01 邂逅Opencv
OpenCV:Open Source Computer Vision Library<开源计算机视觉库>
首先在上一节安装好了，然后用一个测试文件（上节00有代码），可以正常的运行。
然后还不要着急去学习怎么图像处理，因为还要知道一些常识。
准备知识也是很重要
- 模块
- #include
- namespace
- argc argv
- Mat
(1) 模块
在这个文件下D:\ProgramFiles\OpenCV\build\include\opencv2会看到很多东西，这些都是需要的模块(注：也可以在opencv2\opencv_modules.hpp看到)，里面有很多的要用的东西
介绍这个就不说了
因为是图像处理，先不用管那么多的模块，先去认识core imgproc highgui这三个，其他的用到的时候再去看吧
为 什么要看这个三个呢？
一、Core 核心功能模块（核心所以必须要啊），主要包含opencv基本数据结构，动态数据结构，绘图函数，数组操作相关函数，听听这些名字就知道必须要用了
二、Imgproc 这是图像处理模块，既然是处理图像，那也是没的说了
三、Highgui GUI图形用户界面，简单的说，你要用窗口，用界面，什么输入输出了，那你就用他的模块了
（2）#include
正如你经常看到的，每个代码的前面都会有这养的include，包含才可用，学过c++的应该很懂
#include
#include
(3) namespace
还有一个需要注意的是这样的话
[plain] view plain copy
- using namespace cv;
[plain] view plain copy
- using namespace std;
因为OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，想要用，就的提前给人家打声招呼，所以要加上using namespacecv;这个方法比较好，只要一句话就可以，但是如果你加这一句，那么后面如果你要用类和函数的话，你就的这样写,很麻烦，std同理，std是一个类（输入输出标准），它包括了cin成员和cout成员，usingname space std ;以后才能使用它的成员。
[cpp] view plain copy[cpp] view plain copy
- image=cv::imread(“lena.jpg”)
[cpp] view plain copy
- cv::nameWindow(“original image”);
[cpp] view plain copy
- cv::imshow(“original image”,image)
(4) argc argv
对于一个程序来说，都会有一个main()函数
例如我们常用的一句话
main(int argv char **argv)
这里的int argc 为整型，用来统计程序运行时，发送给main函数的命令行参数；char **argv 是字符串数组用来存放指向字符串参数的指针数组，每一个元素指向一个参数
imread(argv[1],1),//意思是读取字符串名为argv[1]的图片，argv[1]指向在DOS命令行中执行程序名后的第一个字符串
（5）Mat
自从版本2.0，OpenCV采用了新的数据结构，用Mat类结构取代了之前用extended C写的cvMat和lplImage（在学习代码的时候，会经常看到IplImage），更加好用啦，最大的好处就是更加方便的进行内存管理，对写更大的程序是很好的消息。
如果光说Mat其中就可以是一篇很长的文章，因为用法太多， Mat是OpenCV里最基本的一个类，它用来表示图像，有部分组成，一个是矩阵头，一个是指向存储所有像素值的矩阵的指针，其中幅值与复制只是复制了信息头。下面给出超具体的例子，可以慢慢体会每一个Mat的应用,还有以前一篇写的复制问题可以参考http://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/51452939
[cpp] view plain copy
- #include
- #include
- #include
- #include
- using namespace std;
- using namespace cv;
- int main()
- {
- //Mat() Constructor
- Mat M(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));
- cout<<"M = "<
- //C/C++ arrays and initialize via constructor
- int sz[3]={2,2,2};//创建一个三维矩阵
- Mat L(3,sz,CV_8UC1,Scalar::all(0));
- //cout<<"L = "<
- //create a header for an already existing IplImage pointer
- IplImage* img = cvLoadImage("D:\\lena.bmp",1);
- Mat mtx(img);//把IplImage*转换为Mat
- //create()函数
- M.create(4,4,CV_8UC(2));
- cout<<"M = "<
- //MATLAB风格初始化:zero(),ones(),:eyes().
- Mat E = Mat::eye(4,4,CV_64F);
- cout<<"E = "<
- Mat O = Mat::ones(2,2,CV_32F);
- cout<<"O = "<
- Mat Z = Mat::zeros(3,3,CV_8UC1);
- cout<<"Z = "<
- //小矩阵用逗号初始化
- Mat C = ( Mat_<double>(3,3)<< 0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);
- cout<<"C = "<
- //对已经存在的Mat对象创建新的头，并克隆或复制
- Mat RowClone = C.row(1).clone();
- cout<<"RowClone = "<
- //利用随机函数创建Mat矩阵
- Mat R = Mat(3,2,CV_8UC3);
- randu(R,Scalar::all(0),Scalar::all(255));
- cout<<"R = "<
- //打印输出格式化
- //default格式
- cout<<"R(default) = "<
- //Python格式
- cout<<"R(Python) = "<
- //comma separated values(CSV)
- cout<<"R(csv) = "<
- //numpy
- cout<<"R(numpy) = "<
- //C
- cout<<"R(c) = "<
- //2D Point
- Point2f p(5,1);
- cout<<"Point(2D) = "<
- //3D Point
- Point3f P3f(2,6,7);
- cout<<"Point (3D) = "<
- //std::vector via cv::Mat
- vector<float> v;
- v.push_back((float)CV_PI);
- v.push_back(2);
- v.push_back(3.01f);
- cout<<"Vector of floats via Mat = "<
- //std::vector of points
- vector
vPoints(20); - for(size_t E=0;E
- vPoints[E] = Point2f((float)(E*5),(float)(E%7));
- cout<<"A Vector of 2D POINTS = "<
- return 0;
- }
除此之外呢，Mat类还有很多的属性，方便我们理解图像矩阵，例如高度、宽度等
[cpp] view plain copy
- Mat img(3, 4, CV_16UC4, Scalar_
(1, 2, 3, 4)); - cout <<"img is:"<< img << endl;
- cout << "dims:" << img.dims << endl;
- cout << "rows:" << img.rows << endl;
- cout << "cols:" << img.cols << endl;
- cout << "channels:" << img.channels() << endl;
- cout << "type:" << img.type() << endl;
- cout << "depth:" << img.depth() << endl;
- cout << "elemSize:" << img.elemSize() << endl;
- cout << "elemSize1:" << img.elemSize1() << endl;
部分内容转自：http://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/51879160
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