环境配置
首先下载：Visual Studio与功能包OpenCV
其次进行配置
- 环境配置
- 路径配置
找到：项目——属性
注意：链接器的附加依赖项根据opencv版本的不同而不同，我的手opencv4.6.0
读取图像
// 功能：调用路径图片
// 头文件
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 映像
#include <opencv2/highgui.hpp> // gui
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理
#include <iostream> // 输入输出
// 预编译
using namespace cv;
using namespace std;
读取图像
void main()
{
string path = "E:/ProjectOpencv/Project1/test.png"; // 设置路径
Mat img = imread(path); // 读取图片
imshow("Image", img); // 展示窗口
waitKey(0); // 延迟
}
读取视频
// 功能：调用路径图片
// 头文件
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 映像
#include <opencv2/highgui.hpp> // gui
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理
#include <iostream> // 输入输出
// 预编译
using namespace cv;
using namespace std;
读取视频
void main()
{
string path = "E:/ProjectOpencv/Project1/test_video.mp4"; // 设置路径
VideoCapture cap(path); // 视频流
Mat img; // 数学图像
while (true) {
cap.read(img); // 读取对应数学图像
imshow("Image", img); // 展示窗口
waitKey(10); // 延迟
}
}
调用摄像头
// 功能：调用路径图片
// 头文件
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 映像
#include <opencv2/highgui.hpp> // gui
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理
#include <iostream> // 输入输出
// 预编译
using namespace cv;
using namespace std;
调用摄像头
void main()
{
VideoCapture cap(0); // 视频流
Mat img; // 数学图像
while (true) {
cap.read(img); // 读取对应数学图像
imshow("Image", img); // 展示窗口
waitKey(1); // 延迟
}
}
调整图像尺寸与裁剪
// 头文件
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 映像
#include <opencv2/highgui.hpp> // gui
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理
#include <iostream> // 输入输出
// 预编译
using namespace cv;
using namespace std;
读取图像
void main()
{
string path = "E:/ProjectOpencv/Project1/test.png"; // 设置路径
Mat img = imread(path); // 读取图片
Mat imgResize, imgCrop; // 声明变量
//cout << img.size() << endl; // 打印图像大小
resize(img, imgResize, Size(), 0.5, 0.5); // 调整图像尺寸（此为等比调整，若想自己调整只需要再Size里输入尺寸即可）
Rect roi(200, 100, 300, 300); // 裁剪标准（作标x和y，裁剪的宽度和高度）
imgCrop = img(roi); // 裁剪图片
imshow("Image", img);
imshow("Image Resize", imgResize);
imshow("Image Crop", imgCrop);
waitKey(0);
}
灰度、高斯滤波、边缘检测与膨胀腐蚀
// 头文件
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 映像
#include <opencv2/highgui.hpp> // gui
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理
#include <iostream> // 输入输出
// 预编译
using namespace cv;
using namespace std;
读取图像
void main()
{
string path = "E:/ProjectOpencv/Project1/test.png"; // 设置路径
Mat img = imread(path); // 读取图片
Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDil, imgErode; // 声明变量
cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY); // 转化图像（输入对象，输出对象，颜色操作）
GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(7, 7), 5, 0); // 高斯滤波（输入对象，输出对象，内核大小，sigma x,sigma y）
Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75); // Canny边缘检测器（输入对象，输出对象，两个阈值）
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); // 编写内核（3x3的矩阵）
dilate(imgCanny, imgDil, kernel); // 图像膨胀
erode(imgDil, imgErode, kernel); // 图像侵蚀
// 展示图片
imshow("Image", img);
imshow("Image Gray", imgGray);
imshow("Image Blur", imgBlur);
imshow("Image Canny", imgCanny);
imshow("Image Dilation", imgDil);
imshow("Image Erode", imgErode);
waitKey(0);
}
绘制形状和文本
// 头文件
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 映像
#include <opencv2/highgui.hpp> // gui
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理
#include <iostream> // 输入输出
// 预编译
using namespace cv;
using namespace std;
绘制形状和文字
void main() {
// 黑色图像
Mat img(512, 512, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255)); // 绘制画布
circle(img, Point(256, 256), 155, Scalar(0, 69, 255), FILLED); // 绘制圆（参数：画布对象，圆心位置，半径，颜色，线条粗细）
rectangle(img, Point(130, 226), Point(382, 286), Scalar(255, 255, 255), FILLED); // 绘制矩形（参数：画布对象，左上角位置，右下角位置，颜色，线条粗细）
line(img, Point(130, 296), Point(382, 296), Scalar(255, 255, 255), 2); // 绘制线（参数：画布对象，起始点，终点，颜色，线条粗细）
putText(img, "Wo bleibt Mozart", Point(137, 262), FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.75, Scalar(0, 69, 255), 2); // 绘制文字（参数：画布对象，文字内容，起始位置，字体类型，字体大小，颜色，线条粗细）
imshow("Image", img);
waitKey(0);
}
翘曲景观（鸟俯图）
// 头文件
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 映像
#include <opencv2/highgui.hpp> // gui
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理
#include <iostream> // 输入输出
// 预编译
using namespace cv;
using namespace std;
/// 翘曲景观（鸟俯图） //
void main() {
string path = "E:/ProjectOpencv/Project1/cards.jpg"; // 文件路径
Mat img = imread(path); //读取文件
Mat matrix, imgWarp; // 预定义
float w = 250, h = 350; // 定义使用高宽
Point2f src[4] = { {529,142},{771,190},{405,395},{674,457} }; // 图片的四个坐标称为矩阵要点（我们可以通过图片编辑软件获得）（数组）
Point2f dst[4] = { {0.0f,0.0f},{w,0.0f},{0.0f,h},{w,h} }; // 定义新的显示图像大小（数组）
// 使用转换矩阵进行处理（线性变换矩阵）
matrix = getPerspectiveTransform(src, dst); // 仿射变换（matrix是变换关系矩阵）
warpPerspective(img, imgWarp, matrix, Point(w, h)); //
// 显示四个点
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
circle(img, src[i], 10, Scalar(0, 0, 255), FILLED);
}
// 显示图片
imshow("Image", img);
imshow("Image Warp", imgWarp);
waitKey(0);
}
颜色检测
// 头文件
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 映像
#include <opencv2/highgui.hpp> // gui
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理
#include <iostream> // 输入输出
// 预编译
using namespace cv;
using namespace std;
/// 颜色检测 //
void main() {
string path = "E:/ProjectOpencv/Project1/lambo.png"; // 文件路径
Mat img = imread(path); //读取文件
Mat imgHSV, mask; // 预定义
// 设置我们所要选的颜色界限
int hmin = 0, smin = 110, vmin = 153;
int hmax = 19, smax = 240, vmax = 255;
cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); // BGR颜色空间转化为HSV（输入对象，输出对象，颜色操作）
// 创建一个窗口做参数调整
namedWindow("Trackbars", (640, 200));
createTrackbar("Hue Min", "Trackbars", &hmin, 179); // H通道色调（进度条名，显示窗口，值地址，最大值）
createTrackbar("Hue Max", "Trackbars", &hmax, 179);
createTrackbar("Sat Min", "Trackbars", &smin, 255); // S通道饱和度（进度条名，显示窗口，值地址，最大值）
createTrackbar("Sat Max", "Trackbars", &smax, 255);
createTrackbar("Val Min", "Trackbars", &vmin, 255); // V通道明度（进度条名，显示窗口，值地址，最大值）
createTrackbar("Val Max", "Trackbars", &vmax, 255);
while (true) {
// 设置hsv的界限
Scalar lower(hmin, smin, vmin);
Scalar upper(hmax, smax, vmax);
inRange(imgHSV, lower, upper, mask); // 设置上下限值，mask为输出图像
// 显示图片
imshow("Image", img);
imshow("Image HSV", imgHSV);
imshow("Image Mask", mask);
waitKey(1);
}
}
