opencv学习心得二----读取图片

本文探讨了使用OpenCV进行图片读取的基本方法,并针对如何将图片路径作为参数传递到程序中的问题进行了讨论。此外,还涉及了编程过程中常见的argc参数问题。

       opencv设置好后,进行了第一个程序,读取图片,代码如下:

#include<highgui.h>

int main(int argc,char** argv)

{

   IplImage* frame=cvLoadImage("1.jpg",-1)//后面的参数表示按原图读取

  。

  。

  。

  。

}

         有一点到现在也没明白,读取图片时有这样一种方法:IplImage* frame=cvLoadImage(argv[1],-1);怎么设置属性才能把图片放到argv【】中呢,希望有知道的前辈给予讲解。在后面的编程中总遇到argc ! = 3,不知道是怎么设置的。

### OpenCV C++ 教程与文档 #### 安装配置环境 对于初次接触OpenCV并使用C++编程语言的开发人员来说,了解如何设置开发环境至关重要。在Windows操作系统上,推荐使用Visual Studio作为集成开发环境(IDE),并且有专门针对此平台的指南[^1]。 为了获取最新的库文件,在Linux环境中可以通过命令行工具下载源码包来完成安装准备工作;而在Ubuntu系统里,则建议利用`apt-get`软件包管理器简化这一过程,并创建特定目录用于构建项目以便于管理和维护[^3]。 ```bash sudo apt update && sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev \ libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran openexr libatlas-base-dev protobuf-compiler \ libopenblas-dev liblapack-dev checkinstall mkdir ~/opencv_build && cd ~/opencv_build ``` #### 基础功能介绍 当熟悉了基本的搭建流程之后,就可以开始探索OpenCV所提供的众多特性了。从简单的读取显示图片到复杂的空间变换以及特征提取等功能都可以在这个强大的开源框架内实现。特别是对于那些想要深入了解计算机视觉领域的人来说,掌握这些基础知识是非常重要的起点。 #### 封装算子提高效率 除了官方提供的API之外,还有许多第三方资源可以帮助加速研发进程。例如某些开发者会将自己的经验整理成易于使用的模块化组件,使得其他人在做原型验证或是实验测试的时候能够更加高效地达成目标而不必事无巨细地重新发明轮子[^4]。 ```cpp // Example of a simple wrapper function around an OpenCV operation. cv::Mat applyGaussianBlur(const cv::Mat& inputImage, int kernelSize){ cv::Mat blurred; GaussianBlur(inputImage, blurred, Size(kernelSize,kernelSize), 0); return blurred; } ``` #### 获取更多帮助 如果遇到困难或者需要进一步的信息支持,《探索图像处理的奥秘》这份笔记提供了详尽的操作指导和实例分析,非常适合新手参考学习。此外也可以访问官方网站查阅详细的说明手册和技术论坛交流心得体验。
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