使用OpenCV時CMakeLists.txt怎么寫

有些朋友使用cmake編譯c++程序因此這里我介紹下使用opencv庫的cmakelists.txt怎么寫。如果你還不知道cmake那就忽略這一步（因為cmake就是命令行編譯c++，你用的是IDE編譯c++程序那就不用管cmakelists.txt了）。

#opencv 4.+需要c++11以上版本的編譯器
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")
# 引入Opencv包
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
# 注意use_opencv.cpp是我源代碼文件名，你需要改成你源代碼名
add_executable(use_opencv use_opencv.cpp)
# 鏈接OpenCV庫
target_link_libraries(use_opencv ${OpenCV_LIBS})

讀取圖片

其實讀取圖片很簡單，但是你得注意圖片相對當前代碼的路徑。它就是讀取得到一個矩陣。矩陣的元素是個數(shù)字。這個數(shù)字表示顏色。

#include <iostream>
using namespace std;

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
int main(int argc, char** argv){
    cv::Mat image;
    image = cv::imread("./ubuntu.png");
    if(image.data== nullptr)//nullptr是c++11新出現(xiàn)的空指針常量
    {
        cerr<<"圖片文件不存在"<<endl;
        return 0;
    }else
        cout<<image<<endl;//你會發(fā)現(xiàn)圖片就是一個矩陣
    return 0;
}

圖像矩陣的大小取決于我們所用的顏色模型，確切地說，取決于所用通道數(shù)。如果是灰度圖像，矩陣就會像這樣：

而對多通道圖像來說，矩陣中的列會包含多個子列，其子列個數(shù)與通道數(shù)相等。例如，RGB顏色模型的矩陣：

注意，子列的通道順序是反過來的：BGR而不是RGB。

顯示圖片

#include <iostream>
using namespace std;

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
int main(int argc, char** argv){
    cv::Mat image;
    image = cv::imread("./ubuntu.png");
    if(image.data== nullptr)//nullptr是c++11新出現(xiàn)的空指針常量
    {
        cerr<<"圖片文件不存在"<<endl;
        return 0;
    }
    cv::imshow("這里是窗口的名字",image);
    cv::waitKey(0);// 按任意鍵在0秒后退出窗口，不寫這句話是不會顯示出窗口的
    return 0;
}

輸出圖片的基本信息

#include <iostream>
using namespace std;

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
int main(int argc, char** argv){
    cv::Mat image;
    image = cv::imread("./ubuntu.png");
    if(image.data== nullptr)//nullptr是c++11新出現(xiàn)的空指針常量
    {
        cerr<<"圖片文件不存在"<<endl;
        return 0;
    }

    //輸出圖片的基本信息
    cout<<"圖像寬為："<<image.cols<<"	高度為："<<image.rows<<"	通道數(shù)為："<<image.channels()<<endl;
    return 0;
}

按像素遍歷圖片

	cv::Mat image;
    image = cv::imread("./ubuntu.png");
    if(image.data== nullptr)//nullptr是c++11新出現(xiàn)的空指針常量
    {
        cerr<<"圖片文件不存在"<<endl;
        return 0;
    }

    // 遍歷每個像素
    //之所以用y這個名字表示行是因為圖片的坐標系中行號就是y
    for (size_t y = 0; y < image.rows; ++y) {

        // 獲取行指針，之所以用char的原因是因為顏色值是1-256用char能放得下
        // ptr是pointer的縮寫
        unsigned char* row_ptr= image.ptr<unsigned char>(y);
        for (size_t x = 0; x < image.cols; ++x) {
            //這是獲得像素數(shù)據(jù)數(shù)組的頭指針，注意像素數(shù)據(jù)可能會有多個通道所以才需要用數(shù)組存儲
            unsigned char* data_ptr = &row_ptr[x*image.channels()];
            //對當前像素逐個通道輸出顏色值
            for (int i = 0; i < image.channels(); ++i) {
                cout<< int(data_ptr[i]);
            }
        }
    }

知乎 https://www.zhihu.com/people/yuanmuou/activities

總結

以上是生活随笔為你收集整理的c++ OpenCV入门教程:图片读取和它的基本操作以及能获取的图片属性的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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