终于来搞搞opencv啦。。
在windows上安装opencv，并且创建visual studio 2017项目
本来想要用clion的，但是编译源码总是出错，就直接用vs2017了。。。
安装
在opencv的release页面下载opencv3.4.1的win pack。win pack是opencv适用于vs的免编译版本。
下载好一个exe之后，双击安装到D:\opencv34。
然后配置PATH环境变量，增加D:\opencv34\build\x64\vc15\bin
配置vs2017 创建项目
现在就可以使用vs2017创建一个opencv项目了。
vs2017需要安装"使用c++的桌面开发"工作负载
如果有这一项，可以直接创建新项目了。新建项目->visual c++->windows控制台应用程序。（windows控制台程序应该不是必须，目前只会这个）
在解决方案资源管理器中右击项目名，然后右击属性。可以直接ALT+enter快捷键打开属性页面
首先将配置改为debug、平台改为x64!!!!!
在vc++目录中编辑包含目录，增加opencv的include目录，在这里是D:\opencv34\build\include、D:\opencv34\build\include\opencv、D:\opencv34\build\include\opencv2
在vc++目录中编辑库目录，增加opencv的库，在这里是D:\opencv34\build\x64\vc15\lib、D:\opencv34\build\x64\vc15\bin
然后在连接器->输入->外部依赖项中输入opencv_world341d.lib。这个文件在D:\opencv34\build\x64\vc15\lib中可以找到。说明——****d表示debug版本。不加d表示release版本。
现在就可以进行编程了，这是一个显示图片的例子
注意：需要在debug和x64平台下编译和运行！！！！！
#include "stdafx.h" //vs2017自定义
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 读入一张图片
Mat Image = imread("E:\\TIM.png");//路径自己改
// 创建一个名为 "photo"窗口
cvNamedWindow("photo");
Size dsize = Size(Image.cols*0.5, Image.rows*0.5);
Mat dst(dsize, Image.type());
resize(Image, dst, dst.size());
// 在窗口中显示游戏原画
imshow("photo", dst);
// 等待10000 ms后窗口自动关闭
waitKey(10000);
return 0;
}
应该能正常运行啦!
core模块
Mat
在早期的opencv中，使用了一个叫做IplImage的c语言数据结构来存储图像信息。这带来所有c语言的问题。最大的问题是需要手动内存管理。c++引入了类的概念使得可以自动内存管理（文档中加了more or less）。c++的唯一不足是当前大部分嵌入式设备只支持c语言。
首先需要需要知道Mat不需要手动的分配内存空间和释放空间。尽管仍然可以手动分配Mat内容空间，但是大部分opencv的函数都会自动地分配输出数据的内存空间。另外一个好处是，已经被分配的Mat可以被复用。换一句话说，就是只需要使用需要的内存空间即可。
Mat这个类包含两部分信息：矩阵头信息和指向包含像素“值”的矩阵的指针。矩阵头信息包含：矩阵的大小、存储的方法、矩阵的地址等等。矩阵头信息中的矩阵大小是constant的，尽管矩阵本身大小会根据不同的图片改变。（mat代表一个图片，而mat由matrix实现，并且matrix会被复用。）
opencv是图像处理库，传递图像给函数是一种普遍的操作。下面讲讲将大大降低程序速度的行为——复制大图片（拷贝操作）。
首先Mat A,B只创建了A,B的header，并没有创建一个matrix实例。当进行读取图片操作时，才真正创建了matrix，并且将此matrix的指针给了Mat对象。当进行复制/赋值操作时，实际上被复制的是header信息和matrix指针，并没有进行“深拷贝”（将对象完全复制一遍）。看一段代码
Mat A, C; // creates just the header parts
A = imread(argv[1], IMREAD_COLOR); // here we'll know the method used (allocate matrix)
Mat B(A); // Use the copy constructor
C = A; // Assignment operator
上面的所有Mat对象，最终都指向了一个matrix，只是他们可能拥有不同的header。这意味着一个Mat修改会影响其他的Mat。而不同的header决定了访问matrix的不同方式。
例如，创建一个只关注某一矩形区域的Mat：
Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle
Mat E = A(Range::all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries
现在的问题是，既然这么多Mat都拥有Matrix的指针，谁负责释放Matrix。简单的回答是：最后使用它的人。这里面有一个引用计数的机制，当一个对象复制了mat的header，matrix的计数就会增加。当一个header被清除时，matrix的计数就会减少。减到0，matrix就会被清理。
当然opencv也提供了复制matrix本身的方法：cv::Mat::clone()、cv::Mat::copyTo()
Mat F = A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);
这样，Mat F、G的修改就不会影响到A。
matrix在内存中存储方式
那么在内存中，图片的matrix是怎么存储的呢？
一句话：根据图片通道数量的不同，存储方式不同。以灰度图像和RGB图像为例
灰度图像每列只有一个值
RGB图像每列有三个值，分别记录B、G、R的值
Mat M(200, 200, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255));这段代码地含义是创建一个CV_8UC3类型地宽200，高200的图片，BGR值分别为0，0，255，也就是红色。详细解释见下
Mat对象的type方法会返回图片的类型，最常见的图片类型是
16对应CV_8UC3。对应关系见下表。8UC3含义是用8位（也就是char）无符号地（U）表示像素值，所以像素值范围0-255。C3表示3 Channel（3个通道）。
| C1 | C2 | C3 | C4 | |
|---|---|---|---|---|
| CV_8U | 0 | 8 | 16 | 24 |
| CV_8S | 1 | 9 | 17 | 25 |
| CV_16U | 2 | 10 | 18 | 26 |
| CV_16S | 3 | 11 | 19 | 27 |
| CV_32S | 4 | 12 | 20 | 28 |
| CV_32F | 5 | 13 | 21 | 29 |
| CV_64F | 6 | 14 | 22 | 30 |
cv::LUT函数 遍历每个像素并改变其值
函数定义：void LUT(InputArray src, InputArray lut, OutputArray dst)
Parameters: 都是Mat类型
第一个参数：原始图像的地址；
第二个参数：查找表的地址，对于多通道图像的查找，它可以有一个通道，也可以与原始图像有相同的通道；
第三个参数：输出图像的地址。
对于多通道图像的查找，查找表可以有一个通道，也可以与原始图像有相同的通道
给一个查找表的例子：
Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);
uchar* p = lookUpTable.data;
for( int i = 0; i < 256; ++i)
p[i] = 255-i;
LUT(img,lut,img)
可以知道，一个像素点的取值为0-255。其中p[i] = 255-i; 下标i表示旧的像素值，255-i表示新的像素值。也就是原图中像素值为i的改变为255-i。这样的效果就是图片取反。类似的还可以做减少图片的色彩类型的功能，比如原来值在0-9变为0，10-19变为1….那么lut[256]={0,0…..0,1,1….,2…..,2…}就行
操作图片
Mat img = imread(filename)//读取图片
Mat img = imread(filename, IMREAD_GRAYSCALE);//以灰度图像的形式读取RGB 3通道的图片
imwrite(filename, img);//将图片写进文件，文件的格式取决于后缀。
获取某点的像素值：
//注意y在前、x在后
//8UC1
Scalar intensity = img.at<uchar>(y, x);
//8UC3 最常用
Vec3b intensity = img.at<Vec3b>(y, x);
uchar blue = intensity.val[0];
uchar green = intensity.val[1];
uchar red = intensity.val[2];
对应关系如下：
| C1 | C2 | C3 | C4 | C6 | |
|---|---|---|---|---|---|
| uchar | uchar | cv::Vec2b | cv::Vec3b | cv::Vec4b | |
| short | short | cv::Vec2s | cv::Vec3s | cv::Vec4s | |
| int | int | cv::Vec2i | cv::Vec3i | cv::Vec4i | |
| float | float | cv::Vec2f | cv::Vec3f | cv::Vec4f | cv::Vec6f |
| double | double | cv::Vec2d | cv::Vec3d | cv::Vec4d | cv::Vec6d |
同样的方法可以用于设置像素值：
//8UC3
img.at<uchar>(y, x) = 128;
在操作过程中方便的显示图片的办法：
Mat img = imread(".....");
cvNamedWindow("photo");//好像不是必须 另3.x是cvNamedWindow
imshow("photo", img);
waitKey();
缩小图片的方法
Size dsize = Size(Image.cols*0.5, Image.rows*0.5);
Mat dst(dsize, Image.type());
resize(Image, dst, dst.size());
vedeoio模块 调用摄像头、显示视频
先放一段可以获取摄像头视频的代码：
#include "stdafx.h"
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/videoio.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int, char**)
{
Mat frame;
//--- INITIALIZE VIDEOCAPTURE
VideoCapture cap;
// open the default camera using default API
cap.open(0);
// OR advance usage: select any API backend
int deviceID = 0; // 0 = open default camera
int apiID = cv::CAP_ANY; // 0 = autodetect default API
// open selected camera using selected API
cap.open(deviceID + apiID);
// check if we succeeded
if (!cap.isOpened()) {
cerr << "ERROR! Unable to open camera\n";
return -1;
}
//--- GRAB AND WRITE LOOP
cout << "Start grabbing" << endl
<< "Press any key to terminate" << endl;
for (;;)
{
// wait for a new frame from camera and store it into 'frame'
cap.read(frame);
// check if we succeeded
if (frame.empty()) {
cerr << "ERROR! blank frame grabbed\n";
break;
}
// show live and wait for a key with timeout long enough to show images
imshow("Live", frame);
if (waitKey(5) >= 0)
break;
}
// the camera will be deinitialized automatically in VideoCapture destructor
return 0;
}
cv::VideoCapture这个类提供了进行视频操作的能力。这个本身依赖于FFmpeg开源库。video是由一连串的图片构成的，这些图片称之为帧（frame）。
再搞搞怎么保存视频。在“合适”的地方加入下面代码。要是别的小伙伴看不懂“合适”，别骂我。。
//初始化
VideoWriter vw; //新建一个多媒体文件
int fps = cap.get(CAP_PROP_FPS); //获取摄像头的帧率
if (fps <= 0)fps = 25;
//设置视频的格式
vw.open("E:\out.avi", VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), fps, Size(cap.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cap.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)));
//for循环中
vw.write(frame); //将视频帧写入文件
在一个博客中看到这样一段话：
首先要先纠正个误区，我见有人用OpenCV做多媒体开发，真的是很搞笑，OpenCV这东西再强大，这方面也不行的，之所以把视频读取写入这部分做的强大一些，也是为了方便大家做视频处理的时候方便些，而且这部分也是基于vfw和ffmpeg二次开发的，功能还是很弱的。一定要记住一点，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，而不是视频流编码器或者解码器。希望大家不要走入这个误区，可以把这部分简单单独看待。目前，OpenCV只支持avi的格式，而且生成的视频文件不能大于2GB，而且不能添加音频。如果你想突破这些限制，我建议你最好还是看看ffMpeg，而不是浪费时间在OpenCV上。
哈哈，有时间看看ffmpeg吧
还是看一下VideoWriter的构造函数或者open函数是什么意思吧
cv::VideoWriter::VideoWriter(
const String & filename,//文件名
int fourcc,//格式
double fps,//帧率
Size frameSize,//帧大小
bool isColor = true //是否彩色
)
暂时到此为止吧。。。