OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大量案例】OpenCV入门教程【包含大 ### OpenCV 入门教程知识点详解 #### 一、OpenCV 简介 - **定义**:OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它由Intel公司于1999年创建。 - **特点**:提供了一系列计算机视觉功能,包括图像处理、视频分析以及机器学习等。 - **应用领域**:广泛应用于机器人导航、医学图像分析、运动跟踪、手势识别等多个领域。 - **支持平台**:支持Windows、Linux、macOS等多种操作系统,以及C++、Python等多种编程语言。 #### 二、安装和配置 ##### 2.1 安装 OpenCV - **Windows** - **预编译二进制文件**: 1. 访问OpenCV官网下载最新版本。 2. 解压文件至指定位置(例如:`C:\opencv\`)。 3. 配置环境变量,将OpenCV的`bin`目录路径加入到系统的`Path`变量中(例如:`C:\opencv\build\x64\vc15\bin`)。 - **源码编译安装**:对于特定的需求,用户也可以选择下载源码自行编译安装。 - **Linux** - 使用包管理器进行安装,以Ubuntu为例: ```bash sudo apt update sudo apt install python3-opencv ``` - **macOS** - 使用Homebrew安装: ```bash brew install opencv ``` ##### 2.2 配置 OpenCV ###### 2.2.1 配置 Python - **安装 opencv-python 库**:通过pip安装标准库或带有额外功能的`opencv-contrib-python`。 ```bash pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python ``` ###### 2.2.2 配置 C++ - **安装 Visual Studio**:推荐使用Visual Studio 2019或更高版本。 - **项目配置**: 1. 创建一个新的C++项目。 2. 添加OpenCV的`include`和`lib`目录到项目的`VC++目录`设置中(例如:`C:\opencv\build\include` 和 `C:\opencv\build\x64\vc15\lib`)。 3. 在项目的`链接器`->`输入`中添加OpenCV的库文件(例如:`opencv_world451.lib`)。 #### 三、基础图像处理 ##### 3.1 读取和显示图像 - **Python 示例**: ```python import cv2 image = cv2.imread('image.jpg') cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` - **C++ 示例**: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); cv::imshow("Image", image); cv::waitKey(0); cv::destroyAllWindows(); return 0; } ``` ##### 3.2 图像基本操作 - **获取图像尺寸**: ```python height, width, channels = image.shape print(f"Height: {height}, Width: {width}, Channels: {channels}") ``` - **访问和修改像素值**: ```python pixel_value = image[100, 100] # 获取(100, 100)位置的像素值 image[100, 100] = (255, 255, 255) # 修改(100, 100)位置的像素值为白色 ``` #### 四、其他图像处理技术 ##### 4.1 图像颜色空间转换 - **RGB到灰度**: ```python gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` - **RGB到HSV**: ```python hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) ``` ##### 4.2 图像几何变换 - **图像缩放**: ```python resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height)) ``` - **图像旋转**: ```python rows, cols = image.shape[:2] M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), angle, 1) rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows)) ``` - **图像平移**: ```python rows, cols = image.shape[:2] M = np.float32([[1, 0, dx], [0, 1, dy]]) shifted_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows)) ``` ##### 4.3 图像阈值化 - **二值化**: ```python ret, thresh = cv2.threshold(gray_image, threshold_value, max_value, cv2.THRESH_BINARY) ``` ##### 4.4 图像滤波 - **平滑滤波**: ```python blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0) ``` - **边缘检测**: ```python edges = cv2.Canny(image, low_threshold, high_threshold) ``` ##### 4.5 形态学操作 - **腐蚀与膨胀**: ```python kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size), np.uint8) erosion = cv2.erode(image, kernel, iterations=1) dilation = cv2.dilate(image, kernel, iterations=1) ``` - **开运算与闭运算**: ```python opening = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel) closing = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) ``` ##### 4.6 图像轮廓检测 - **查找轮廓**: ```python contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` ##### 4.7 图像直方图 - **计算直方图**: ```python hist = cv2.calcHist([gray_image], [0], None, [256], [0, 256]) ``` #### 五、视频处理 ##### 5.1 读取和显示视频 - **Python 示例**: ```python cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break cv2.imshow('Video', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` ##### 5.2 视频帧处理 - **帧间差分**: ```python diff = cv2.absdiff(frame1, frame2) ``` #### 六、物体检测 ##### 6.1 Haar 级联分类器 - **加载级联文件**: ```python face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') ``` - **检测人脸**: ```python faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) ``` ##### 6.2 HOG 特征与 SVM 分类器 - **提取HOG特征**: ```python hog = cv2.HOGDescriptor() descriptors = hog.compute(image) ``` - **训练SVM分类器**: ```python svm = cv2.ml.SVM_create() svm.train(np.float32(training_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.int32(labels)) ``` #### 七、机器学习与深度学习 ##### 7.1 k-近邻算法 - **训练模型**: ```python knn = cv2.ml.KNearest_create() knn.train(training_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels) ``` - **预测结果**: ```python ret, results, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=5) ``` ##### 7.2 支持向量机 - **训练模型**: ```python svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(training_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels) ``` - **预测结果**: ```python predicted_labels = svm.predict(test_data)[1] ``` ##### 7.3 卷积神经网络 - **构建模型**: ```python model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model_path) ``` - **前向传播**: ```python blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1./255, size=(224, 224), mean=(0, 0, 0), swapRB=True, crop=False) model.setInput(blob) output = model.forward() ``` #### 八、项目实战 ##### 8.1 简单人脸识别系统 - **流程**: 1. 加载Haar级联分类器用于人脸检测。 2. 对每一帧图像进行人脸检测。 3. 绘制矩形框标识出检测到的人脸区域。 ##### 8.2 车牌识别系统 - **流程**: 1. 使用边缘检测和轮廓检测技术识别车牌区域。 2. 对识别出的车牌区域进一步处理以提取字符。 3. 使用OCR技术识别车牌上的文字。 #### 结论 OpenCV作为一款强大的计算机视觉库,不仅适用于学术研究,在工业界也有着广泛的应用。通过本教程的学习,读者可以掌握OpenCV的基础用法及一些高级技巧,为进一步深入研究计算机视觉打下坚实的基础。





















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