OpenCV零开始

看了一点《学习OpenCV(中文版).pdf》,然后自己在百度里面找了一个教程贴,安装了OPENCV300,300表示3.0.0。但是这本书讲的是OPENCV1.0,所以其中函数名字不同,

如1.0中 cvShowImage("Example",img); 在Example窗口中显示img指针所指的图像;

在300里面则是 imshow("Example",img);

### OpenCV入门教程 #### 学习路径概述 对于希望掌握OpenCV基础知识的学习者来说,建议遵循一条结构化的学习路径来逐步深入理解图像处理技术。这条路径不仅涵盖了基础概念,还包括实际操作技能。 #### 基础环境搭建 安装Python版本的OpenCV库是开始学习的第一步: ```bash pip install opencv-python ``` 这一步骤确保了后续实验所需的软件包已经就绪[^1]。 #### 图像读取与显示 了解如何加载并展示图片是非常重要的起点。通过`cv2.imread()`函数可以轻松实现这一目标。此命令能够根据指定文件名加载一幅彩色图像,并将其存储在一个NumPy数组中。 ```python import cv2 image_path = 'example_image.jpg' img_color = cv2.imread(image_path) if img_color is None: print("Error loading image!") else: cv2.imshow('Loaded Image', img_color) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码片段展示了完整的流程:从读取到最终关闭窗口的操作[^3]。 #### 颜色空间转换 除了基本的颜色图像外,有时还需要将RGB/BGR色彩模式转变为其他形式,比如灰度级表示法。两种常用的方法分别是直接调用带标志位的`imread()`以及利用颜色变换功能完成转换过程。 ```python # 方法一:直接读取为灰度图 gray_img_direct = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 方法二:先读取再转成灰色 color_img = cv2.imread(image_path) gray_img_convert = cv2.cvtColor(color_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 这两种方式各有优劣,在不同场景下可根据需求灵活选用。 #### C++接口简介 虽然本指南主要关注于Python API,但对于那些偏好或工作环境中更倾向于C/C++编程的人来说,同样存在对应的API支持。例如,在C++项目里可以通过如下语句引入相同的功能[^2]: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; Mat img = imread("path_to_image", IMREAD_COLOR); imshow("Display window", img); waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window destroyAllWindows(); ``` 这段简单的例子说明了即使是在不同的开发环境下,核心逻辑依然保持一致。
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