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opencv的基本框架

作为一开始接触opencv的小伙伴们，自然要先搞清楚opencv的框架了，我们就从他的模块框架来了解一下好了。

首先，最总的，就是

incluce  
   

这个头文件了，他包含了opencv所有的模块的头文件，理论上我们写opencv程序，就包含一个这个头文件就万事大吉了，但这样会极大的降低我们程序的编译速度，因此我们还是希望可以了解各个模块的头文件，写程序是仅包含用到的头文件。

include 
   

core模块包含了新式C++风格的结构和数学运算

include 
   

imgproc模块包含了C++风格的图像处理函数

include  
   

此头文件包含了最近邻搜索匹配函数

include  
   

video模块包含了视觉追踪以及背景分割

include 
   

用于追踪的二维特征

include  
   

级联人脸分类器，latent SVM分类器，HoG特征和平面检测器

include 
   

校准以及双目视觉相关

include  
   

机器学习，聚类，以及模式识别相关

include  
   

新式C++风格的显示，滑动条，鼠标操作以及输入输出相关

include 
   

用户贡献的代码，皮肤检测，模糊Mean-Shift追踪，spin image算法及自相似特征

示例程序

一：显示图片

我们看了上面的介绍，自然知道，显示，读取图片这些操作，自然是在highgui模块中了。下面写程序：

#include "pch.h"#include 
   
    #include  
    
     using namespace std;using namespace cv;int main(){
   	Mat img = imread("1.jpg");	if (img.empty())	{
   		printf("没有找到照片！");		return -1;	}	namedWindow("example1", WINDOW_AUTOSIZE);	imshow("example1", img);	waitKey();	return 0;}
    
   

我们来逐行分析这个程序，

第一行： Mat img = imread(“1.jpg”); 定义了一个Mat图像类型img来接收读取的图片，用到函数

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

该函数第一个参数为图片路径名，如果图片在此工程目录下，则只需要写图片名“1.jpg”，

第二个参数为表示符，默认为1，将图像转换为彩色再返回，若为0，则转换为灰度图再返回。 第二行：

if (img.empty())	{
   		printf("没有找到照片！");		return -1;	}

此代码段为判断读取图片是否存在。

第三行：

namedWindow("example1", WINDOW_AUTOSIZE);

运用namedWindow()函数创建一个名为example1的窗口，用来存储图像。第二个参数为标识符。

- WINDOW_NORMAL      用户可以随意改变窗口大小 - WINDOW_AUTOSIZE   窗口可根据突变大小自行调整，用户不可随意改变 - WINDOW_OPENGL      窗口创建时会支持OpenGL

第四行：

imshow("example1", img);

该代码将图片img显示于窗口example1中。

第五行：

waitKey();

代码可以防止程序运行窗口闪退，waitKey()括号内，如果为0或空，则程序会暂停等待键盘事件，如果大于0，则会等待相同时长的毫秒时间。

运行结果：

二：读取视频

#include "pch.h"#include 
   
    #include  
    
     #include 
     
      using namespace std;using namespace cv;int main(){
   	namedWindow("Example2", WINDOW_AUTOSIZE);	VideoCapture cap;	cap.open("1.mp4");	Mat frame;	while(1) {
   		cap >> frame;		if (frame.empty())  break;		imshow("Example2", frame);		waitKey(30);	}	return 0;}
     
    
   

首先，我们使用VideoCapture cap;定义了一个视频对象，使用该对象的成员函数open()来打开工程目录下的一段程序。

Mat frame;定义了一个Mat类型的图像frame来存储每一帧。 if (frame.empty()) break;用来检测读取帧是否为空，若为空，即视频播放完毕。 imshow(“Example2”, frame);用来显示该视频帧 waitKey(30); 用来延时30mm

三：完成视频跳转

如果我们想让视频完成跳转，则需要添加一个滑动条，程序中多处用到了cap.set()函数，该函数经常与cap.get()函数配合使用/

#include "pch.h"#include 
   
    #include  
    
     #include 
     
      //按下S键来执行单步模式，按下R恢复视频连续播放using namespace std;using namespace cv;int g_slider_position = 0;  //定义视频位置变量int g_run = 1, g_dontset = 0;  //设置视频模式标志位VideoCapture cap;void on_TrackbarSlide(int pos, void*)   //滑动条响应函数{
   	cap.set(CAP_PROP_POS_FRAMES, pos);   //设置帧	if (!g_dontset)		g_run = 1;	g_dontset = 0;}
     
    
   

首先创建了一些全局变量和回调函数，回调函数内设置了帧的跳转和一些标志位的置换

int main(){
   	namedWindow("Example3", WINDOW_AUTOSIZE);	cap.open("1.mp4");	int frames = (int)cap.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT);   //帧数	int tmpw = (int)cap.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);     //宽	int tmph = (int)cap.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);    //高	cout << "Video has " << frames << "frames of dimensions( " << tmpw << " ," << tmph << " )." << endl;

然后是主函数，创建了一个窗口来显示视频，定义了帧数，视频宽度，高度。

createTrackbar("Position", "Example3", &g_slider_position, frames, on_TrackbarSlide);

创建了一个滑动条函数，该函数原型和用法如下：

/*

int createTrackbar(	conststring& trackbarname,   #轨迹条名称	conststring& winname,		 #窗口名称	int*         value,			 #指向整型的指针，表示当前滑块的位置	int			 count,			 #最大位置	TrackbarCallback   onChange = 0,   //回调函数，每次滑块改变位置时，这个函数就会回调	void*        userdata = 0					);

*/

Mat frame;	while(1) {
   		if (g_run != 0) {
      //运行单步模式			cap >> frame;			if(frame.empty()) break;			int current_pos = (int)cap.get(CAP_PROP_POS_FRAMES);   //获取的帧索引			g_dontset = 1;			setTrackbarPos("Position", "Example3", current_pos);  //使进度条跟着视频运			imshow("Example3", frame);			g_run -= 1;				}		char c = (char)waitKey(10);		if (c == 's'){
   			g_run = 1; cout << "Single step, run = " << g_run << endl;		}		if (c == 'r'){
   			g_run = -1; cout << "Run mode ,run = " << g_run << endl;		}		if (c == 27)			break;	}	return 0;}

最后是视频的显示，其中用到了一个setTrackbarPos（）函数，该函数用法如下：

设置trackbar位置void  setTrackbarPos(			const char& trackbar_name,  //trackbar 的名字			const char* window_name,    //trackbar 父窗口的名字			int  pos       //新的位置					  );

四：获取图像像素点的方法

#include "pch.h"#include 
   
    #include 
    
     using namespace std;using namespace cv;int main(){
   	Mat img = imread("1.jpg");	int x = 32, y = 64;	//第一种访问方式	cout << "第一种方法：" << endl;	Vec3b intensity = img.at
     
      (y, x);	uchar blue = intensity[0];	uchar green = intensity[1];	uchar red = intensity[2];	cout << "At (x,y)=(" << x << "," << y << "):(blue,green,red)=(" << (unsigned int)blue << ',' << (unsigned int)green		<< ',' << (unsigned int)red << ")" << endl;	//第二种访问方式	cout << "第二种方法：" << endl;	blue = img.at
      
       (y, x)[0];	green = img.at
       
        (y, x)[1];	red = img.at
        
         (y, x)[2]; cout << "At (x,y)=(" << x << "," << y << "):(blue,green,red)=(" << (unsigned int)blue << ',' << (unsigned int)green << ',' << (unsigned int)red << ")" << endl; waitKey(); return 0;}
        
       
      
     
    
   

这儿有两种访问像素点的方法，两种方法是等价的，运行结果如下：

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