【IPMV】Lab1-1 OpenCV入门与实践——从基础操作到实时视频处理（一）

Lab1-1 OpenCV入门与实践——从基础操作到实时视频处理（一）

参考自同济大学蒋磊老师编写的IPMV实验说明
同济大学自动化专业IMPV课程学习记录 （包含知识点以及实验）

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Lab0 实验环境准备与OpenCV Hello World
Lab1-1 OpenCV入门与实践——从基础操作到实时视频处理（一）
Lab1-2 OpenCV入门与实践——从基础操作到实时视频处理（二）
Lab2-1 从零玩转Eigen库：掌握线性代数与OpenCV互操作的神器！(一)
Lab2-2 从零玩转Eigen库：掌握线性代数与OpenCV互操作的神器！(二)
Lab4 Blending 线性混合与拉普拉斯金字塔混合对比
…
待更新

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引言：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析、机器学习等领域。本文将带你从OpenCV的基础操作入手，逐步实现实时视频处理，帮助你快速掌握OpenCV的核心功能。

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0 任务

• 基础OpenCV操作
  • 创建和操作图像数组（Mat）
  • 读取和显示图像（imread、imshow）
  • 保存图像（imwrite）
  • 绘图和文本添加（line、circle、putText）
• 实时视频处理
  • 配置虚拟机以使用摄像头
  • 获取并显示实时视频流
  • 添加实时处理功能（如灰度转换、边缘检测等）

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1 基础OpenCV操作

1.1 创建图像数组（Mat）

Mat 用法参考

Mat是 OpenCV 中用于存储图像和矩阵的核心数据结构。通过Mat，我们可以创建、操作和保存图像。

基本用法：

cv::Mat (int rows, int cols, int type, const Scalar &s);

• rows：图像的行数（高度）
• cols：图像的列数（宽度）
• type：图像的数据类型（如CV_8UC3表示8位无符号3通道图像）
• Scalar(color)：初始化颜色（BGR格式）

示例：

// 创建一个320x240的绿色图像
cv::Mat image(240, 320, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 255, 0)); 

参数说明

参数顺序	参数示例	含义
1	240	图像高度 240 px
2	320	图像宽度 320 px
3	CV_8UC3	8位无符号3通道图像
4	cv::Scalar(0, 255, 0)	B = 0, G = 255, R = 0
		初始颜色为绿色

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1.2 显示图像（imshow）

imshow用于在窗口中显示图像。
基本用法：

cv::imshow("窗口名称", image);

• 窗口名称：显示窗口的标题
• image：要显示的图像数组

任务

创建一个320x240的绿色图像，并在窗口中显示它。

如果你还不太熟悉如何创建OpenCV项目、编写CMakeLists.txt文件（用于编译控制）以及在VSCode中使用CMake，可以参考Lab0 中的环境验证部分

下面直接给出了该任务main.cpp的示例：

#include "opencv2/opencv.hpp"
int main(){
   
    cv::Mat image(320, 240, CV_8UC3, cv::Scalar(0,255,0));
    cv