opencvc艹：配置环境，opencv的数据类型

配置环境

1. 环境变量 D:\opencv\opencv 3.4\build\x64\vc15\lib

2. 新建项目

3. opencv\build\x64\vc15\bin下&＃xff0c;复制
   opencv_world440.dll
   opencv_world440d.dll
   opencv_videoio_ffmpeg440_64.dll
   三个动态链接库到
   C:\Windows\System32 路径下&＃xff1a;

4. 项目右键&＃xff0c;属性。平台 x64 。配置管理器中修改平台 x64 .

5. 点击VC &＃43;&＃43; 目录&＃xff0c; 点击包含目录&＃xff0c;点击右边的下拉三角形&＃xff0c;点击编辑&＃xff0c;将如下目录输入即可&＃xff0c;
   opencv\build\include
   opencv\build\include\opencv2
   这表示&＃xff0c;VC&＃43;&＃43; 会从此opencv 算法目录调用。

6. 点击库目录&＃xff0c;点击右边的下拉三角形&＃xff0c;点击编辑&＃xff0c;将如下目录输入即可&＃xff0c;
   E:\opencv\build\x64\vc15\lib

7. 点击链接器&＃xff0c;点击输入&＃xff0c;点击附加依赖项&＃xff0c;点击右边的下拉三角形&＃xff0c;点击编辑&＃xff0c;将如下目录输入即可&＃xff0c;
   opencv_world440d.lib

8. 测试一下

# include
#includeusing namespace cv;int main(int argc, char** argv) {Mat image &＃61; imread("D:\\jupyter-notebook\\opencv\\5.jpg");if (image.empty()) {printf("could not load image...\n");return -1;}//namedWindow("test_opencv_setup", 0);imshow("test_opencv_srtup", image);waitKey(0);return 0;}


opencv 初探

头文件

• #include “opencv2/core/core.hpp” 结构和数学运算
• #include“openc2/flann/minflann.hpp" 最近邻搜索匹配函数
• #include "opencv2/imporc/imgproc.hpp” 图像处理函数
• #include “opencv2/vide/photo.hpp" 操作和回复照片的相关算法
• #include “opencv2/video/video.hpp” 视觉追踪和背景分割
• #include “opencv2/features2d/features2d.hpp” 用于追踪的二维特征
• #include “opencv2/objdetect/objdetect.hpp” 级联分类器, latent SVM 分类器&＃xff0c;HoG特征和平面片检测器
• #include “opencv2/calib3d/calib3d.hpp” 校准以及双目视觉
• #include “opencv2/ml/ml.cpp” 机器学习&＃xff0c;聚类&＃xff0c; 和模式识别有关
• #include “opencv2/highgui/highgui.hpp” 显示&＃xff0c;滚动条&＃xff0c;鼠标操作以及输入输出
• #include “opencv2/contrib/contirb.hpp” 皮肤检测&＃xff0c;模糊的Mean-shift 追踪&＃xff0c;spin image 算法和自相似特征等。
• 还有包括了全部的 #include “opencv2/opecv.hpp”

从一个小程序开始&＃xff1a;

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include
#include using namespace std;int g_slider_position &＃61; 0;
int g_run &＃61; 1, g_dontset &＃61; 0; //g_run&＃61;1 就是每次前进一帧&＃xff0c;g_dontset 就是手动拖动滚动条时保持之前的模式
cv::VideoCapture g_cap;void onTrackbarSlide(int pos, void*) {g_cap.set(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, pos); // 回调函数if (!g_dontset) g_run &＃61; 1; g_dontset &＃61; 0;
}void main()
{cv::namedWindow("Example 2-4", cv::WINDOW_AUTOSIZE);g_cap.open("D:\\opencv\\sources\\samples\\data\\vtest.avi");int frames &＃61; (int)g_cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT); // 读取视频的帧数&＃xff0c;宽高int tmpw &＃61; (int)g_cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH);int tmph &＃61; (int)g_cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);cout << "Video has " << frames << " frames of dimensions("<< tmpw << ", " << tmph << ")." << endl;cv::createTrackbar( // 创建滚动条"Position","Example 2-4",&g_slider_position,frames,onTrackbarSlide);cv::Mat frame;for (;;) {if (g_run !&＃61; 0) {g_cap >> frame;if (frame.empty()) break;int current_pos &＃61; (int)g_cap.get(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES); // 当前的帧数g_dontset &＃61; 1;cv::setTrackbarPos("Position", "Example 2-4", current_pos);cv::imshow("Example 2-4", frame);g_run -&＃61; 1;}char c &＃61; (char)cv::waitKey(10);if (c &＃61;&＃61; &＃39;s&＃39;) { // single step g_run &＃61; 1;cout << "Single step, run &＃61; " << g_run << endl;}if (c &＃61;&＃61; &＃39;r&＃39;) { // run modeg_run &＃61; -1;cout << "Run mode, run &＃61; " << g_run << endl;}if (c &＃61;&＃61; 27) break;}
}


c艹的代码量真多啊&＃xff0c;没啥功能就要那么多行。

作为刚入c&＃43;&＃43; 深坑的萌新记录一下
argc和argv参数在用命令行编译程序时有用。main( int argc, char* argv[], char **env ) 中
- 第一个参数&＃xff0c;int型的argc&＃xff0c;为整型&＃xff0c;用来统计程序运行时发送给main函数的命令行参数的个数&＃xff0c;在VS中默认值为1。
- 第二个参数&＃xff0c;char*型的argv[]&＃xff0c;为字符串数组&＃xff0c;用来存放指向的字符串参数的指针数组&＃xff0c;每一个元素指向一个参数。各成员含义如下&＃xff1a;
- argv[0]指向程序运行的全路径名
- argv[1]指向在DOS命令行中执行程序名后的第一个字符串
- argv[2]指向执行程序名后的第二个字符串
- argv[3]指向执行程序名后的第三个字符串
- argv[argc]为NULL

命令行中的使用就是&＃xff08;WIN&＃xff09;&＃xff1a;"opencv c艹.exe" D:\opencv\sources\samples\data\vtest.avi

opencv的数据类型

1. 固定向量类 Vec&＃xff0c;用于已知维度的小型向量。相当于列为1 的Matx<> ,cv::Vec{2,3,4,6}{b,s,w,i,f,d}, w 无符号短整型。b 无符号字符型&＃xff0c;s 短整型&＃xff0c;i int &＃xff0c;f,d 浮点类型
   
   可以方便的通过单个数来索引。

2. Point 类&＃xff0c;基本的模板结构表示任何类型的点&＃xff08;二维三维&＃xff09;。一般通过cv::Point2i cv::Point3f 这样的类型别名实例化&＃xff0c;&＃xff08;b无符号字符&＃xff0c;s 短整型&＃xff0c;i 32位整形&＃xff0c;f 32位浮点数&＃xff0c;d 64位浮点数&＃xff0c;可以转换成固定向量类&＃xff08;Vec)。
   

3. Scalar类&＃xff0c;相当于(cv::Vec) &＃xff0c;成员都是双精度浮点数&＃xff0c;继承了向量代数操作&＃xff0c;成员访问函数[] &＃xff0c;和固定向量类的特性。使用的时候不一定传入四个值吧。。。
   

4. size 类&＃xff0c;cv&＃xff1a;&＃xff1a;Size. cv&＃xff1a;&＃xff1a;Size2i. cv&＃xff1a;&＃xff1a;Size2f &＃xff0c;前面两个是一样的。
   
   与point 相比&＃xff0c;这个的成员是 width, height &＃xff0c;point 中是 x,y 。而且也不能转换成Vec。但point &＃xff0c;Vec可以转化成 size类 。

5. Rect 类 包含了point 的成员 x,y &＃xff08;左上角坐标&＃xff09;和size的宽高。
   

6. RotatedRect 类&＃xff0c;包含一个 Point2f,&＃xff08;中心点&＃xff09; Size2f and float 角度&＃xff0c;

7. 固定矩阵 cv::Matx<> &＃xff0c;维度要已知。适用于小型数组&＃xff08;2*2&＃xff0c;3*3&＃xff09;&＃xff0c;cv&＃xff1a;&＃xff1a;Matx{1,2&＃xff0c;…{1,2&＃xff0c;…}{f,d} &＃xff0c;数字为1 - 6 。

8. 复数类&＃xff0c;

9. cv::TermCriteria 类&＃xff0c;封装终止条件的&＃xff08;达到迭代次数&＃xff0c;达到指定精度&＃xff09;TermCriteria( int type, int maxCount, double epsilon )&＃xff1b;type:cv::TermCriteria::COUNT or TermCriteria::EPS or | 一起使用

10. Range类&＃xff0c;确定一个连续序列&＃xff0c; cv::Range( int start, int end ). Range rng(0,4); rng.size(); rng.empty();

11. Ptr 模板和垃圾收集&＃xff0c;就是指针p 的实例消失后&＃xff0c;自动清除这个对象。cv::Ptr p( new cv::Matx33f ), or cv::Ptr p &＃61; makePtr() 。得到一个智能指针 p&＃xff0c; 可以像标准指针一样使用。但可以记录指向这个实例的个数&＃xff0c;当指向实例的指针都释放了&＃xff0c;这个实例就可以自动调用析构自动释放。
    addref();release() 增加减少计数&＃xff0c;empty() 判断指针释放指向了一个已经倍释放的对象&＃xff0c;确定指向的对象是否为NULL 。delete_obj() 引用计数清零时自动执行的函数。

template<> inline void cv::Ptr<FILE>::delete_obj() {fclose(obj);
}
{cv::Ptr<FILE> f(fopen("myfile.txt", "r"));if(f.empty())throw ...; // Throw an exception, we will get to this later on...fprintf(f, ...);...
} // 出来后&＃xff0c;f 离开范围计数变0&＃xff0c;然后自动调用fclose() .-0


11. Exception 类和异常处理&＃xff0c;继承自std::exception
12. cv::DataType<> 模板&＃xff0c;再opencv函数中需要传递特定数据类型的概念时 &＃xff0c;就创建一个datatype<>类型的对象。传递的实际上是这个模板的特化。看不懂&＃xff0c;等以后用上了再研究吧。。。

template<typename _Tp> class DataType
{typedef _Tp value_type;typedef value_type work_type; typedef value_type channel_type; // 包含了四个typedef 声明typedef value_type vec_type;enum {generic_type &＃61; 1,depth &＃61; -1,channels &＃61; 1,fmt &＃61; 0,type &＃61; CV_MAKETYPE(depth, channels)};
};


另一个作用是与更复杂的结构实现交互&＃xff0c;比如允许以传入数据类型无关的方式实现算法。

13. 工具函数&＃xff0c;包含数学操作&＃xff0c;测试&＃xff0c;错误生成&＃xff0c;内存和线程处理&＃xff0c;优化等其他工具。
    
    
    计数事件时间&＃xff0c;前后调用 cv::getTickCount() &＃xff0c;然后相减除以 cv::getTickFrequency() 的返回值。