OpenCV 新手教程 之环境配置 + 图片匹配 matchTemplate

1.什么是OpenCV

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。

OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，能够执行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级并且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成。

总结特点：

1.开源, 商业用途也不必公开自己的源码或者改善后的代码。

2.效率高。简单的图像处理就算了。涉及到复杂的处理一般的类库无法满足比方CXImage

3.有巨头维护(Intel)

有这三个原因，OpenCV异常的火啊。

2.OpenCV环境配置

写博客的时候发现最新的是2.4.9了，以下讲的都是基于2.4.8，应该差距不大。

去www.opencv.org Windows下能够下载到一个exe的东西。大约345MB，执行就是解压。终于有3.7G。

弄过第三方类库的都懂的。配置好include和lib再加上Additional Dependencies加上要到的lib就配置完毕了。

注意下上面的图。右边同个lib有两种类型，一个带d结尾表示Debug版本号，没有的是Release版本号。

以下来细致的讲下详细配置，是32位VS2010 Win7。

VS2010是英文版的。

由于OpenCV的文件夹位置可能会有变化，所以我们把OpenCV的根文件夹加到环境变量中，这样方便改动。

右击我的电脑。点击高级属性设置-》高级 就能够看到环境变量了。

我这里简单用一个变量OPENCV_DIR设置到OpenCV的build下。

非常多人看到搞环境变量就累了。

事实上就是把路径赋给一个变量，这样用这个变量的名字就是等同于它的值。

Win7以下可能要注销或者重新启动电脑，环境变量才生效，反正我的是这种.=。=

新建一个普通的Win32 Console的项目即可了。

这个时候右击项目属性设置include,lib等也行。但这样不能复用，比方你建立了两个OpenCV的项目，每次都要设置。非常的麻烦。

我们以下来建立Project Property Sheet,这个能够反复使用，看到Add Existing Property Sheet了没有。

右击新建，我们分别建立两个,一个供Debug使用，一个供Release使用。

改动VC++ Directories 中的Include Directories 和 Library Directories,到图中的内容，看这里我们设置的环境变量就用上了$(OPENCV_DIR) 。你当然能够选择使用，那样灵活性差些。

在Linker中的input ->Additional Dependencies中加入5个lib的名字。由于以下的样例用到这5个lib就够了，以后可能就不够了。那个时候再加入额外的lib。

由于这里是Debug的所以加了d结尾的lib，记得在Release中加没有d结尾的lib。248表示OpenCV的版本号，由于我这里用的OpenCV是2.4.8版本号，所以跟读者的可能会不一样。

加入好两个Project Property Sheet记得要保存下来。这样能够反复使用。

3.OpenCV简单样例

说是简单。由于是直接拷贝的官方样例。但效果不错。我本来想做一个炉石传说的外挂的，放弃了。我们看下这里有一个開始的button，人眼非常easy就能找到那个蓝色的開始button，那么用OpenCV怎样找到那个button呢？

把開始那个button截图下来。然后写以下的程序。

// HelloOpenCV.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
// Video Image PSNR and SSIM
#include <iostream> // for standard I/O
#include <string>   // for strings
#include <iomanip>  // for controlling float print precision
#include <sstream>  // string to number conversion

#include <opencv2/core/core.hpp>        // Basic OpenCV structures (cv::Mat, Scalar)
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  // OpenCV window I/O
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

/// 全局变量
Mat img; Mat templ; Mat result;
char* image_window = "Source Image";
char* result_window = "Result window";

int match_method;
int max_Trackbar = 5;

/// 函数声明
void MatchingMethod( int, void* );
 
 
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{ 
	string originalImageName = "big1.png";
	string matchImageName = "small1.png"; 
	/// 加载原图像和模板块
	img = imread( originalImageName, 1 );
	templ = imread( matchImageName, 1 );

	/// 创建窗体
	namedWindow( image_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
	namedWindow( result_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

	/// 创建滑动条
	char* trackbar_label = "Method: 
 0: SQDIFF 
 1: SQDIFF NORMED 
 2: TM CCORR 
 3: TM CCORR NORMED 
 4: TM COEFF 
 5: TM COEFF NORMED";
	createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod );

	MatchingMethod( 0, 0 );

	waitKey(0);
	return 0;
}

/**
 * @函数 MatchingMethod
 * @简单的滑动条回调函数
 */
void MatchingMethod( int, void* )
{
  /// 将被显示的原图像
  Mat img_display;
  img.copyTo( img_display );

  /// 创建输出结果的矩阵
  int result_cols =  img.cols - templ.cols + 1;
  int result_rows = img.rows - templ.rows + 1;

  result.create( result_cols, result_rows, CV_32FC1 );

  /// 进行匹配和标准化
  matchTemplate( img, templ, result, match_method );
  normalize( result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

  /// 通过函数 minMaxLoc 定位最匹配的位置
  double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc;
  Point matchLoc;

  minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );

  /// 对于方法 SQDIFF 和 SQDIFF_NORMED, 越小的数值代表更高的匹配结果. 而对于其它方法, 数值越大匹配越好
  if( match_method  == CV_TM_SQDIFF || match_method == CV_TM_SQDIFF_NORMED )
    { matchLoc = minLoc; }
  else
    { matchLoc = maxLoc; }

  /// 让我看看您的终于结果
  rectangle( img_display, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );
  rectangle( result, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );

  imshow( image_window, img_display );
  imshow( result_window, result );

  return;
}

看OpenCV成功的找到的button的位置。标上了黑框。看到OpenCV的强大之处了吧？这还仅仅是OpenCV的简单的一个功能。

4.样例下载：

http://www.waitingfy.com/?attachment_id=1111

注意直接执行是不会成功的。要依据读者OpenCV的位置进行配置才干够。

 

參考：

OpenCV 新手教程

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/introduction/windows_visual_studio_Opencv/windows_visual_studio_Opencv.html#windows-visual-studio-how-to

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html#template-matching