OpenCV学习05

输出图像的高和宽为原图像的一半

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//  main.cpp
//  Study05
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//  Created by Sean on 16/2/18.
//  Copyright © 2016年 Sean. All rights reserved.
//

#include <iostream>
#include "highgui.h"

using namespace std;

IplImage* doPyrdown(IplImage* in,int filter = CV_GAUSSIAN_5x5)
{
    //assert(in->width%2==0 && in->height%2==0);
    IplImage* out=cvCreateImage
    (
     cvSize(in->width/2,in->height/2),
     in->depth,
     in->nChannels
     );
    cvPyrDown(in, out);
    return out;
}

int main(int argc, const char * argv[]) {
    // insert code here...
    cout << "Hello, World!\n";
    IplImage* in = cvLoadImage("/Users/sean/Pictures/11.png");
    cvNamedWindow("Example05_re");
    cvNamedWindow("Example05_af");
    cvShowImage("Example05_re", in);
    cvShowImage("Example05_af", doPyrdown(in));
    while(cvWaitKey(0)!=27);
    cvReleaseImage(&in);
    cvDestroyAllWindows();
    return 0;
}


### 嵌入式 Linux 下 OpenCV 学习教程与资源 #### 了解 OpenCV 及其适用环境 OpenCV 是一个基于 BSD 许可发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,能够运行于多种操作系统之上,包括 Linux 和嵌入式 Linux 系统。该库不仅以 C++ 编写,还提供 Python、Java、MATLAB 等多语言接口支持[^2]。 #### 获取适合嵌入式的 OpenCV 版本并准备开发环境 针对特定版本如 opencv-2.4.9 或者更高版本如 opencv-3.2.0,在进行移植工作前需先准备好相应的源代码以及构建所需的工具链。对于嵌入式 Linux 开发而言,通常会涉及到交叉编译的过程,即在主机平台上为不同的目标架构生成可执行文件。为此,可能需要用到 `cmake` 工具来配置项目,并通过命令行创建专门用于 ARM 架构或其他所需硬件平台的编译设置[^4]。 ```bash mkdir -p buildout/arm-2014.05 cd buildout/arm-2014.05 cmake .. make ``` #### 定制化模块集成至 OpenCV 库中 当需要扩展功能时,比如加入额外特征检测算法,则可以通过修改源码树中的相应位置(例如将 `.i` 文件放置到指定路径),随后重新编译整个库以便包含这些新增特性[^1]。 #### 实践指南与案例研究 为了更好地掌握如何在嵌入式设备上部署和应用 OpenCV,建议参考官方文档以及其他社区贡献的学习材料。许多在线课程和技术博客都提供了详细的指导说明,涵盖了从基础概念介绍直到复杂项目的实战演练等多个方面。此外,参与开源项目或论坛交流也是获取宝贵经验的好方法之一。
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