Opencv图像识别从零到精通（2）-----准备知识

      首先你安装好了，然后用一个测试文件（没有测试文件可以找后面教程中的图像显示的代码粘贴），可以正常的运行。

      然后还不要着急去学习怎么图像处理，因为还要知道一些常识。

     准备知识也是很重要

1.      模块
2.      #include
3.      namespace
4.      argc argv
5.      Mat

(1) 模块

          在这个文件下D:\ProgramFiles\opencv\build\include\opencv2会看到很多东西，这些都是需要的模块，里面有很多的要用的东西

                                       

       介绍这个就不说了

       因为是图像处理，先不用管那么多的模块，先去认识core imgproc  highgui这三个，其他的用到的时候再去看吧

       为 什么要看这个三个呢？

一、Core 核心功能模块（核心所以必须要啊），主要包含opencv基本数据结构，动态数据结构，绘图函数，数组操作相关函数，听听这些名字就知道必须要用了

二、Imgproc 这是图像处理模块，既然是处理图像，那也是没的说了

三、Highgui GUI图形用户界面，简单的说，你要用窗口，用界面，什么输入输出了，那你就用他的模块了

 （2）#include

           正如你经常看到的，每个代码的前面都会有这养的include，包含才可用，学过c++的应该很懂

#include  

#include 

   (3) namespace

          还有一个需要注意的是这样的话

using namespace cv;

using namespace std;

        因为OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，想要用，就的提前给人家打声招呼，所以要加上using namespacecv;这个方法比较好，只要一句话就可以，但是如果你加这一句，那么后面如果你要用类和函数的话，你就的这样写,很麻烦，std同理，std是一个类（输入输出标准），它包括了cin成员和cout成员，usingname space std ;以后才能使用它的成员。

image=cv::imread(“lena.jpg”)

cv::nameWindow(“original image”);

cv::imshow(“original image”,image)

   (4) argc argv

对于一个程序来说，都会有一个main()函数

例如我们常用的一句话 

 main(int argv char **argv)

         这里的int argc 为整型，用来统计程序运行时，发送给main函数的命令行参数；char **argv 是字符串数组用来存放指向字符串参数的指针数组，每一个元素指向一个参数

imread(argv[1],1),//意思是读取字符串名为argv[1]的图片，argv[1]指向在DOS命令行中执行程序名后的第一个字符串

（5）Mat

       自从版本2.0，OpenCV采用了新的数据结构，用Mat类结构取代了之前用extended C写的cvMat和lplImage（在学习代码的时候，会经常看到IplImage），更加好用啦，最大的好处就是更加方便的进行内存管理，对写更大的程序是很好的消息。

        如果光说Mat其中就可以是一篇很长的文章，因为用法太多， Mat是OpenCV里最基本的一个类，它用来表示图像，有部分组成，一个是矩阵头，一个是指向存储所有像素值的矩阵的指针，其中幅值与复制只是复制了信息头。下面给出超具体的例子，可以慢慢体会每一个Mat的应用,还有以前一篇写的复制问题可以参考http://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/51452939

#include   
#include   
#include   
#include   
  
using namespace std;  
using namespace cv;  
  
int main()  
{  
      
        //Mat() Constructor  
        Mat M(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));  
        cout<<"M = "<(3,3)<< 0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);  
        cout<<"C = "< 
  
 
  
 
  
 除此之外呢，Mat类还有很多的属性，方便我们理解图像矩阵，例如高度、宽度等
 
  
 
  
Mat img(3, 4, CV_16UC4, Scalar_(1, 2, 3, 4));
    
    cout <<"img is:"<< img << endl;

    cout << "dims:" << img.dims << endl;
    cout << "rows:" << img.rows << endl;
    cout << "cols:" << img.cols << endl;
    cout << "channels:" << img.channels() << endl;
    cout << "type:" << img.type() << endl;
    cout << "depth:" << img.depth() << endl;
    cout << "elemSize:" << img.elemSize() << endl;
    cout << "elemSize1:" << img.elemSize1() << endl;
 
  
  
  
 
  
 
  
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