OPENCV入门系列（1）

前言：本系列从入门角度去学习计算机视觉相关知识，再从算法设计角度去解析计算机视觉中的一些基础算法以及技巧

不知不觉就开了计算机视觉的坑 入门虽然没什么难度 但是opencv每个版本更新 都像是两个不同团队写的东西 真实被恶心到了 所以本系列文章都基于opencv3.0&VS2015与其他的版本差异或许在讲解过程中会提到。

需要注意的是:本文默认你有一定的c++/c基础

首先

当然是环境配置啦（极简版本）

first：

环境变量

1.系统变量里面新建变量，名为 【OPENCV】 ，值为解压后opencv文件夹里build文件夹的路径，如 C:\opencv\build

2.系统变量里面编辑【 Path】 变量，在末尾添加 【;%OPENCV%\x86\vc12\bin】

3.去这里下载opencv的配置文件选择【视图】->【其它窗口】->【属性管理器】，然后在【属性管理器】中右键单击项目名，选择【添加现有属性表】，然后将opencv300.props添加进去

开始

第一步首先是认识opencv中的几种存储图像的类型

IplImage

typedef struct _IplImage

    {

        int nSize;         /* IplImage大小 */

        int ID;            /* 版本 (=0)*/

        int nChannels;     /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */

        int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */

        int depth;         /* 像素的位深度，主要有以下支持格式： IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F 和IPL_DEPTH_64F */

        char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */

        char channelSeq[4]; /* 同上 */

        int dataOrder;     /* 0 - 交叉存取颜色通道, 1 - 分开的颜色通道. 只有cvCreateImage可以创建交叉存取图像 */

        int origin;        /*图像原点位置： 0表示顶-左结构,1表示底-左结构 */

        int align;         /* 图像行排列方式 (4 or 8)，在 OpenCV 被忽略，使用 widthStep 代替 */
        int width;        /* 图像宽像素数 */

        int height;        /* 图像高像素数*/

        struct _IplROI *roi; /* 图像感兴趣区域，当该值非空时， 只对该区域进行处理 */

        struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须为NULL */

        void *imageId;     /* 同上*/

        struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/

        int imageSize;     /* 图像数据大小(在交叉存取格式下ImageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/
        char *imageData;    /* 指向排列的图像数据 */

        int widthStep;     /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */

        int BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 在 OpenCV 被忽略*/

        int BorderConst[4]; /* 同上 */

        char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */
    } IplImage;

mat

class CV_EXPORTS Mat
{
public:
    //! default constructor
    Mat();
    //! constructs 2D matrix of the specified size and type
    // (_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)
    Mat(int _rows, int _cols, int _type);
    Mat(Size _size, int _type);
    //! constucts 2D matrix and fills it with the specified value _s.
    Mat(int _rows, int _cols, int _type, const Scalar& _s);
    Mat(Size _size, int _type, const Scalar& _s);

    //! constructs n-dimensional matrix
    Mat(int _ndims, const int* _sizes, int _type);
    Mat(int _ndims, const int* _sizes, int _type, const Scalar& _s);

    //! copy constructor
    Mat(const Mat& m);
    //! constructor for matrix headers pointing to user-allocated data
    Mat(int _rows, int _cols, int _type, void* _data, size_t _step=AUTO_STEP);
    Mat(Size _size, int _type, void* _data, size_t _step=AUTO_STEP);
    Mat(int _ndims, const int* _sizes, int _type, void* _data, const size_t* _steps=0);

    //! creates a matrix header for a part of the bigger matrix
    Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange=Range::all());
    Mat(const Mat& m, const Rect& roi);
    Mat(const Mat& m, const Range* ranges);
    //! converts old-style CvMat to the new matrix; the data is not copied by default
    Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);
    //! converts old-style CvMatND to the new matrix; the data is not copied by default
    Mat(const CvMatND* m, bool copyData=false);
    //! converts old-style IplImage to the new matrix; the data is not copied by default
    Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);

    ......
    }

cvmat

typedef struct CvMat
{
    int type;     //标示元素类型和标记
    int step;     //以字节为单位的行数据长度

    /* for internal use only */
    int* refcount;
    int hdr_refcount;

    union
    {
        uchar* ptr;
        short* s;
        int* i;
        float* fl;
        double* db;
    } data;      //数据指针

#ifdef __cplusplus
    union
    {
        int rows;
        int height;
    };

    union
    {
        int cols;
        int width;
    };
#else
    int rows;   //行数（用于保存图像数据时可以理解为图像高度）
    int cols;    //列数（用于保存图像数据时可以理解为图像宽度）
#endif

}

是不是感觉一阵

卧槽

刚一上来就是这么多的数据结构 但是这些基本不用细看 因为你看了也记不住 我贴上来完全是为了让大家对这些图像类型有一个直观的认识
Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于图形图像的计算，数学性较高，openCV对Mat类型的计算也进行了优化，所以你会看到mat类型和其他两个画风明显不一样。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，opencv对其中的图像操作（缩放、单通道提取、图像阈值操作等）进行了优化。

在opencv2.0之前，opencv是完全用C实现的，但是，IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系。实际上，CvMat之上还有一个更抽象的基类—-CvArr，这在源代码中会常见。

先来看看如何获取和显示一幅图像

#include "stdafx.h"
#include <opencv\cv.hpp>
#include <opencv\highgui.h>
#include <iostream>//c++流不用说了吧
#include <fstream>//文件
#include <cmath>
//头文件这里需要说明下 不同的 配置可能会有所差异但核心的就是cv.hpp/higui.h(hpp)/
using namespace std;
using namespace cv;
 //命名空间最好也包括std
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
     IplImage* img = cvLoadImage("图片名.图片类型", 0);
     //定义ipiimage 与调取工程文件夹下的一张图片
     //cvload后面的参数为0即加载黑白图像 1则加载彩色图像
     cvNamedWindow("显示框名", 1);//这英语该认识吧命名窗口
     cvShowImage("显示框名", img);//显示图片
     cvWaitKey(-1);
     return 0;
}

以下为演示效果

辣么 既然都是存储图像的数据结构 那么肯定是可以互相转换的咯 当然能 我们下节就将讲解 ipiimage/ mat/cvMat 这三种结构怎么互相转化

ok 本节的讲解就到这里 下节将重点更新：
1.转化方法。
2.基础图形处理算法