一、安装OpenCV
安装OpenCV的最简单的方法是使用Homebrew。
$ brew install opencv
这里我们说明一下如何在Xcode项目中使用opencv2.framework。在Xcode中新建一个工程,打开工程后:
- 点击项目名称
- 选择同时按下Shift和Command键,导入Framework
- 选择opencv2.framework并添加到项目中
- 进入Build Settings->Search Paths->Header Search Paths,添加头文件搜索路径:/
usr/local/include
/usr/local/opt/opencv/include - 进入Build Settings->Linking->Other Linker Flags,添加链接参数:-lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_objdetect -lopencv_videoio -lopencv_calib3d
- Build Phases->Link Binary With Libraries,添加以下Apple框架:
CoreMedia.framework
CoreVideo.framework
AVFoundation.framework
二、读取和显示图像
下面是读取和显示图像的示例代码:
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, const char * argv[]) {
//读取图片
Mat image = imread("1.jpg");
//创建窗口
namedWindow("Image");
//显示图片
imshow("Image", image);
//等待按键事件
waitKey();
//销毁窗口
destroyWindow("Image");
return 0;
}
三、图像处理
OpenCV提供了很多图像处理函数,下面是一些常用的示例代码:
1. 图像二值化
将图像转换为只有黑白两种颜色的形式。
Mat image = imread("1.jpg");
Mat gray, binary;
//转换为灰度图像
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
//二值化
threshold(gray, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);
imshow("Binarization", binary);
waitKey();
2. 图像平滑
平滑图像可以去除噪声或细节,使得处理结果更加稳定。
Mat image = imread("1.jpg");
Mat smoothed;
//平滑图像
blur(image, smoothed, Size(5,5));
imshow("Smooth", smoothed);
waitKey();
3. 边缘检测
检测图像中所有的边缘,方便进行形状识别和分割。
Mat image = imread("1.jpg");
Mat edges;
cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);
//Canny边缘检测
Canny(image, edges, 100, 200);
imshow("Edges", edges);
waitKey();
4. 图像匹配
用于在图像中查找目标图像的位置,常用于目标跟踪或者图像识别。
Mat image = imread("1.jpg");
Mat templ = imread("2.jpg");
Mat result;
//模板匹配
matchTemplate(image, templ, result, TM_CCOEFF_NORMED);
//寻找最佳匹配点
Point maxLoc;
minMaxLoc(result, 0, 0, 0, &maxLoc);
//在图像中画出目标位置
rectangle(image, maxLoc, Point(maxLoc.x + templ.cols, maxLoc.y + templ.rows), Scalar::all(0), 2, 8, 0);
imshow("Match", image);
waitKey();
四、摄像头操作
OpenCV可以直接对摄像头进行操作,下面是一个基本的操作摄像头的示例代码:
VideoCapture cap(0);
while (true) {
Mat frame;
//获取一帧图像
cap >> frame;
imshow("Camera", frame);
//按ESC键退出
if (waitKey(30) == 27) {
break;
}
}
cap.release();
destroyAllWindows();
return 0;
五、图像拼接
下面是一个将多张图像拼接在一起的示例代码:
Mat image1 = imread("1.jpg");
Mat image2 = imread("2.jpg");
Mat image3 = imread("3.jpg");
//创建一个Mat数组,存放需要拼接的图像
Mat imageArr[3] = {image1, image2, image3};
//计算拼接后的图像大小
int height = image1.rows;
int width = image1.cols + image2.cols + image3.cols;
Mat result(height, width, CV_8UC3);
//将图像拼接在一起
for (int i = 0; i < 3; i++) {
Rect roi(imageArr[i].cols * i, 0, imageArr[i].cols, imageArr[i].rows);
Mat imageROI(result, roi);
imageArr[i].copyTo(imageROI);
}
imshow("Stitch", result);
waitKey();
六、结语
以上只是OpenCV中的一些基本操作,OpenCV还有很多高级功能,比如人脸识别、图像跟踪等等。希望本文能对大家学习OpenCV有所帮助。