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C++ OpenCV 基础操作指南

一、环境配置

二、基础图像操作

1. 图像读取

2. 图像显示

3. 图像颜色转换

三、视频处理

1. 从文件读取视频

2. 读取摄像头

四、基础图像处理

1. 图像调整大小

2. 图像裁剪

五、完整示例代码

六、关键点总结

七、常见问题解决

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C++ OpenCV 基础操作指南

一、环境配置

在使用OpenCV进行C++开发前，需要完成以下步骤：

1. 下载并安装OpenCV库（推荐3.4.6版本）
2. 配置IDE（如Visual Studio）的包含路径和库路径
3. 确保编译器能够找到OpenCV头文件和库文件

二、基础图像操作

1. 图像读取

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    string path = "Resources/test.png";
    Mat img = imread(path);  // 从文件加载图像
    
    // 检查图像是否加载成功
    if (img.empty()) {
        cout << "Error: Image not found." << endl;
        return -1;
    }
    
    return 0;
}

说明：

• cv::imread函数从指定文件加载图像
• 默认以BGR（蓝-绿-红）顺序存储彩色图像通道
• 若无法读取图像，将返回空矩阵（Mat::data == NULL）
• 可指定标志参数：IMREAD_COLOR（默认，彩色）、IMREAD_GRAYSCALE（灰度）、IMREAD_UNCHANGED（保留透明通道）

2. 图像显示

// 显示图像
imshow("Image", img);  // 在指定窗口显示图像

// 等待按键事件（0表示无限等待，直到按键）
waitKey(0);

说明：

• cv::imshow用于在指定窗口显示图像
• 必须配合cv::waitKey函数使用，否则图像不会显示
• waitKey(0)：无限等待按键，直到有按键事件发生
• waitKey(25)：显示25毫秒后自动关闭窗口

3. 图像颜色转换

// 将彩色图像转换为灰度图像
Mat grayImage;
cvtColor(img, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

// 显示转换后的图像
imshow("Gray Image", grayImage);
waitKey(0);

说明：

• OpenCV默认使用BGR顺序，而非RGB
• cvtColor函数用于颜色空间转换
• 常用转换：COLOR_BGR2GRAY（BGR转灰度）、COLOR_GRAY2BGR（灰度转BGR）

三、视频处理

1. 从文件读取视频

// 创建VideoCapture对象
VideoCapture cap("video.mp4"); 

// 检查视频是否打开
if (!cap.isOpened()) {
    cout << "Error opening video file" << endl;
    return -1;
}

Mat frame;

// 逐帧读取视频
while (true) {
    cap >> frame;  // 读取下一帧
    
    // 检查是否读取到帧
    if (frame.empty())
        break;
    
    // 显示当前帧
    imshow("Video", frame);
    
    // 按'q'键退出
    if (waitKey(25) == 'q')
        break;
}

cap.release();  // 释放视频捕获对象
destroyAllWindows();  // 关闭所有窗口

2. 读取摄像头

VideoCapture cap(0);  // 0表示默认摄像头

if (!cap.isOpened()) {
    cout << "Error opening camera" << endl;
    return -1;
}

Mat frame;
while (true) {
    cap >> frame;
    
    imshow("Camera", frame);
    
    if (waitKey(25) == 'q')
        break;
}

cap.release();
destroyAllWindows();

四、基础图像处理

1. 图像调整大小

// 调整图像大小
double scaleFactor = 0.75;
Size newSize(frame.cols * scaleFactor, frame.rows * scaleFactor);
Mat resizedFrame;
resize(frame, resizedFrame, newSize);

imshow("Resized Image", resizedFrame);
waitKey(0);

2. 图像裁剪

// 裁剪图像（从(100,100)开始，宽200，高150）
Rect roi(100, 100, 200, 150);
Mat cropped = frame(roi);

imshow("Cropped Image", cropped);
waitKey(0);

五、完整示例代码

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 1. 读取图像
    string imagePath = "Resources/test.png";
    Mat img = imread(imagePath);
    
    if (img.empty()) {
        cout << "Error: Image not found." << endl;
        return -1;
    }
    
    // 2. 显示原始图像
    imshow("Original Image", img);
    waitKey(0);
    
    // 3. 转换为灰度图像
    Mat grayImage;
    cvtColor(img, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
    
    // 4. 显示灰度图像
    imshow("Gray Image", grayImage);
    waitKey(0);
    
    // 5. 调整图像大小
    double scaleFactor = 0.5;
    Size newSize(img.cols * scaleFactor, img.rows * scaleFactor);
    Mat resizedImg;
    resize(img, resizedImg, newSize);
    
    // 6. 显示调整后的图像
    imshow("Resized Image", resizedImg);
    waitKey(0);
    
    // 7. 裁剪图像
    Rect roi(50, 50, 200, 200);
    Mat cropped = img(roi);
    
    // 8. 显示裁剪后的图像
    imshow("Cropped Image", cropped);
    waitKey(0);
    
    return 0;
}

六、关键点总结

1. 图像数据结构：OpenCV使用Mat类存储图像数据
2. 颜色顺序：默认BGR（蓝-绿-红），非RGB
3. 图像处理流程：
   • 读取图像 → 处理图像 → 显示结果
4. 窗口管理：imshow显示图像，waitKey控制显示时间，destroyAllWindows关闭窗口
5. 视频处理：VideoCapture类用于视频捕获，read方法逐帧读取

七、常见问题解决

• 图像无法显示：确保waitKey函数在imshow后调用
• 图像路径错误：检查图片路径是否正确，建议使用相对路径
• 颜色转换问题：注意OpenCV的BGR顺序，处理RGB图像时需转换

以上是C++ OpenCV的基础操作指南，掌握了这些基础操作，您就可以进行更复杂的图像处理和计算机视觉应用开发了。

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