. 在“A Note on Lena” 中给出了两条理由：

首先，Lenna图像包含了各种细节、平滑区域、阴影和纹理，这些对测试各种图像处理算法很有用。它是一副很好的测试图像！

第二，Lena图像里是一个很迷人的女子。所以不必奇怪图像处理领域里的人（大部分为男性）被一副迷人的图像吸引。

我知道你一定特别想要看原图，那么请看！！！



参考资料：《OpenCV入门教程》 作者：于仕琪，博士，助理研究员，深圳大学副教授，OpenCV中文站站长。