OpenCV入门C++版

Posted 2022-08-05 Star_ID

OpenCV基础入门【C++语言】

• • Chapter1 读取图片/视频/摄像头
  • • 从文件读取图片
    • 从文件读取视频
    • 读摄像头
  • Chapter2 基础函数
  • Chapter3 调整和剪裁
  • Chapter4 绘制形状和文字
  • Chapter5 透视变换
  • Chapter6 颜色检测
  • Chapter7 形状/轮廓检测
  • Chapter8 人脸检测
  • Project1 虚拟画家
  • Project2 文档扫描
  • Project3 车牌检测

1. OpenCV3.4.6安装包(含contrib)：https://pan.baidu.com/s/1KBD-fAO63p0s5ANYa5XcEQ 提取码：p7j0
2. resources资源：https://pan.baidu.com/s/1nkQ6iVV7IeeP4gTXvM_DyQ 提取码：ypvt

Chapter1 读取图片/视频/摄像头

从文件读取图片

模块	功能
imgcodecs	Image file reading and writing
imgproc	Image Procssing
highgui	High-level GUI

• Mat cv::imread(const String &filename, int flags = IMREAD_COLOR)

从文件加载图像。函数imread从指定文件加载图像并返回。 如果无法读取图像（由于缺少文件、权限不正确、格式不受支持或无效），该函数将返回一个空矩阵（ Mat::data==NULL ）。在彩色图像的情况下，解码图像的通道将以 B G R 顺序存储。

• void cv::imshow(cosnst String &winnanme, InputArray mat)

在指定窗口中显示图像。这个函数后面应该是 cv::waitKey 函数，它显示指定毫秒的图像。否则，它不会显示图像。例如，waitKey(0) 将无限显示窗口，直到有任何按键（适用于图像显示）。 waitKey(25) 将显示一帧 25 毫秒，之后显示将自动关闭。（如果你把它放在一个循环中读取视频，它会逐帧显示视频）

• int cv::waitKey(int delay = 0)

等待按下的键。函数 waitKey 无限等待按键事件（当 delay≤0 时）或延迟毫秒，当它为正时。由于操作系统在切换线程之间有最短时间，因此该函数不会完全等待延迟毫秒，它会至少等待延迟毫秒，具体取决于当时您计算机上正在运行的其他内容。如果在指定的时间过去之前没有按下任何键，则返回被按下键的代码或 -1。

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()

	string path = "Resources/test.png";
	Mat img = imread(path);
	imshow("Image", img);
	waitKey(0); //显示图片不会一闪而过

	return 0;

从文件读取视频

要捕获视频，需要创建一个VideoCapture对象。它的参数可以是视频文件的名称或设备索引。
OpenCV3.4.6中VideoCapture类构造函数及成员函数

• cv::VideoCapture::VideoCapture()
• cv::VideoCapture::VideoCapture(const String &filename)
• cv::VideoCapture::VideoCapture(const String &filename, int apiPreference)
• cv::VideoCapture::VideoCapture(int index)
• cv::VideoCapture::VideoCapture(int index, int apiPreference)

打开视频文件或捕获设备或 IP 视频流进行视频捕获。

• virtual bool cv::VideoCapture::isOpened() const

如果视频捕获已经初始化，则返回true。如果先前对 VideoCapture 构造函数或VideoCapture::open()的调用成功，则该方法返回 true。

• virtual bool cv::VideoCapture::read(OutputArray image)

抓取、解码并返回下一个视频帧。

• virtual double cv::VideoCapture::get(int proId) const

返回指定的VideoCapture属性。

• virtual double cv::VideoCapture::set(int proId, double value)

在VideoCapture中设置一个属性。

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()

	string path = "Resources/test_video.mp4";
	VideoCapture cap(path); //视频捕捉对象
	Mat img;
	while (true) 

		cap.read(img);

		imshow("Image", img);
		waitKey(1);
	
	return 0;

读摄像头

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()

	VideoCapture cap(0);
	Mat img;

	while (true) 

		cap.read(img);

		imshow("Image", img);
		waitKey(1);
	

	return 0;

Chapter2 基础函数

• void cv::cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0)

将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。该函数将输入图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。在从 RGB 颜色空间转换的情况下，应明确指定通道的顺序（RGB 或 BGR）。man请注意，OpenCV 中的默认颜色格式通常称为 RGB，但实际上是 BGR（字节反转）。因此，标准（24 位）彩色图像中的第一个字节将是 8 位蓝色分量，第二个字节将是绿色，第三个字节将是红色。 然后第四、第五和第六个字节将是第二个像素（蓝色，然后是绿色，然后是红色），依此类推。

• void cv::GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, doube sigmaY = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)

使用高斯滤波器模糊图像。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积。

• void cv::Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false)

使用 Canny 算法在图像中查找边缘。

• Mat cv::getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1, -1))

返回指定大小和形状的结构元素，用于形态学操作。该函数构造并返回可以进一步传递给腐蚀、扩张或形态学的结构元素。 但是您也可以自己构建任意二进制掩码并将其用作结构元素。

• void cv::dilate(InputArray src, OutputArray dst, InuputArray kernel, Point anchor = Point(-1, -1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue = morphologyDefaultBorderValue())

使用特定的结构元素膨胀图像。

• void cv::erode(InputArray src, OutputArray dst, InuputArray kernel, Point anchor = Point(-1, -1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue = morphologyDefaultBorderValue())

使用特定的结构元素腐蚀图像。

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()

	string path = "resources/test.png";
	Mat img = imread(path);
	Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDil, imgErode;

	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY); //灰度化
	GaussianBlur(img, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0); //高斯模糊
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75); //边缘检测

	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
	erode(imgDil, imgErode, kernel);

	imshow("Image", img);
	imshow("ImageGray", imgGray);
	imshow("ImageBlur", imgBlur);
	imshow("ImageCanny", imgCanny);
	imshow("ImageDilation", imgDil);
	imshow("ImageErode", imgErode);
	waitKey(0);

	return 0;

Chapter3 调整和剪裁

• void cv::resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation = INTER_LINEAR)

调整图像的大小。函数 resize 将图像 src 的大小缩小到或最大到指定的大小。请注意，不考虑初始 dst 类型或大小。相反，大小和类型是从 src、dsize、fx 和 fy 派生的。

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()

	string path = "resources/test.png";
	Mat img = imread(path);
	Mat imgResize, imgCrop;

	cout << img.size() << endl;
	resize(img, imgResize, Size(), 0.5, 0.5);

	Rect roi(200, 100, 300, 300);
	imgCrop = img(roi);

	imshow("Image", img);
	imshow("ImageResieze", imgResize);
	imshow("ImageCrop", imgCrop);
	waitKey(0);

	return 0;

Chapter4 绘制形状和文字

• Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar &s)

重载的构造函数

• void cv::circle(InputOutputArray img, Point center, int radius, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)

函数 cv::circle 用给定的中心和半径绘制一个简单的或实心圆。

• void cv::rectangle(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)
• void cv::rectangle(Mat &img, Rect rec, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)

绘制一个简单的、粗的或填充的右上矩形。函数 cv::rectangle 绘制一个矩形轮廓或两个对角为 pt1 和 pt2 的填充矩形。

• void cv::line (InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar &color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, int shift=0)

绘制连接两点的线段。函数line绘制图像中 pt1 和 pt2 点之间的线段。

• void cv::putText (InputOutputArray img, const String &text, Point org, int fontFace, double fontScale, Scalar color, int thickness=1, int lineType=LINE_8, bool bottomLeftOrigin=false)

绘制一个文本字符串。函数 cv::putText 在图像中呈现指定的文本字符串。无法使用指定字体呈现的符号将替换为问号。

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()

	//Blank Image
	Mat img(512, 512, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));

	circle(img, Point(256, 256), 155, Scalar(0, 69, 255), FILLED);
	rectangle(img, Point(130, 226), Point(382, 286), Scalar(255, 255, 255), -1);
	line(img, Point(130, 296), Point(382, 296), Scalar(255, 255, 255), 2);

	putText(img, "SJN's Workshop", Point(137, 262), FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.95, Scalar(0, 69, 255), 2);

	imshow("Image", img);
	waitKey(0);

	return 0;

Chapter5 透视变换

• Mat cv::getPerspectiveTransform (const Point2f src[], const Point2f dst[])

返回相应 4 个点对的 3x3 透视变换。

• void cv::warpPerspective (InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=Scalar())

对图像应用透视变换。

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

float w = 250, h = 350;
Mat matrix, imgWarp;

int main()

	string path = "Resources/cards.jpg";
	Mat img = imread(path);

	Point2f src[4] =  529, 142, 771, 190, 405, 395, 674, 457 ;
	Point2f dst[4] =  0.0f, 0.0f, w, 0.0f, 0.0f, h, w, h ;

	matrix = getPerspectiveTransform(src, dst);
	warpPerspective(img, imgWarp, matrix, Point(w, h));

	for (int i = 0; i < 4; i++) 
		circle(img, src[i], 10, Scalar(0, 0, 255), FILLED);
	

	imshow("Image", img);
	imshow("ImageWarp", imgWarp);
	waitKey(0);

	return 0;

注:文档扫描用到这种变换技术

Chapter6 颜色检测

• void cv::inRange (InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst)

检查数组元素是否位于其他两个数组的元素之间。

• void cv::namedWindow (const String &winname, int flags = WINDOW_AUTOSIZE)

创建一个窗口。函数namedWindow创建一个可用作图像和轨迹栏占位符的窗口。创建的窗口由它们的名称引用。如果同名的窗口已经存在，则该函数不执行任何操作。

• int cv::createTrackbar (const String &trackbarname, const String &winname, int *value, int count, TrackbarCallback onChange = 0, void *userdata = 0)

创建一个trackbar并将其附加到指定窗口。函数createTrackbar创建一个具有指定名称和范围的trackbar（滑块或范围控件），分配一个变量值作为与trackbar同步的位置，并指定回调函数onChange为 在跟踪栏位置变化时被调用。创建的轨迹栏显示在指定的窗口winname中。

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat imgHSV, mask;
int hmin = 0, smin = 110, vmin = 153;
int hmax = 19, smax = 240, vmax = 255;


int main()

	string path = "resources/lambo.png";
	Mat img = imread(path);
	cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);

	namedWindow("Trackbars", (640, 200));
	createTrackbar("Hue Min", "Trackbars", &hmin, 179);
	createTrackbar("Hue Max", "Trackbars", &hmax, 179);
	createTrackbar("Sat Min", "Trackbars", &smin, 255);
	createTrackbar("Sat Max", "Trackbars", &smax, 255);
	createTrackbar("Val Min", "Trackbars", &vmin, 255);
	createTrackbar("Val Max", "Trackbars", &vmax, 2555);


	while (true) 

		Scalar lower(hmin, smin, vmin);
		Scalar upper(hmax, smax, vmax);
		inRange(imgHSV, lower, upper, mask);

		imshow("Image", img);
		imshow("Image HSV", imgHSV);
		imshow("Image Mask", mask);
		waitKey(1);

	

	return 0;

Chapter7 形状/轮廓检测

• void cv::findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point())

在二值图像中查找轮廓。从OpenCV3.2开始源图像不会这个函数被修改。

参数	含义
image	二值输入图像
contours	检测到的轮廓，每个轮廓都存储为点向量（例如 std::vector<std::vector<cv::Point> >）
hierarchy	可选的输出向量（例如 std::vector<cv::Vec4i>），包含有关图像拓扑的信息
mode	轮廓检索模式
method	轮廓近似方式
offset	每个轮廓点移动的可选偏移量

• double cv::contourArea(InputArray contour, bool oriented=false)

计算轮廓区域

• double cv::arcLength(InputArray curve, bool closed)

计算曲线长度或闭合轮廓周长

• void cv::approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed)

函数cv::approxPolyDP用另一个具有较少顶点的曲线/多边形来逼近一条曲线或多边形，以使它们之间的距离小于或等于指定的精度。

• Rect cv::boundingRect(InputArray array)

计算并返回指定点集或灰度图像非零像素的最小上边界矩形。

• void cv::drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar &color, int thickness = 1, int lineType = LINE_8, InputArray hierarchy = noArray(), int maxLevel = INT_MAX, Point offset = Point())

绘制轮廓轮廓或填充轮廓。如果厚度≥0，该函数在图像中绘制轮廓轮廓，如果厚度<0，则填充轮廓所包围的区域。

• Point_< _Tp > tl() const

左上角

• Point_< _Tp > br() const

右下角

//rect
template<typename _Tp> class cv::Rect_< _Tp >
typedef Rect_<int> cv::Rect2i
typedef Rect2i cv::Rect
//point
template<typename _Tp> class cv::Point_< _Tp >
typedef Point_<int> cv::Point2i
typedef Point2i cv::Point

cv::Rect_< _Tp >类属性	含义
height	矩形高度
width	矩形宽度
x	左上角的 x 坐标
y	左上角的 y 坐标

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

void getContours(Mat imgDil, Mat img) 

	vector<vector<Point>> contours; //轮廓数据
	vector<Vec4i> hierarchy;

	findContours(imgDil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); //通过预处理的二值图像找到所有轮廓contours
	//drawContours(img, contours, -1, Scalar(255, 0, 255), 2); //绘制所有轮廓

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++) 
	
		double area = contourArea(contours[i]); //计算每个轮廓区域
		cout << area << endl;

		vector<vector<Point>> conPoly(contours.size()); 
		vector<Rect> boundRect(contours.size());
		string objectType;

		if (area > 1000) //过滤噪声
		
			//找轮廓的近似多边形或曲线
			double peri = arcLength(contours[i], true)以上是关于OpenCV入门C++版的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 
 OpenCV3编程入门_毛星云编著pdf高清版免费下载
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