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Linux C++ OpenCV入门指南

2023-07-02 07:35:39 深夜i -- --

Linux C++ OpenCV 入门指南编程技能

OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，它可以帮助我们进行图像处理和计算机视觉任务。它的跨平台性、开源性以及强大的功能使得它成为了应用最广泛的计算机视觉库之一。

本文将向您展示如何在Linux操作系统上使用C++语言进行OpenCV编程，通过本文您可以学到以下内容：

1. 安装OpenCV；

2. 创建第一个OpenCV程序；

3. 进行图像的读取、处理和显示；

4. 了解OpenCV中的一些基本概念。

安装OpenCV

在Linux操作系统上安装OpenCV有两种方式，一种是从源码进行编译安装（可能会比较麻烦），另一种是使用包管理工具进行安装。这里我们介绍使用包管理工具进行安装的方法。

1. 在终端中运行以下命令以更新您的软件源：sudo apt-get update

2. 运行以下命令以安装OpenCV：sudo apt-get install libopencv-dev

创建第一个OpenCV程序

让我们从一个简单的程序开始，这个程序将读取一张图片并显示出来。

1. 创建一个名为first.cpp的新文件，输入以下代码：

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int main() {

Mat image;

image = imread("example.jpg", IMREAD_COLOR);

namedWindow("Display Window", WINDOW_AUTOSIZE);

imshow("Display Window", image);

waitKey(0);

return 0;

}

2. 确保您的系统中已经安装了必要的库文件，如果您使用的是Ubuntu系统，则需要安装libopencv-dev。

3. 在终端中运行以下命令以编译该程序：g++ first.cpp -o first `pkg-config opencv --cflags --libs`

4. 在终端中运行以下命令以运行该程序：./first

该程序将显示名为“Display Window”的窗口，并显示example.jpg图片。

读取、处理和显示图像

在上面的第一个程序中，我们使用了OpenCV中的函数imread()读取一张图片，并使用imshow()函数显示该图片。除此之外，OpenCV还提供了许多其他的函数，可以用于对图像进行处理和修改。

以下是一些示例代码，可用于读取、处理和显示图像，这将为您进一步了解OpenCV提供的基本功能：

读取图像：

cv::Mat image = cv::imread("filename.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

显示图像：

cv::imshow("Display window", image);cv::waitKey(0);

转换图像颜色：

cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY);

计算图像的边缘：

cv::Canny(image, image, 30, 100);

膨胀和腐蚀图像：

cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));cv::dilate(image, image, element);cv::erode(image, image, element);

闭操作：

cv::morphologyEx(image, image, cv::MORPH_CLOSE, element);

开操作：

cv::morphologyEx(image, image, cv::MORPH_OPEN, element);

通过使用这些函数，我们可以将图像处理和修改过程变得容易，可以根据需要进行图像预处理或后期处理，以达到最佳的效果。

了解OpenCV中的一些基本概念

在学习OpenCV时，您需要了解一些基本概念：

1. Mat：Mat是OpenCV中最常用的图像容器，它是一个矩阵，用于存储图像的像素值。

2. namedWindow：namedWindow函数用于创建一个带有特定名称的GUI窗口。

3. imshow：imshow函数用于将图像显示在GUI窗口中。

4. waitKey：waitKey函数在程序等待用户按下一个键来结束程序之前，将窗口保持打开状态。

5. cvtColor：cvtColor函数用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间，例如从RGB转换为灰度图像。

6. Canny：Canny函数用于计算图像的边缘。

结论：

本文介绍了如何在Linux操作系统上使用C++语言进行OpenCV编程，涉及到了安装OpenCV，创建第一个OpenCV程序，读取、处理和显示图像，了解OpenCV中的一些基本概念。我们希望这个入门指南能够帮助您开始学习OpenCV，并在您的图像处理和计算机视觉项目中发挥作用。

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