vs2013在图像处理中的应用（6）：使用OpenCV进行图像处理

快乐虾

http://blog.csdn.net/lights_joy/（QQ群：Visual EmbedLinux Tools 375515651）

欢迎转载，但请保留作者信息

很久没有摸图像处理的东西了，近期刚好需要有此需求，希望能够有一个比较好用的开发环境。在学校的时候做图像处理一直用的是matlab，不过现在正好在做VELT的开发，尝试用vs2013+python构造一个适合于自己用的开发环境。

opencv是一个用于图像处理的强大工具，考虑到python的支持，我们选择2.4.11版本，而不是最新的3.x版本。

1  opencv_python安装

对opencv的封装有两个库，一个是opencv_python，另一个是pyopencv，我们选择第一个，在网上找一个编译好的库。

opencv_python-2.4.11-cp27-none-win32.whl

在命令行下用pip安装：

更新一下PTVS的IntelliSense。

2  测试opencv_python的安装

简单测试一下opencv_python的安装：

很正常地显示我们想要的图片：

3  编译opencv源码

因为我们的目标是图像处理，自然少不了学习下opencv的源码，首先编译它。

首先用cmake生成opencv的工程文件。

然后打开build目录下的OpenCV.sln编译就可以了。

只是在编译opencv_python的时候由于Python安装的是Release版本，因此opencv_python只能够使用Release版本，不能用Debug版本，否则有链接错误。

4  读取视频测试

接下来试试用python读取一段视频并显示。测试用的f:\tmp\test.mp4是一段h264编码的视频：

我们用python读取并显示：

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import cv2
 
#获得视频的格式
videoCapture = cv2.VideoCapture('f:\\tmp\\test.mp4')
 
#获得码率及尺寸
fps = videoCapture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FPS)
size = (int(videoCapture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(videoCapture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
 
#读帧
success, frame = videoCapture.read()
 
while success :
    cv2.imshow("Video", frame) #显示
    cv2.waitKey(1000/int(fps)) #延迟
    success, frame = videoCapture.read() #获取下一帧

很正常地播放视频。

5  代码调试

PTVS具有与matlab类似的调试手段，可以支持中断时对当前变量进行修改，也可以运行脚本。仍以上述读取视频的代码为例。

在中断后可以很直观地看到变量的内容，也可以进行修改。

打开Python Debug Interactive可以执行python脚本对当前环境进行修改。

需要注意的是PTVS有两个交互窗口，另一个是PythonInteractive，这个是非调试的交互窗口，是不能访问当前测试代码的。