4h上手openCV C++学习笔记(自用 代码+注释)

课程来源：哔哩哔哩

环境：OpenCV4.5.1 + VS2019

目录

 准备工作：“Resources"文件

 第一章：读图、读视频和网络摄像机 

 第二章：基本职能（灰度，模糊，边缘检测，膨胀，图像腐蚀） 

 第三章：调整大小和裁剪图像

 第四章：绘制形状和文本

 第五章：扭曲视角（透视变换）

 第六章：颜色检测

 第七章：形状/轮廓检测（边缘检测）

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 准备工作：“Resources"文件

“Resources"文件下载链接：

https://pan.baidu.com/s/1uzVDwl8lD2qVTY1bFlhF1A 
提取码：5n48​

 第一章：读图、读视频和网络摄像机 

#include 
#include 
#include 
#include 

//第一章：读图、读视频和网络摄像机
using namespace cv;	
using namespace std;

//		Image		//

void main() {
 
	string path = "Resources/test.png";
	Mat img = imread(path);
	imshow("Image", img);
	waitKey(0);	//写0为无穷大
 
}

		Video		//
//
//void main() {
//
//	string path = "Resources/test_video.mp4";
//	VideoCapture cap(path);
//	Mat img;
//
//	while (true) {
//
//		cap.read(img);
//		
//		imshow("Image", img);
//		waitKey(20);	
//
//	}
//
//}

//		Webcam		//
//
//void main() {
//
//	VideoCapture cap(0);	//若多个摄像头则填1
//	Mat img;
//
//	while (true) {
//
//		cap.read(img);
//
//		imshow("Image", img);
//		waitKey(1);
//
//	}
//
//}

 第二章：基本职能（灰度，模糊，边缘检测，膨胀，图像腐蚀） 

#include 
#include 
#include 
#include 

//第二章：基本职能（灰度，模糊，边缘检测，膨胀，图像腐蚀）
using namespace cv;	
using namespace std;

//		Basic Functions		//

void main() {

	string path = "Resources/test.png";
	Mat img = imread(path);
	Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDil, imgErode;

	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);			    //灰度
	GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);	//模糊（参数四和五：sigmaX 和 sigmaY
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);				    //边缘检测（参数四和五：两个阈值

	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));	//返回指定形状和尺寸的结构元素（参数一：指定形状(这里为矩形)；参数二指定尺寸
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);				    //膨胀（参数三：膨胀内核
	erode(imgDil, imgErode, kernel);				    //图像腐蚀（参数三：腐蚀内核

	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);	//写0为无穷大

}

 第三章：调整大小和裁剪图像

#include 
#include 
#include 
#include 

//第三章：调整大小和裁剪图像
using namespace cv;	
using namespace std;

//		Resize and Crop		//

void main() {

	string path = "Resources/test.png";
	Mat img = imread(path);
	Mat imgResize, imgCrop;

	cout << img.size() << endl;
	resize(img, imgResize, Size(), 0.5, 0.5);	//调整大小
	cout << imgResize.size() << endl;

	Rect roi(200, 80, 300, 300);				//需要提取的矩形区域数据
	imgCrop = img(roi);							//需要提取的区域放于imgCrop

	imshow("Image", img);
	imshow("Image Resize", imgResize);
	imshow("Image Crop", imgCrop);

	waitKey(0);	//写0为无穷大

}

 第四章：绘制形状和文本

#include 
#include 
#include 
#include 

//第四章：绘制形状和文本
using namespace cv;	
using namespace std;

//		Draw Shapes and Text		//

void main() {

	//	Blank Image
	cv::Mat img(512, 512, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));

	circle(img, cv::Point(256, 256), 155, cv::Scalar(0, 69, 255), FILLED);						//圆	（FILLED 表示填充
	rectangle(img, cv::Point(130, 226), cv::Point(382, 286), cv::Scalar(255, 255, 255), FILLED);	//矩形
	line(img, cv::Point(130, 296), cv::Point(382, 296), cv::Scalar(255, 255, 255), 2);				//直线段

	// 绘制文本（参数四：字体；	参数五：比例；	参数七：厚度
	putText(img, "Murtaza's Workshop", Point(137, 262), FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.75, Scalar(0, 69, 255), 2);
	int ccc = 7;
	cv::putText(canvas, to_string(ccc), cv::Point(top.x - 20, top.y - 65), cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.75, cv::Scalar(255, 135, 160), 3);
	cv::putText(canvas, "width=" + to_string(width), cv::Point(top.x + 120, top.y - 165), cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.25, cv::Scalar(255, 135, 160), 2);

	cv::imshow("Image", img);

	cv::waitKey(0);	//写0为无穷大

}

 第五章：扭曲视角（透视变换）

#include 
#include 
#include 
#include 

//第五章：扭曲视角（透视变换）
using namespace cv;	
using namespace std;

//		Warp Image		//

float w = 250, h = 350;	//扭曲后的宽高
Mat matrix, imgWarp;

void main() {

	string path = "Resources/cards.jpg";
	Mat img = imread(path);
	
	Point2f src[4] = { {529,142},{771,190},{405,395},{674,457} };	//扭曲前的四个点坐标（顺序为Z）
	Point2f dst[4] = { {0.0f,0.0f},{w,0.0f},{0.0f,h},{w,h} };		//	  后

	matrix = getPerspectiveTransform(src, dst);						//获取 透视变换矩阵
	warpPerspective(img, imgWarp, matrix, Point(w, h));				//透视变换（参数三：透视变换矩阵M；参数四：输出矩阵的尺寸）

	在原图中用红点标记四个角
	//for (int i = 0; i < 4; i++) {
	//	//circle(img, Point(src[i]), 10, Scalar(0, 0, 255), FILLED);
	//	circle(img, src[i], 10, Scalar(0, 0, 255), FILLED);
	//}

	imshow("Image", img);
	imshow("Image Warp", imgWarp);

	waitKey(0);	//写0为无穷大

}

 第六章：颜色检测

#include 
#include 
#include 
#include 

//第六章：颜色检测
using namespace cv;	
using namespace std;

//		Color Detection		//

	Mat imgHSV, mask;
	int hmin = 0, smin = 0, vmin = 0;
	int hmax = 179, smax = 255, vmax = 255;

void main() {

	string path = "Resources/shapes.png";
	Mat img = imread(path);
	cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);

	namedWindow("Trackbar", (640,200));
	createTrackbar("Hue Min", "Trackbar", &hmin, 179);	//参数三：初始值(当前值)；
	createTrackbar("Hue Max", "Trackbar", &hmax, 179);	//参数四：最大范围值
	createTrackbar("Sat Min", "Trackbar", &smin, 255);
	createTrackbar("Sat Max", "Trackbar", &smax, 255);
	createTrackbar("Val Min", "Trackbar", &vmin, 255);
	createTrackbar("Val Max", "Trackbar", &vmax, 255);

	while (true) {

		Scalar lower(hmin, smin, vmin);
		Scalar upper(hmax, smax, vmax);
		inRange(imgHSV, lower, upper, mask);

		imshow("Image", img);
		imshow("Image HSV", imgHSV);
		imshow("Image Mask", mask);
		waitKey(0);	//写0为无穷大

	}
}

 第七章：形状/轮廓检测（边缘检测）

#include 
#include 
#include 
#include 

//第七章：形状/轮廓检测（边缘检测）
using namespace cv;	
using namespace std;

//		Shapes/Contour Detection		//

Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDil;

void getContours(Mat imgDil, Mat img) {

	vector> contours;		//轮廓组
	vector hierarchy;			// 向量内每个元素包含了4个int型的 向量
    //hierarchy每个元素包括在四个元素代表（分别表示第i个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号）

	findContours(imgDil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);		//检测轮廓
	//	参数二：输入的轮廓组	参数三：画第几条轮廓(-1为负数表示全画)		参数五：线宽
	//	参数四：检测轮廓的方法(这里是只检测外轮廓)）	参数五：表示一条轮廓的方法(这里是只存储水平，垂直，对角直线的起始点)
	//drawContours(img, contours, -1, Scalar(255, 0, 255), 2);							//画出轮廓

	vector> conPoly(contours.size());
	vector boundRect(contours.size());

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++) 
	{
		int area = contourArea(contours[i]);		//轮廓面积
		cout << area << endl;

		string objectType;

		//	通过面积大小过滤（去噪）
		if (area > 1000) 
		{
			float peri = arcLength(contours[i], true);		//弧长(轮廓周长) （参数一：图像轮廓；参数二：是否闭合）
			approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);					//对图像轮廓点 进行 多边形拟合
			//参数一/二：输入/输出的点集	参数三：指定精度	参数四：是否闭合

			cout << conPoly[i].size() << endl;
			boundRect[i] = boundingRect(contours[i]);		//计算轮廓的 垂直边界最小矩形

			int objCor = conPoly[i].size();					//轮廓的角数

			if (objCor == 3) { objectType = "Triangle"; }
			else if (objCor == 4) {

				float aspRatio = (float)boundRect[i].width / (float)boundRect[i].height;	//矩形的长宽比
				cout << aspRatio << endl;
				if (aspRatio > 0.95 && aspRatio < 1.05) { objectType = "Square"; }
				else { objectType = "Rectangle"; }

			}
			else if (objCor > 4) { objectType = "Circle"; };

			drawContours(img, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);						//画出轮廓
			//	参数二：输入的轮廓组	参数三：画第i条轮廓(负数表示全画)		参数五：线宽
			rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
			putText(img, objectType, { boundRect[i].x,boundRect[i].y - 5 }, FONT_HERSHEY_PLAIN , 1, Scalar(0, 69, 255), 1);
		}
		cout << endl;
	}
}

void main() {

	string path = "Resources/shapes.png";
	Mat img = imread(path);

	//	Preprocessing 图像预处理
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);				//灰度
	GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);	//模糊（参数四和五：sigmaX 和 sigmaY
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);					//边缘检测（参数四和五：两个阈值
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));	//返回指定形状和尺寸的结构元素（参数一：指定形状(这里为矩形)；参数二指定尺寸
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);					//膨胀（参数三：膨胀内核
	//原来的边缘线宽太细，会有间隙。所以需要进行膨胀操作

	getContours(imgDil, img);

	imshow("Image", img);
	//imshow("Image Gray", imgGray);
	//imshow("Image Blur", imgBlur);
	//imshow("Image Canny", imgCanny);
	//imshow("Image Dilation", imgDil);

	waitKey(0);	//写0为无穷大

}