iOS_OpenCV入门

原文出处：http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/40781105

本文的内容参考《Instant OpenCV for iOS》结合最新的开发平台完成。

本系列文章采用的的开发环境为：

1）Xcode 6

2）OpenCV for iOS 3.0.0 alpha

接下来Step by Step 说明如何在最新的平台下使用OpenCV，以将一个彩色图片转换为边缘图为例

Step 1：创建一个新的项目

Step 2：在Building phase里面添加opencv2.framework

Step 3：由于openCV采用C++，因此，要在项目中运行c++代码，需要将文件名后缀由.m改成.mm，如上图所示

Step 4：在ViewController.mm中import OpenCV的文件

#import 

#import 

#import 

由于opencv.hpp并没有包含所以opencv2的文件，所以有一些需要分别import。

Step 5：输入如下代码：

 @interface ViewController ()
 {
     cv::Mat cvImage;
 }
 @property (weak, nonatomic) IBOutlet UIImageView *imageView;
 @end

 @implementation ViewController

 - (void)viewDidLoad {
     [super viewDidLoad];
     CGRect rect = [UIScreen mainScreen].bounds;
     self.imageView.frame = rect;

     UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"road.JPG"];
     // Convert UIImage * to cv::Mat
     UIImageToMat(image, cvImage);
     if (!cvImage.empty()) {
         cv::Mat gray;
         // Convert the image to grayscale;
         cv::cvtColor(cvImage, gray, CV_RGBA2GRAY);
         // Apply Gaussian filter to remove small edges
         cv::GaussianBlur(gray, gray, cv::Size(5,5), 1.2,1.2);
         // Calculate edges with Canny
         cv::Mat edges;
         cv::Canny(gray, edges, 0, 60);
         // Fill image with white color
         cvImage.setTo(cv::Scalar::all(255));
         // Change color on edges
         cvImage.setTo(cv::Scalar(0,128,255,255),edges);
         // Convert cv::Mat to UIImage* and show the resulting image
         self.imageView.image = MatToUIImage(cvImage);
     }


 }

中间的过程先不考虑，关键点在使用了两个函数实现iOS下的UIImage和openCV下的cv::Mat格式的转换，从而实现了iOS与OpenCV的有效连接。

测试效果如下：

从上面可以看出，我们可以非常非常简单地在iOS下使用OpenCV。接下来就是理解并使用OpenCV的各个功能算法。

在上一篇文章中，我们实现了OpenCV的连接，在本文中，我们要使用iOS自带的摄像头来获取视频，并且对视频进行边缘检测。

不废话，直接上解决之道：使用openCV封装好的CvVideoCamera来实现

Step 1：添加import

#import

Step 2：导入一下有用的framework

Step 3：

添加protocol

这个delegate可以用来出来获取的视频图像

Step 4：创建一个CvVideoCamera的实例

@property (nonatomic,strong) CvVideoCamera *videoCamera;

Step 5：将videoCamera对象与imageView连接：

 self.videoCamera = [[CvVideoCamera alloc] initWithParentView:self.imageView];

    self.videoCamera.delegate = self;

    self.videoCamera.defaultAVCaptureDevicePosition = AVCaptureDevicePositionBack;

    self.videoCamera.defaultAVCaptureSessionPreset = AVCaptureSessionPreset640x480;

    self.videoCamera.defaultFPS = 30;

只要简单的设置，现在videoCamera已经就绪了，只需要以下命令：

[self.videoCamera start];

[self.videoCamera stop];

进行控制

Step 6：对获取的实时图像进行处理

利用protocol的method：

- (void)processImage:(cv::Mat &)image

{

        cv::Mat gray;

        // Convert the image to grayscale;

        cv::cvtColor(image, gray, CV_RGBA2GRAY);

        // Apply Gaussian filter to remove small edges

        cv::GaussianBlur(gray, gray, cv::Size(5,5), 1.2,1.2);

        // Calculate edges with Canny

        cv::Mat edges;

        cv::Canny(gray, edges, 0, edgeValue);

        // Fill image with white color

        image.setTo(cv::Scalar::all(255));

        // Change color on edges

        image.setTo(cv::Scalar(0,128,255,255),edges);

        // Convert cv::Mat to UIImage* and show the resulting image

        self.imageView.image = MatToUIImage(image);

    

}

OK啦，这样我们就可以对实时的视频做边缘检测了：