OpenCV常用的基础小工程

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本文提供使用OpenCV进行图像及视频处理的基础示例代码，包括读取与显示图像、播放视频文件、摄像头实时视频处理等。通过这些示例帮助初学者快速上手OpenCV。

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/04/23/2467153.html

本文中将列出OpenCV需常用的最小工程，以方便今后做测试用。

　　工程环境为vs2010+opencv2.3.1

一、opencv读取图片并显示出来：

#include "stdafx.h"
 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
 
 using namespace cv;
 
 int main(int argc,unsigned char* argv[])
 {
     Mat img_src;
     for (;;)
     {
         img_src=imread("lena.jpg");
         imshow("lena_show",img_src);
         waitKey(30);
     }
     return 0;
 }

二、opencv读取avi文件并显示出来：

　　注意有些avi格式的视频是读不出来的。

#include "stdafx.h"
 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
 
 using namespace cv;
 
 int main(int argc,unsigned char* argv[])
 {
     Mat img_src;
     VideoCapture vido_file("tree.avi");
     for (;;)
     {
         vido_file >>img_src;
         imshow("video_src",img_src);//可以事先不用新建一个窗口
         char c=(char)waitKey(47);
         if (c==27)
         {
             break;    
         }
     }
     return 0;
 }

三、opencv驱动摄像头并显示出来：

 #include "stdafx.h"
 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
 
 using namespace cv;
 
 int main(int argc,unsigned char* argv[])
 {
     Mat img_src;
     VideoCapture cam(0);
     for (;;)
     {
         cam >>img_src;
         imshow("camera",img_src);//可以事先不用新建一个窗口
         char c=(char)waitKey(30);
         if (c==27)
         {
             break;    
         }
     }
     return 0;
 }

四、opencv打开摄像头并对摄像头内视频进行canny边缘检测。

以下的环境改为：opencv2.4.2+vs2010

// cam_test.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
 //
 
 #include "stdafx.h"
 #include <opencv2/core/core.hpp>
 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
 #include <iostream>
 
 #pragma comment( lib, "opencv_core242.lib" )
 #pragma comment( lib, "opencv_highgui242.lib" )
 #pragma comment( lib, "opencv_imgproc242.lib" )
 
 using namespace cv;
 using namespace std;
 
 int main( int argc, const char **argv )
 {
 
     VideoCapture cap(0); // open the default camera
     if(!cap.isOpened()) // check if we succeeded
         return -1;
     Mat edges;
     namedWindow("edges",1);
     for(;;)
     {
         Mat frame;
         cap >> frame; // get a new frame from camera
         cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);
         GaussianBlur(edges, edges, Size(7,7), 1.5, 1.5);
         Canny(edges, edges, 0, 30, 3);
         imshow("edges", edges);
         if(waitKey(30) >= 0) break;
     }
     // the camera will be deinitialized automatically in VideoCapture destructor
     return 0;
 }

五、矩阵方式 resize图像缩放代码

double scale=0.5; //设置缩放倍数
string imageurl = "F:/opencv/samples/cpp/baboon.jpg";
Mat image =imread(imageurl);Â 
//缩放 
Size dsize = Size(image.cols*scale,image.rows*scale);
Mat image2 = Mat(dsize,CV_32S);
resize(image, image2,dsize);

首先定义scale变量，图片要缩放的倍数。

然后用Mat函数创建image矩阵，并加载图像。

Size函数是设置图像框架大小

resize函数调整图片大小。