OpenCV全稱是OpenSource Computer Vision Library，是一個開放源代碼的計算機視覺庫。OpenCV最初由英特爾公司發起并開發，以BSD許可證授權發行，可以在商業和研究領域中免費試用，現在美國Willow Garage為OpenCV提供主要的支持。OpenCV可用于開發實時的圖像處理、計算機視覺以及模式識別程序，目前在工業界以及科研領域廣泛采用。

OpenCV是一個值得深入研究的庫，暫時做初步了解，后續有需要再深入研究，尤其是SVM和ANN的應用。

1OpenCV開發環境

1）C/C++開發環境：Eclipse CPP+OpenCV

Project–>Properties–>C/C++Build–>Settings–>Tool Settings：

GCC C++Compiler->Includes中添加OpenCV的頭文件目錄；

MinGW C++Linker->Libraries中添加OpenCV的庫文件目錄以及相應的庫文件名稱；首先要下載安裝Opencv。

2）Java開發環境：Eclipse Java

引入opencv-2.4.11-0.11.jar和opencv-2.4.11-0.11-windows-x86_64.jar即可；

稍前版本需要動態加載Opencv的DLL，目前只需引入相應平臺的jar包即可，不安裝opencv，不加載lib庫。稍前版本在引入在opencv-2.4.11-0.11.jar后，選擇該jar包的Native library location，輸入opencv的/build/lib 文件夾下庫目錄(lib)的路徑，當然要先安裝opencv。

2OpenCV庫基礎知識

1）圖像的基本操作

計算機數字圖像用MXN的矩陣表示，矩陣元素的值表示該位置上像素的亮度，像素值越大該點越亮。

一般來說，灰度圖用2維矩陣表示，彩色（多通道）圖像用3維矩陣（MXNX3）表示。對于圖像顯示來說，目前大部分設備都是用無符號8位整數（類型為CV_8U）表示像素亮度。

圖像數據在計算機內存中的存儲順序以圖像最左上點（也可能是最左下點）開始。如果是多通道圖像，比如RGB圖像，則每個像素用三個字節表示。在OpenCV中，RGB圖像的通道順序為BGR。

2）Mat類

既然圖像是通過矩陣表示，矩陣中每個點上的值表示像素亮度，那么Opencv是通過怎樣數據結構來保存一副圖像呢？

Mat類是新版OpenCV保存圖像的數據結構，自動管理內存。

Mat類的具體操作可以參考OpenCV教程。Mat類存儲的圖像，主要就是矩陣操作。

Mat對象由兩個數據部分組成：矩陣頭（包含矩陣尺寸、存儲方法、存儲地址等信息）和一個指向存儲所有像素值的矩陣的指針。

3）圖像讀寫

函數imread()將圖像文件讀入內存，用Mat數據結構存儲表示。將Mat對象以圖像文件格式寫入文件，可以用imwrite()函數。

imread()函數返回的是Mat對象：

Matimread(const string& filename,int flags=1)

filename是被讀取的文件，flag>0函數返回3通道圖像，flag=0返回單通道圖像，flag<0函數不對圖像進行通道轉換。

將圖像從內存寫入文件函數：

boolimwrite(const string& filename,InputArray image,constvector<int>& params=vector<int>())

filename指定存儲的文件路徑和格式。Bmp格式是無損不壓縮格式（文件大）、jpeg是有損壓縮，png是無損壓縮，建議存儲為png。

4）視頻讀寫

視頻的格式主要由壓縮算法決定。壓縮算法稱為編碼器coder，解壓算法稱為解碼器decoder，編解碼算法統稱為編解碼器codec。OpenCV提供VideoCapture來讀視頻和VideoWrite來寫視頻。

VideoCapture既可以從視頻文件中按幀讀取圖像，也可以從攝像頭讀取圖像。

VideoWrite將視頻寫入文件。

5）總結

上面這些opencv庫基礎內容，將圖像讀入后怎么處理就涉及到opencv庫中更多組件的處理。

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html

可以通過該網站學習到具體圖像處理技術方法。

3SVM和ANN應用

1）支持向量機(SVM) 是一個類分類器，正式的定義是一個能夠將不同類樣本在樣本空間分隔的超平面。 換句話說，給定一些標記好的訓練樣本 （監督式學習），SVM算法輸出一個最優化的分隔超平面。

OpenCV庫提供CvSVM類支持SVM分類。通過CvSVM::train 訓練一個SVM分類器， 以及用 CvSVM::predict 測試訓練結果。

2）OpenCV的ml模塊實現了人工神經網絡（Artificial Neural Networks， ANN）最典型的多層感知器（multi-layer perceptrons, MLP）模型。CvANN_MLP是OpenCV中提供的一個神經網絡的類，正如它的名字一樣(multi-layer perceptrons),它是一個多層感知網絡，它有一個輸入層，一個輸出層以及1或多個隱藏層。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的计算机视觉库OpenCV初步了解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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