openCV第一个lena程序新建运行与详细解说
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读懂代码
头文件
includeopencv2opencv.hpp
opencv库的头文件地址：opencvuildincludeopencv2
该地址下有个特别的文件“opencv.hpp”,包含了openCV各模块的头文件，转到定义
各种库头文件简介
【calib3d】——其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。
【contrib】——也就是Contributed/Experimental Stuf的缩写， 该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能，不用去多管。2.4.8里的这个模块有新型人脸识别，立体匹配，人工视网膜模型等技术。
【core】——核心功能模块，包含如下内容：
OpenCV基本数据结构（CvPoint,CvSize,CvScalar等）；动态数据结构（CvMemStorage,CvMemBlock等）；绘图函数（cvLine,cvRectangle等）；数组操作相关函数（cvCreateImage,cvCreateMat等）；辅助功能（数据保存和运行时类型信息：CvFileStorage,cvOpenFileStorage等;错误处理和系统函数:cvGetErrStatus,cvAlloc,cvFree等
）与系统函数和宏；与OpenGL的互操作
【imgproc】——Image和Processing这两个单词的缩写组合。图像处理模块，这个模块包含了如下内容：
线性和非线性的图像滤波；图像的几何变换；其它（Miscellaneous）图像转换；直方图相关；结构分析和形状描述；运动分析和对象跟踪；特征检测；目标检测等内容。
【features2d】 ——也就是Features2D， 2D功能框架 ，包含如下内容：
特征检测和描述；特征检测器（Feature Detectors）通用接口；描述符提取器（Descriptor Extractors）通用接口；描述符匹配器（Descriptor Matchers）通用接口；通用描述符（Generic Descriptor）匹配器通用接口；
关键点绘制函数和匹配功能绘制函数
【flann】—— Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，高维的近似近邻快速搜索算法库，包含两个部分：快速近似最近邻搜索；聚类
【gpu】——运用GPU加速的计算机视觉模块
【highgui】——也就是high gui，高层GUI图形用户界面，包含媒体的I / O输入输出，视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口等内容。
【legacy】——一些已经废弃的代码库，保留下来作为向下兼容，包含如下相关的内容：
运动分析；期望最大化；直方图；平面细分（C API）；特征检测和描述（Feature Detection and escription）；描述符提取器（Descriptor Extractors）的通用接口；通用描述符（Generic Descriptor Matchers）的常用接口；匹配器
【ml】——Machine Learning，机器学习模块， 基本上是统计模型和分类算法，包含如下内容：
统计模型 （Statistical Models）;一般贝叶斯分类器 （Normal Bayes Classifier）;K-近邻 K-NearestNeighbors）;支持向量机 （Support Vector Machines）;决策树 （Decision Trees）;提升（Boosting）;梯度提高树（Gradient Boosted Trees）;随机树 （Random Trees）;超随机树 （Extremely randomized trees）;期望最大化 （Expectation Maximization）;神经网络 （Neural Networks）
MLData
【nonfree】，也就是一些具有专利的算法模块 ，包含特征检测和GPU相关的内容。最好不要商用，可能会被告哦。
【objdetect】——目标检测模块，包含Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM这两个部分。
【ocl】——即OpenCL-accelerated Computer Vision，运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块
【photo】——也就是Computational Photography，包含图像修复和图像去噪两部分
【stitching】——images stitching，图像拼接模块，包含如下部分：
拼接流水线;特点寻找和匹配图像;估计旋转;自动校准;图片歪斜;接缝估测;曝光补偿;图片混合
【superres】——SuperResolution，超分辨率技术的相关功能模块
【ts】——opencv测试相关代码，不用去管他
【video】——视频分析组件，该模块包括运动估计，背景分离，对象跟踪等视频处理相关内容。
【Videostab】——Video stabilization，视频稳定相关的组件，官方文档中没有多作介绍，不管它了。
include
iostream 是标准输入输出流，如果你的程序中没有输入也没有输出的话，就没有必要加上 #include
stdafx.h 到底有什么用
在新建一个项目的时候，很多时候有stdafx.h，我就在想这个文件究竟是干什么的？
stdafx.h : 标准系统包含文件的包含文件，或是经常使用但不常更改的；特定于项目的包含文件。
1.预编译头
头文件夹下会默认有头文件stdafx.h，而源文件夹下则默认有源文件stdafx.cpp，手动将这些文件删除后，编译时系统还会报错
stdafx.h并不是标准C++头文件，也就是说，该文件本质上相当于自定义的一个头文件( 这里是VS默认自定义的文件)，与项目的源代码文件存放在同一个文件文件夹下，通过#include"stdafx.h"引用；
从内容上来说，头文件stdafx.h是
1.包含标准头文件 ,就是这个头文件包含标准C的头文件，例如：stdio.h、string.h这些，这种做法实际在我们项目中很常见，把大部分.c文件需要的头文件，放在一个头文件中，这样只有include这一个头文件就行，省事
2.包含项目中的不会轻易改动的头文件
2.预编译头设置
在项目->属性->c/c++->预编译头，进行设置，
1.开启、关闭预编译头
2.改变预编译头的名字，所以并一定用stdafx名字
3.修改预编译头输出文件的路径
3.预编译头的原理
每一次的预编译宏展开和不同的源文件需要包含一些相同头文件，只要某个源文件发生变化，都要重新做一次宏展开，浪费了很多时间，所以引入了预编译头，预编译头一次编译，重复使用，除非有修改
在编译过程中，stdafx.cpp和stdafx.h文件用于生成一个预编译头文件 project.pch和预编译类型文件stdafx.obj。
但是预编译头文件包含有众多头文件的处理信息，故而其本身会占用较大的存储空间，故而可以注意清理不需要的预编译头。
4.关于报错
- 无法打开预编译头文件"xxx.pch":no such file or directory 的问题
分析：根据上面的原理解释，可能是由于编译器无法通过stdafx.cpp创建一个预编译文件，从而其他文件没有办法去引用该pch文件。
解决方案：选中源文件stdafx.cpp，右键 -> 属性 -> C/C++ -> 预编译头，出现上述问题一般是由于预编译头的选项从 创建 变为了 使用 ，通过将选项重新改为创建可解决问题。
- 在查找预编译头文件时遇到意外的文件结尾
需要将指令#include"stdafx.h" 放在每个文件的开始位置，以供处理。
命名空间
OpenCV 中的 C++ 类和函数都是定义在命名空间 CV 之内的，有两种方法可以访问。
| 方法 | 内容 |
|---|---|
| 推荐 | 代码开头的适当位置加上 using namespace cv; |
| 麻烦 | 使用 OpenCV类和函数时，都加入 cv:: 命名空间，这4个字符 |
using namespace cv;
详细包含头文件见“各种库头文件简介”章节
命名规范
命名基本原则：变量名=属性+类型+对象描述，其中每一对象的名称都要求有明确含义，可以取对象名字全称或名字的一部分。
变量命名规则
| 前缀写法 | 类型 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|---|
| ch | char | 8位字符 | chGrade |
| ch | TCHAR | 如果_UNICODE 定义，则为16位字符 | chName |
| b | BOOL | 布尔值 | bEnable |
| n | int | 整形（大小依赖于操作系统） | nLength |
| n | UINT | 无符号值（大小依赖于操作系统） | nHeight |
| w | WORD | 16位无符号值 | wPos |
| l | LONG | 32位有符号整形 | IOffset |
| dw | DWORD | 32位无符号整形 | dwRange |
| P | * | 指针 | pDoc |
| lp | FAR* | 远指针 | lpszName |
| lpsz | LPSTR | 32位字符串指针 | lpszName |
| lpsz | LPCTSTR | 如果_UNICODE定义，则为32位常量字符串指针 | lpszName |
| h | handle | Windows对象句柄 | hWnd |
| lpfn | callback | 指向CALLBACK函数的远指针 | LpfnName |
关键字字母组合
| 描述内容 | 使用的关键字母组合 |
|---|---|
| 最大值 | Max |
| 最小值 | Min |
| 初始化 | Init |
| 临时变量 | T（或Temp） |
| 源对象 | Src |
| 目的对象 | Dst |
函数与参数
函数命名规则
cvActionTargeMod()
Action 核心函数
Targe 目标图像区域（轮廓、多边形）
Mod 可选变种（变量类型）
main 函数
C/C++的main 函数标准写法：
int main(int argc,char** argv)
所以OpenCV 开源视觉库代码中，常有argc和argv的出现。
arg 指的是“参数”，例如：arguments,argument counter和argument vector.
argc 和 argv 这两个参数一般在命令行编译程序时有用。
| main | 函数中 | 的参数 |
|---|---|---|
| 参数 | argc | argv |
| 表示 | argc为整数 | *argv[] 字符串数组 |
| 含义 | 统计运行程序时送给main函数 的命令行参数的个数 |
存放指向字符串参数的指针数组， 每一个元素指向一个参数 |
| 值 | 默认值为1 | 各成员含义： argv[0]指向程序运行的全路径名 argv[0]指向在DOS命令行中执行程序名后的第一个字符串 argv[2]指向执行程序名后的第二个字符串 argv[argc]为NULL |
- 各个版本的 Visual studio 编译器中，函数体中是否使用 argc 和argv，返回值为 void 或不为 void ，都是合法的。
在 Visual studio 中如果使用 argc 和argv，且没有在 【项目属性】-【配置属性】-【调试】-【命令参数】中指定参数的值，就会报错。这是研究OpenCV官方提供的示例程序时经常碰到的错误。例如：
Mat srcImage=imread(argv[1],1); //读取字符串名为 argv[1]的图片
替换为
Mat srcImage=imread("1.jpg",1); //工程目录下有一张名为“1.jpg”的图片
格式输出 printf() 函数
printf 函数并非 OpenCV 中的函数，而是标准 C 语言函数，包含在 studio.h 之中。
只不过 OpenCV 对其也有包含，只需要包含头文件如 opencv.hpp 就可以使用它。
| 格式字符串 | 作用 |
|---|---|
| %d | 将整数转成十进制 |
| %f | 将整数转成浮点数 |
| %u | 十进制无符号整数 |
| %o | 将整数转成八进制 |
| %c | 将整数转成对应的 ASCII 字符 |
| %s | 将整数转成字符串 |
| %x | 整数转成小写十六进制 |
| %X | 整数转成大写十六进制 |
| %p | 输出地址符 |
| %% | 输出百分比符号，不进行转换 |
| 规定字符 | 作用 |
|---|---|
| 换行操作 | |
| f | 清屏并换页 |
| 回车 | |
| Tab 符 |
官方资料
官方地址
| 官方主页 | openCV Github主页 | 官方论坛 | 中文openCV论坛,于仕琪 |
| http://opencv.org | https://github.com/opencv | https://answers.opencv.org/questions/ | http://www.opencv.org.cn |
我的学习书籍
| 2014年-2016年 | 学习的 | 纸质书 |
|---|---|---|
| 《学习OpenCV》于仕琪 译 | 《OpenCV3编程入门》毛星云 | 《数字图像处理》冈萨雷斯 |
随着时间推移，更多版本迭代，电子与纸质资源增加，请观看者以自身实时状况选择合适资料。
学习资料的使用
书籍的使用
-
《OpenCV3编程入门》毛星云，这本书的前半部分是能够帮助新手快速把程序跑起来，到中后期的话，基本没什么用，内容不多。【短期浏览】
-
《学习OpenCV》于仕琪 译，这本书像砖头的大小，刚开始不要硬啃。拿到手看看目录，随意翻翻。到中后期，遇到原理性问题（非实际程序运行的非具体问题），需要查看原理，需要研读。【中期阅读】
-
《数字图像处理》冈萨雷斯，这本书前期老师上课讲一讲，学生随便听一听。后期关于业务的本质，解决问题思路的锤炼，需要仔细明白现象本质时需要研读。 【长期阅读】
书是让我们缩短做笔记的时间，可以将自己的笔记直接记录在对应章节备查！
电子书的使用
Learning OpenCV_3rd.pdf 电子书关键字查询
官方API手册https://docs.opencv.org/
下载压缩包，解压后，找到 “index.html”文件即可打开总目录进行查询
营利性性教学视频
营利性的视频往往课时较多，且不会直击要点。
当资源较全较优质可选择、内容较多的情况下，获得知识的速度是：PPT>视频>书。
觉得有用、有时间就看视频，没有时间就看PPT及代码。
把书上的东西转变为自己能够理解的内容，需要时间与精力。视频讲解就是引导我们来理解书上的内容，简化了时间与精力。这也是为什么视频需要花钱购买。如果自己能够直接看书理解，大部分人应该是不会去花这部分钱购买课程的。
如果看视频有不明白的地方，那么有以下几种情况：（1）讲课者能力水平有限，不能在有限时间内把书上内容说明白，甚至把内容像翻译外文书一样翻译错误。这时候可以通过学生提问来解决或者自己找原书来看网上搜索等。（2）知识交叉部分淡薄，例如需要3根鸡腿能饱，但是手头只有1根鸡腿，那么就需要去寻找3根以上鸡腿才行。解决方法基本上是继续（被收割韭菜）买视频或者自己下苦功去把交界处的内容索性再多学一点，不要抱着侥幸心理。
官方学习课程https://courses.learnopencv.com
开源教学项目
https://www.pyimagesearch.com/ 国外的opencv教学网站，有简易答题卡识别