openCV第一个lena程序新建运行与详细解说

我会带着你远行 2024-04-18 20:03 45阅读 0赞

# openCV第一个lena程序新建运行与详细解说 #

作者：吴甜甜 文字配套视频见B站：`https://www.bilibili.com/video/av67293028`

完整复制文字请到我的github仓库下载markdown文档 `https://github.com/wutiantian/wutiantian.github.io/tree/master/_posts`  
博客主页 `https://wutiantian.github.io/`

## 欢迎转载，请注明本处地址与我（吴甜甜）的名字！ ##

请结合视频再看此文档细节会更清晰

--------------------

# 读懂代码 #

## 头文件 ##

### include\\opencv2\\opencv.hpp ###

opencv库的头文件地址：opencv\\build\\include\\opencv2

该地址下有个特别的文件“opencv.hpp”,**包含了openCV各模块的头文件，转到定义**

### 各种库头文件简介 ###

【calib3d】——其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。

【contrib】——也就是Contributed/Experimental Stuf的缩写， 该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能，不用去多管。2.4.8里的这个模块有新型人脸识别，立体匹配，人工视网膜模型等技术。

【core】——核心功能模块，包含如下内容：  
OpenCV基本数据结构（CvPoint,CvSize,CvScalar等）；动态数据结构（CvMemStorage,CvMemBlock等）；绘图函数（cvLine,cvRectangle等）；数组操作相关函数（cvCreateImage,cvCreateMat等）；辅助功能（数据保存和运行时类型信息：CvFileStorage,cvOpenFileStorage等;错误处理和系统函数:cvGetErrStatus,cvAlloc,cvFree等  
）与系统函数和宏；与OpenGL的互操作

【imgproc】——Image和Processing这两个单词的缩写组合。图像处理模块，这个模块包含了如下内容：  
线性和非线性的图像滤波；图像的几何变换；其它（Miscellaneous）图像转换；直方图相关；结构分析和形状描述；运动分析和对象跟踪；特征检测；目标检测等内容。

【features2d】 ——也就是Features2D， 2D功能框架 ，包含如下内容：  
特征检测和描述；特征检测器（Feature Detectors）通用接口；描述符提取器（Descriptor Extractors）通用接口；描述符匹配器（Descriptor Matchers）通用接口；通用描述符（Generic Descriptor）匹配器通用接口；  
关键点绘制函数和匹配功能绘制函数

【flann】—— Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，高维的近似近邻快速搜索算法库，包含两个部分：快速近似最近邻搜索；聚类

【gpu】——运用GPU加速的计算机视觉模块

【highgui】——也就是high gui，高层GUI图形用户界面，包含媒体的I / O输入输出，视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口等内容。

【legacy】——一些已经废弃的代码库，保留下来作为向下兼容，包含如下相关的内容：  
运动分析；期望最大化；直方图；平面细分（C API）；特征检测和描述（Feature Detection and escription）；描述符提取器（Descriptor Extractors）的通用接口；通用描述符（Generic Descriptor Matchers）的常用接口；匹配器

【ml】——Machine Learning，机器学习模块， 基本上是统计模型和分类算法，包含如下内容：  
统计模型 （Statistical Models）;一般贝叶斯分类器 （Normal Bayes Classifier）;K-近邻 K-NearestNeighbors）;支持向量机 （Support Vector Machines）;决策树 （Decision Trees）;提升（Boosting）;梯度提高树（Gradient Boosted Trees）;随机树 （Random Trees）;超随机树 （Extremely randomized trees）;期望最大化 （Expectation Maximization）;神经网络 （Neural Networks）  
MLData

【nonfree】，也就是一些具有专利的算法模块 ，包含特征检测和GPU相关的内容。最好不要商用，可能会被告哦。

【objdetect】——目标检测模块，包含Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM这两个部分。

【ocl】——即OpenCL-accelerated Computer Vision，运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块

【photo】——也就是Computational Photography，包含图像修复和图像去噪两部分

【stitching】——images stitching，图像拼接模块，包含如下部分：  
拼接流水线;特点寻找和匹配图像;估计旋转;自动校准;图片歪斜;接缝估测;曝光补偿;图片混合

【superres】——SuperResolution，超分辨率技术的相关功能模块

【ts】——opencv测试相关代码，不用去管他

【video】——视频分析组件，该模块包括运动估计，背景分离，对象跟踪等视频处理相关内容。

【Videostab】——Video stabilization，视频稳定相关的组件，官方文档中没有多作介绍，不管它了。

### include ###

iostream 是标准输入输出流，**如果你的程序中没有输入也没有输出的话，就没有必要加**上 \#include ，但是对于初学者，输入和输出可以让你明显感觉到在与程序交互。对于高手，也需要标准出错处理，所以输入输出是相当重要的，但不是必须的。

### stdafx.h 到底有什么用 ###

在新建一个项目的时候，很多时候有stdafx.h，我就在想这个文件究竟是干什么的？

**stdafx.h : 标准系统包含文件的包含文件，或是经常使用但不常更改的；特定于项目的包含文件。**

1.预编译头

头文件夹下会默认有头文件stdafx.h，而源文件夹下则默认有源文件stdafx.cpp，**手动将这些文件删除后，编译时系统还会报错**

stdafx.h并不是标准C++头文件，也就是说，该文件本质上相当于自定义的一个头文件( 这里是**VS默认自定义的文件**)，与项目的源代码文件存放在同一个文件文件夹下，通过\#include"stdafx.h"引用；

从内容上来说，头文件stdafx.h是

1.包含标准头文件 ,就是这个头文件包含标准C的头文件，例如：stdio.h、string.h这些，这种做法实际在我们项目中很常见，把大部分.c文件需要的头文件，放在一个头文件中，这样只有include这一个头文件就行，省事

2.包含项目中的不会轻易改动的头文件

2.预编译头设置

> 在项目->属性->c/c+±>预编译头，进行设置，

1.开启、关闭预编译头

2.改变预编译头的名字，所以并一定用stdafx名字

3.修改预编译头输出文件的路径

3.预编译头的原理

每一次的预编译宏展开和不同的源文件需要包含一些相同头文件，只要某个源文件发生变化，都要重新做一次宏展开，浪费了很多时间，所以引入了预编译头，预编译头一次编译，重复使用，除非有修改

在编译过程中，stdafx.cpp和stdafx.h文件用于生成一个预编译头文件 project.pch和预编译类型文件stdafx.obj。

但是预编译头文件包含有众多头文件的处理信息，故而其本身会占用较大的存储空间，故而可以注意清理不需要的预编译头。

4.关于报错

1.  无法打开预编译头文件"xxx.pch":no such file or directory 的问题

分析：根据上面的原理解释，可能是由于编译器无法通过stdafx.cpp创建一个预编译文件，从而其他文件没有办法去引用该pch文件。

解决方案：选中源文件stdafx.cpp，右键 -> 属性 -> C/C++ -> 预编译头，出现上述问题一般是由于预编译头的选项从 创建 变为了 使用 ，通过将选项重新改为创建可解决问题。

1.  在查找预编译头文件时遇到意外的文件结尾

需要将指令\#include"stdafx.h" 放在每个文件的开始位置，以供处理。

## 命名空间 ##

OpenCV 中的 C++ 类和函数都是定义在命名空间 CV 之内的，有两种方法可以访问。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>方法</th> 
   <th>内容</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>推荐</td> 
   <td>代码开头的适当位置加上 <strong>using namespace cv;</strong></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>麻烦</td> 
   <td>使用 OpenCV类和函数时，都加入 cv:: 命名空间，这4个字符</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### using namespace cv; ###

详细包含头文件见“各种库头文件简介”章节

## 命名规范 ##

命名基本原则：**变量名=属性+类型+对象描述**，其中每一对象的名称都要求有明确含义，可以取对象名字全称或名字的一部分。

### 变量命名规则 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center">前缀写法</th> 
   <th align="center">类型</th> 
   <th align="center">描述</th> 
   <th align="center">实例</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">ch</td> 
   <td align="center">char</td> 
   <td align="center">8位字符</td> 
   <td align="center">chGrade</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">ch</td> 
   <td align="center">TCHAR</td> 
   <td align="center">如果_UNICODE 定义，则为16位字符</td> 
   <td align="center">chName</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">b</td> 
   <td align="center">BOOL</td> 
   <td align="center">布尔值</td> 
   <td align="center">bEnable</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">n</td> 
   <td align="center">int</td> 
   <td align="center">整形（大小依赖于操作系统）</td> 
   <td align="center">nLength</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">n</td> 
   <td align="center">UINT</td> 
   <td align="center">无符号值（大小依赖于操作系统）</td> 
   <td align="center">nHeight</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">w</td> 
   <td align="center">WORD</td> 
   <td align="center">16位无符号值</td> 
   <td align="center">wPos</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">l</td> 
   <td align="center">LONG</td> 
   <td align="center">32位有符号整形</td> 
   <td align="center">IOffset</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">dw</td> 
   <td align="center">DWORD</td> 
   <td align="center">32位无符号整形</td> 
   <td align="center">dwRange</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">P</td> 
   <td align="center">*</td> 
   <td align="center">指针</td> 
   <td align="center">pDoc</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">lp</td> 
   <td align="center">FAR*</td> 
   <td align="center">远指针</td> 
   <td align="center">lpszName</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">lpsz</td> 
   <td align="center">LPSTR</td> 
   <td align="center">32位字符串指针</td> 
   <td align="center">lpszName</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">lpsz</td> 
   <td align="center">LPCTSTR</td> 
   <td align="center">如果_UNICODE定义，则为32位常量字符串指针</td> 
   <td align="center">lpszName</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">h</td> 
   <td align="center">handle</td> 
   <td align="center">Windows对象句柄</td> 
   <td align="center">hWnd</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">lpfn</td> 
   <td align="center">callback</td> 
   <td align="center">指向CALLBACK函数的远指针</td> 
   <td align="center">LpfnName</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 关键字字母组合 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center">描述内容</th> 
   <th align="center">使用的关键字母组合</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">最大值</td> 
   <td align="center">Max</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">最小值</td> 
   <td align="center">Min</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">初始化</td> 
   <td align="center">Init</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">临时变量</td> 
   <td align="center">T（或Temp）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">源对象</td> 
   <td align="center">Src</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">目的对象</td> 
   <td align="center">Dst</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 函数与参数 ##

### 函数命名规则 ###

cvActionTargeMod()

Action 核心函数  
Targe 目标图像区域（轮廓、多边形）  
Mod 可选变种（变量类型）

### main 函数 ###

C/C++的main 函数标准写法：

int main(int argc,char** argv)

所以OpenCV 开源视觉库代码中，常有argc和argv的出现。

arg 指的是“参数”，例如：arguments,argument counter和argument vector.

argc 和 argv 这两个参数一般在命令行**编译程序时有用**。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center">main</th> 
   <th align="center">函数中</th> 
   <th align="center">的参数</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">参数</td> 
   <td align="center">argc</td> 
   <td align="center">argv</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">表示</td> 
   <td align="center">argc为整数</td> 
   <td align="center">*argv[] 字符串数组</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">含义</td> 
   <td align="center">统计运行程序时送给main函数<br>的<strong>命令行参数的个数</strong></td> 
   <td align="center">存放指向字符串参数的<strong>指针数组</strong>，<br>每一个元素指向一个参数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">值</td> 
   <td align="center">默认值为1</td> 
   <td align="center">各成员含义：<br>argv[0]指向程序运行的全路径名<br>argv[0]指向在DOS命令行中执行程序名后的第一个字符串<br>argv[2]指向执行程序名后的第二个字符串<br>argv[argc]为NULL</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  各个版本的 **Visual studio 编译器中**，函数体中是否使用 argc 和argv，返回值为 void 或不为 void ，**都是合法的**。

在 Visual studio 中如果使用 argc 和argv，且没有在 【项目属性】-【配置属性】-【调试】-【命令参数】中指定参数的值，**就会报错**。这是研究OpenCV官方提供的**示例程序时经常碰到的错误**。例如：

Mat srcImage=imread(argv[1],1); //读取字符串名为 argv[1]的图片
    
    替换为
    
    Mat srcImage=imread("1.jpg",1); //工程目录下有一张名为“1.jpg”的图片

### 格式输出 printf() 函数 ###

printf 函数并非 OpenCV 中的函数，而是标准 C 语言函数，包含在 studio.h 之中。

只不过 OpenCV 对其也有包含，**只需要包含头文件如 opencv.hpp 就可以使用它**。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center">格式字符串</th> 
   <th align="center">作用</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">%d</td> 
   <td align="center">将整数转成十进制</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">%f</td> 
   <td align="center">将整数转成浮点数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">%u</td> 
   <td align="center">十进制无符号整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">%o</td> 
   <td align="center">将整数转成八进制</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">%c</td> 
   <td align="center">将整数转成对应的 ASCII 字符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">%s</td> 
   <td align="center">将整数转成字符串</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">%x</td> 
   <td align="center">整数转成小写十六进制</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">%X</td> 
   <td align="center">整数转成大写十六进制</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">%p</td> 
   <td align="center">输出地址符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">%%</td> 
   <td align="center">输出百分比符号，不进行转换</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center">规定字符</th> 
   <th align="center">作用</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">\n</td> 
   <td align="center">换行操作</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">\f</td> 
   <td align="center">清屏并换页</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">\r</td> 
   <td align="center">回车</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">\t</td> 
   <td align="center">Tab 符</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 官方资料 #

## 官方地址 ##

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center"></th> 
   <th align="center"></th> 
   <th align="center"></th> 
   <th align="center"></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">官方主页</td> 
   <td align="center">openCV Github主页</td> 
   <td align="center">官方论坛</td> 
   <td align="center">中文openCV论坛,于仕琪</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">http://opencv.org</td> 
   <td align="center">https://github.com/opencv</td> 
   <td align="center">https://answers.opencv.org/questions/</td> 
   <td align="center">http://www.opencv.org.cn</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 我的学习书籍 ##

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>2014年-2016年</th> 
   <th>学习的</th> 
   <th>纸质书</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>《学习OpenCV》于仕琪 译</td> 
   <td>《OpenCV3编程入门》毛星云</td> 
   <td>《数字图像处理》冈萨雷斯</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

随着时间推移，更多版本迭代，电子与纸质资源增加，请观看者以自身实时状况选择合适资料。

## 学习资料的使用 ##

### 书籍的使用 ###

*  《OpenCV3编程入门》毛星云，这本书的前半部分是能够**帮助新手快速把程序跑起来**，到中后期的话，基本没什么用，内容不多。【短期浏览】
 *  《学习OpenCV》于仕琪 译，这本书像砖头的大小，刚开始不要硬啃。拿到手看看目录，随意翻翻。到中后期，遇到原理性问题（非实际程序运行的非具体问题），需要查看原理，需要研读。【中期阅读】
 *  《数字图像处理》冈萨雷斯，这本书前期老师上课讲一讲，学生随便听一听。后期关于业务的本质，解决问题思路的锤炼，需要仔细明白**现象本质**时需要研读。 【长期阅读】

**书是让我们缩短做笔记的时间，可以将自己的笔记直接记录在对应章节备查！**

### 电子书的使用 ###

Learning OpenCV\_3rd.pdf 电子书关键字查询

### 官方API手册https://docs.opencv.org/ ###

网站 https://docs.opencv.org/

下载压缩包，解压后，找到 “index.html”文件即可打开总目录进行查询

### 营利性性教学视频 ###

营利性的视频往往课时较多，且不会直击要点。

当资源较全较优质可选择、内容较多的情况下，获得知识的速度是：PPT>视频>书。

觉得有用、有时间就看视频，没有时间就看PPT及代码。

把书上的东西转变为自己能够理解的内容，需要时间与精力。视频讲解就是引导我们来理解书上的内容，简化了时间与精力。这也是为什么视频需要花钱购买。如果自己能够直接看书理解，大部分人应该是不会去花这部分钱购买课程的。

如果看视频有不明白的地方，那么有以下几种情况：（1）讲课者能力水平有限，不能在有限时间内把书上内容说明白，甚至把内容像翻译外文书一样翻译错误。这时候可以通过学生提问来解决或者自己找原书来看网上搜索等。（2）知识交叉部分淡薄，例如需要3根鸡腿能饱，但是手头只有1根鸡腿，那么就需要去寻找3根以上鸡腿才行。解决方法基本上是继续（被收割韭菜）买视频或者自己下苦功去把交界处的内容索性再多学一点，不要抱着侥幸心理。

### 官方学习课程https://courses.learnopencv.com ###

## 开源教学项目 ##

https://www.pyimagesearch.com/ 国外的opencv教学网站，有简易答题卡识别