阅读 安装指南 如何快速认识 OpenCV ?
参考 样例。 在 Visual Studio 中加载 OpenCV workspace: opencv.dsw for Microsoft Visual Studio 6.0 opencv.sln for Miscrosoft Visual Studio .NET 2003 cbuilderx/opencv.bpgr for Borland C++ BuilderX 选择 cvsample 项目，编译并运行。阅读代码并且按照自己的想法更改它。 也可通读 参考手册 - 里面也包含一些样例代码. 搜索 http://groups.yahoo.com/group/OpenCV 中的 OpenCV archives，选择你兴趣的主题。 从 scratch 创建新的项目，或者修改现有的 cvsample。 对 Microsoft Visual Studio 有现成的向导来创建 OPENCV 项目。 哪里可以报告OPENCV的Bug ?
发邮件到 [email protected] Subject: BUG <....your title...>
怎么报告 Intel?Ingegrated Performance Primitives 的BUG？发邮件到 [email protected]
怎么加入 OpenCV 论坛?发邮件 [email protected], 如果你是 YAHOO GROUP 的成员并且已经登陆。你可以在 http://groups.yahoo.com/group/OpenCV 中阅读论坛内容。
NOTE: 上海阿须数码技术有限公司 设立了一个 中文OPENCV论坛，可以在那里找到很多有用资料。
怎么修改用户组设置使得不再收到大量邮件？想实时接收邮件或一天只接收一次邮件摘要，可以访问 http://groups.yahoo.com/mygroups 然后更改设置。
好，我发现用户组一点没用。如何退掉我订阅的邮件列表？发邮件到 [email protected] ，主题 subject 为[OpenCV]
当同时使用 OpenCV 和 IPL，发生编译错误。怎么解决这个问题？为了完全独立于 IPL （INTEL的图像处理库）, OpenCV 复制了 IplImage 和其它一些结构变量的声明。 在 OpenCV 头前面定义 HAVE_IPL 或者将语句 "#include <ipl.h>" 放置于 OpenCV 头文件的前面，可以解决这个冲突。
OpenCV 可以工作在其它处理器下吗？是的，OpenCV 本身是开发源代码的，而且在32位平台上非常紧凑。从另外一方面看，如果采用 INTEL 处理器，那么依靠 IPP ，OpenCV 可以运行得更快。 Windows® 操作系统的相关问题: 当我试图编译其中的应用程序时，得到错误：streams.h 没有发现.
你需要 DirectShow SDK ，它是 DirectX SDK 的一个部分。
从 msdn.microsoft.com/directx/ 下载 DirectX，(文件很大，但是可以只下载部分）。如果不能正常工作，考虑一下 HighGUI 利用 VFW 或 MIL 来扑捉视频序列。 带样例安装 （TOGETHER WITH SAMPLES.） 打开项目 <DirectXSDKInstallFolder>\samples\C++\DirectShow\BaseClasses\baseclasses.{dsw|sln}. 如果没有这个文件，要么是你没有下载样例，要么是路径不对。 编译建立 Release 和 Debug 版本 将产生的库 (在 DirectX 9.x 中，分别叫 strmbase.lib 和 strmbasd.lib) 拷贝到目录 <DirectXSDKInstallFolder>\lib 下。 在 Developer Studio 添加路径：<DirectXSDKInstallFolder>\include
<DirectXSDKInstallFolder>\samples\C++\DirectShow\BaseClasses
到 includes' 搜索路径中 (在 Tools->Options->Directories->Include files in case of Developer Studio 6.0)
添加 <DirectXSDKInstallFolder>\lib 到库搜索路径中 (在 Tools->Options->Directories->Library files in case of Developer Studio 6.0)
注意: 将上面增加的东东添加到最顶端，否则还会出现编译或链接错误。因为 Developer Studio 6.0 包含了一些老版本的 DirectX 头文件和库文件，它们与新版本有冲突。
大功告成! 安装了 DirectX SDK 后，仍然有链接错误，提示：undefined or redefined "TransInPlace" filter class constructors etc.阅读前面的示范，特别注意搜索目录的次序。
当我试图使用 cvcam, 程序崩溃确保注册了 ProxyTrans.ax 和 SyncFilter.ax
怎么注册 *.ax (DirectShow filter)?运行文件 regsvr32.exe
Filter 不能被注册 (regsvr32 报告错误)最可能的原因是 filter 需要的一些 DLLs 不在路径中，这种情况下，OpenCV 可以确保 <OpenInstallFolder>\bin 在路径中。
cxcore096d.dll 或 cxcored.lib 好像丢失了cxcore096d.dll 是 cxcore DLL 的 DEBUG 版本，cxcored.lib 是 cxcore096d.dll 的输入库。打开Open OpenCV workspace, 选择 "cxcore" 作为 active project，并且选择 "Win32 Debug" 的配置. 编译建立库，这样就得到 bin\cxcore096d.dll 和 lib\cxcored.lib。 同样步骤可以生成其它所有的 OpenCV 组件。加 d 表示 Debug 版本。
当我编译 HighGUI ，得到错误 "mil.h is not found"mil.h 是 Matrox Imaging Library (MIL) 的一个部分，提供 Matrox (或兼容) 视频采集卡，如 Meteor, Meteor II 等 If you have such a framegrabber and MIL installed, add mil\include and mil\lib to the search paths within Developer Studio (submenu Tools->Options->Directories). If you do not have MIL, just ignore the error. The file mil.h is only required to build MIL-aware version of Highgui "Win32 MIL Debug" or "Win32 MIL Release". Select "Win32 Debug" or "Win32 Release" configuration of highgui (submenu Build->Set Active Configuration...) instead - these versions of highgui can still be used to grab video via VFW interface, work with AVIs and still images. 怎样调试 DirectShow filter?打开带 FILTER 的 workspace (e.g. opencv.dsw), 选择 filter 作为活动项目，建立 debug 配置， 注册 filter 的 debug 版本(即运行 regsvr32 camshiftd.ax) (只需要做一次就可以了，注册表里仅保存 filter 的文件名）, 回到 Developer Studio 然后开始 debugging 过程 (F5). 在提示 “do you want to run to debug the module”下，选择 camshiftdemo 通过 camshift.ax 和 DirectX SDK 工具图形编辑器 graphedit 来调试 DirectShow filter. 在 graphedit 中建立 filter 图 (即 camera->camshift->renderer) 保存 graph (下次简单加载就可以了) 在filter中的变换方法或其它位置设置断点. 运行 filter ,并且。。。 怎么创建一个 DeveloperStudio 项目来开始玩 OpenCV
(注意: 这是一个应用答案)
为了在 Developer Studio 下创建基于 OpenCV 的项目，按如下步骤进行：
在 Developer Studio 中创建新的应用程序： 选择菜单 "File"->"New..."->"Projects" . 选择 "Win32 Application" 或 "Win32 console application" - 后者是更简单的方法。 键入项目名称，并且选择存储位置 可以为项目创建一个单独的 workspace ("Create new workspace") ， 也可以将新的项目加入到当前的 workspace 中 ("Add to current workspace"). 单击 "next" 选择 "An empty project", 点击 "Finish", "OK". 经过以上步骤，Developer Studio 会创建一个项目目录 (缺省情况下，目录名就是项目名), <project name>.dsp 文件以及<project name>.dsw,.ncb ... ，如果你创建自己的workspace. 添加文件到 project 中: 选择菜单"File"->"New..."->"Files" . 选择"C++ Source File", 键入文件名，点击"OK" 增加 OpenCV 相关的 头文件目录 #include :#include "cv.h" /* #inlcude "cvaux.h" // experimental stuff (if need) */ #include "highgui.h" 或者你可以拷贝部分已有的文件 (如：opencv\samples\c\morphology.c) 到项目目录中，打开它，并且加入到项目中 (右键点击编辑器的视图 -> "Insert File into Project" -> <your project name> ). 配置项目: 选择菜单"Project"->"Settings..."以激活项目配置对话框 . 在左边选择你的项目. 调节设置，对 Release 和 Debug 配置都有效： 选择 "Settings For:"->"All Configurations" 选择 "C/C++" tab -> "Preprocessor" category -> "Additional Include Directories:". 加入用逗号分隔的相对路径 (对文件 .dsp 而言) 或绝对路径 opencv\cxcore\include, opencv\cv\include, opencv\otherlibs\highgui 以及可选的 optionally, opencv\cvaux\include. 选择 "Link" tab -> "Input" category -> "Additional library path:". 加入输入库所在的路径 (cxcore[d].lib cv[d].lib hihghui[d].lib cvaux[d].lib) 调节 "Debug" 配置： 选择 "Settings For:"->"Win32 Debug". 选择 "Link" tab -> "General" category -> "Object/library modules". 加入空格分隔的 cvd.lib, highguid.lib, cvauxd.lib (optionally) 可以改变输出文件的名称和位置。如想把产生的 .exe 文件放置于项目目录而不是Debug/ 子目录下，可在 "Link" tab -> "General" category -> "Output file name:" 中键入 ./<exe-name>d.exe 调节 "Release" 配置 选择 "Settings For:"->"Win32 Release". 选择 "Link" tab -> "General" category -> "Object/library modules". 加入空格分隔的 cv.lib, highgui.lib, cvaux.lib (optionally) 增加从属性项目到 workspace 中: 选择菜单: "Project" -> "Insert project into workspace". 选择 opencv\cv\make\cv.dsp. 同样步骤对 opencv\cvaux\make\cvaux.dsp, opencv\otherlibs\highgui\highgui.dsp. 设置从属性： 选择菜单: "Project" -> "Dependencies..." 对 "cv" 选择 "cxcore", 对 "cvaux" 选择 "cv", "cxcore", 对 "highgui" 选择 "cxcore", 对你的项目，选择所有的: "cxcore", "cv", "cvaux", "highgui". 从属性配置保证了在源代码被改变的情况下，自动重新编译 opencv 库. 就这么多。可以编译并且运行一切了。 Linux 的相关问题:TODO 使用库的技术问题: 怎么访问图像元素
(坐标起点相对于图像原点 image origin 从 0 开始，或者是左上角 (img->origin=IPL_ORIGIN_TL) 或者是左下角 (img->origin=IPL_ORIGIN_BL) 假设有 8-bit 1－通道的图像 I (IplImage* img):
I(x,y) ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x] 假设有 8-bit 3-通道的图像 I (IplImage* img):
I(x,y)blue ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3] I(x,y)green ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3+1] I(x,y)red ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3+2] 如果增加点 (100,100) 的亮度 30 ，那么可以:
CvPoint pt = {100,100}; ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[pt.x*3] += 30; ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[pt.x*3+1] += 30; ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[pt.x*3+2] += 30; 或者更有效的
CvPoint pt = {100,100}; uchar* temp_ptr = &((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[x*3]; temp_ptr[0] += 30; temp_ptr[1] += 30; temp_ptr[2] += 30; 假设有 32-bit 浮点数, 1-通道 图像 I (IplImage* img):
I(x,y) ~ ((float*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x] 现在，通用方法：假设有 N-通道，类型为 T 的图像：
I(x,y)c ~ ((T*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*N + c] 或者你可使用宏 CV_IMAGE_ELEM( image_header, elemtype, y, x_Nc ) I(x,y)c ~ CV_IMAGE_ELEM( img, T, y, x*N + c ) 也有针对各种图像(包括 4-通道)和矩阵的函数(cvGet2D, cvSet2D), 但是它们都很慢. 如何访问矩阵元素?
方法是类似的 (都是针对 0 起点的列和行) 设有 32-bit 浮点数的实数矩阵 M (CvMat* mat):
M(i,j) ~ ((float*)(mat->data.ptr + mat->step*i))[j] 设有 64-bit 浮点数的复数矩阵 M (CvMat* mat):
Re M(i,j) ~ ((double*)(mat->data.ptr + mat->step*i))[j*2] Im M(i,j) ~ ((double*)(mat->data.ptr + mat->step*i))[j*2+1] 设有单通道矩阵，有宏 CV_MAT_ELEM( matrix, elemtype, row, col ), 例如对 32-bit 浮点数的实数矩阵
M(i,j) ~ CV_MAT_ELEM( mat, float, i, j ),假如初始化 3x3 单位阵：
CV_MAT_ELEM( mat, float, 0, 0 ) = 1.f; CV_MAT_ELEM( mat, float, 0, 1 ) = 0.f; CV_MAT_ELEM( mat, float, 0, 2 ) = 0.f; CV_MAT_ELEM( mat, float, 1, 0 ) = 0.f; CV_MAT_ELEM( mat, float, 1, 1 ) = 1.f; CV_MAT_ELEM( mat, float, 1, 2 ) = 0.f; CV_MAT_ELEM( mat, float, 2, 0 ) = 0.f; CV_MAT_ELEM( mat, float, 2, 1 ) = 0.f; CV_MAT_ELEM( mat, float, 2, 2 ) = 1.f; 如何在 OpenCV 中处理我自己的数据
设你有 300x200 32-bit 浮点数 image/array, 也就是对一个有 60000 个元素的数组.
int cols = 300, rows = 200; float* myarr = new float[rows*cols]; // step 1) initializing CvMat header CvMat mat = cvMat( rows, cols, CV_32FC1, // 32-bit floating-point, single channel type myarr // user data pointer (no data is copied) ); // step 2) using cv functions, e.g. calculating l2 (Frobenius) norm double norm = cvNorm( &mat, 0, CV_L2 ); ... delete myarr; 其它情况在参考手册中有描述.见 cvCreateMatHeader, cvInitMatHeader, cvCreateImageHeader, cvSetData etc. 如何加载和显示图像
/* usage: prog <image_name> */ #include "cv.h" #include "highgui.h" int main( int argc, char** argv ) { IplImage* img; if( argc == 2 && (img = cvLoadImage( argv[1], 1)) != 0 ) { cvNamedWindow( "Image view", 1 ); cvShowImage( "Image view", img ); cvWaitKey(0); // very important, contains event processing loop inside cvDestroyWindow( "Image view" ); cvReleaseImage( &img ); return 0; } return -1; } 如何发现和处理轮廓线
请看演示 squares
如何用 OpenCV 来定标摄像机TODO
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