因?yàn)樽罱胱鰣D像處理、人臉檢測(cè)/識(shí)別之類(lèi)的相關(guān)開(kāi)發(fā)，所以就開(kāi)始補(bǔ)OpenCV的相關(guān)知識(shí)，便開(kāi)個(gè)專(zhuān)欄用于記錄學(xué)習(xí)歷程和在學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到的一些值得注意的重點(diǎn)和坑。

學(xué)習(xí)過(guò)程基本上也是面向官方文檔和Google。

簡(jiǎn)介

OpenCV(開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù))是基于BSD協(xié)議,因此它可免費(fèi)用于學(xué)術(shù)和商業(yè)用途。

其提供C++,C,Python和Java接口,支持Windows,Linux,Mac OS,iOS和Android。

OpenCV致力于高效運(yùn)算和即時(shí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)。因其是用優(yōu)化的C/C++編寫(xiě)的，故其可以充分利用多核處理優(yōu)勢(shì)。

并且還啟用了OpenSL,它可以利用底層異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)的硬件加速。

廣泛運(yùn)用在世界各地,OpenCV擁有超過(guò)4.7萬(wàn)人的用戶(hù)社區(qū)和超過(guò)1400萬(wàn)的下載次數(shù)。

從互動(dòng)藝術(shù)、礦山檢查、網(wǎng)絡(luò)地圖到先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)都有OpenCV的身影。

它包含了數(shù)百個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法。它有一個(gè)模塊化的結(jié)構(gòu)，囊括了幾個(gè)共享的或靜態(tài)的庫(kù)，其中包括：

Core functionality（核心功能）：一個(gè)簡(jiǎn)潔基本且模塊化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包含了多維數(shù)組（矩陣）和用于其他模塊的基本功能。

Image processing（圖像處理）：包括線(xiàn)性和非線(xiàn)性的圖像濾波、幾何圖像轉(zhuǎn)換（縮放、仿射和透視調(diào)整）、顏色模式轉(zhuǎn)換、直方圖等等。

Video（視頻）：一個(gè)視頻分析模塊，其包含了運(yùn)動(dòng)估計(jì)、背景消除和目標(biāo)跟蹤算法。

Calib3d：提供基本的多視圖幾何算法、平面和立體影像校正、物體定位、立體通信算法和三維重建。

Features2d：顯著特征探測(cè)器、描述符和描述符匹配器。

Objectect：檢測(cè)對(duì)象和預(yù)定義的類(lèi)的實(shí)例（例如：臉部、眼睛、杯子、人、車(chē)等等）。

Highgui（圖形界面）：提供一個(gè)簡(jiǎn)單易用的UI。

Video I/O：提供一個(gè)簡(jiǎn)單易用的視頻捕獲和編碼解碼界面。

GPU：來(lái)自于不同的OpenCV模塊的GPU加速算法。

......一些其他的輔助模塊，例如FLANN（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和Google測(cè)試封裝、Python綁定等等。

下面來(lái)講一下OpenCV的下載和安裝（C++和Python3 API）。

C++

先從官網(wǎng)上下載好文件包：Releases - OpenCV library

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//opencv.org/releases.html

建議選擇最新的3.3.1 Win Pack。

下載好后，雙擊運(yùn)行exe程序解壓，選擇一個(gè)解壓后的目錄。

(其會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)opencv目錄，不需要單獨(dú)再創(chuàng)一個(gè)opencv目錄。另，不建議將其解壓到C盤(pán)根目錄下的Program Files或Program File (x86)目錄下，可能會(huì)因系統(tǒng)權(quán)限導(dǎo)致各種問(wèn)題)

解壓完畢后，將其寫(xiě)入系統(tǒng)的環(huán)境變量中，向Path中添加一條："解壓后opencv所在的文件夾目錄opencvuildx64vc14in",

例如我將其解壓在C:Leon下，則添加：C:Leonopencvuildx64vc14in。

這樣OpenCV3.3.1就算安裝好了，接下來(lái)就在自己IDE中配置一下就行。

例如我C++開(kāi)發(fā)環(huán)境是Visual Studio 2017，相應(yīng)的項(xiàng)目創(chuàng)建配置流程如下：

1. 打開(kāi)Visual Studio，新建一個(gè)項(xiàng)目（快捷鍵Ctrl+Shift+N）,項(xiàng)目名自取，選擇好創(chuàng)建目錄。

第一步圖

2. 新建一個(gè)C++文件（快捷鍵Ctrl+Shift+A）。

第二步圖

3. 將菜單欄下的Debug后的x86改為x64。

第三步圖

4. 單擊右側(cè)窗口的Property Manager（屬性管理），或者點(diǎn)擊菜單欄中的View（視圖）->Other Windows（其他窗口）->Property Manager（屬性管理）。

第四步圖

5. 右鍵屬性管理窗口中的Debug | x64，選擇Property（屬性），編輯包含目錄。

第五步圖

6. 添加三個(gè)目錄路徑并確定。（注意路徑是你opencv安裝的路徑）

第六步圖

7. 同理，添加庫(kù)目錄，如圖所示。

第七步圖1

第七步圖2

8. 添加附加依賴(lài)項(xiàng)。

鏈接器->輸入->附加依賴(lài)項(xiàng)。

將opencv_world331d.lib鍵盤(pán)敲入（注意opencv版本，3.3.1是331，其他版本自行腦補(bǔ)）。

第八步圖1

第八步圖2

9. 確定，應(yīng)用。庫(kù)的導(dǎo)入已經(jīng)完成了。接下來(lái)就可以開(kāi)始OpenCV相關(guān)開(kāi)發(fā)了。

10. 先將以下代碼（功能是顯示一張圖片）寫(xiě)入項(xiàng)目中的Source.cpp文件，編譯鏈接運(yùn)行（快捷鍵Ctrl+F5），看是否能跑起來(lái)，跑起來(lái)了說(shuō)明配置成功！

#include 
using namespace cv;


int main() {
 Mat img = imread("C:\Users\11537\Desktop\新垣結(jié)衣.jpg");  //引號(hào)內(nèi)選一張自己計(jì)算機(jī)內(nèi)的圖片的路徑
 imshow("新垣結(jié)衣", img);  //打開(kāi)一個(gè)窗口，顯示圖片
 waitKey(0);  //在鍵盤(pán)敲入字符前程序處于等待狀態(tài)
 destroyAllWindows();  //關(guān)閉所有窗口
 return 0;
}

Python 3.x

相對(duì)于C++，Python的Opencv庫(kù)導(dǎo)入就相對(duì)簡(jiǎn)單很多了。

一提及Python安裝第三方庫(kù)，大家第一時(shí)間會(huì)想到pip，的確pip是Python第三方庫(kù)安裝的利器。

首先我們得先安裝另一個(gè)第三方庫(kù)numpy，這是opencv的依賴(lài)庫(kù)，沒(méi)有它無(wú)法進(jìn)行python-opencv開(kāi)發(fā)。

很簡(jiǎn)單，保持有網(wǎng)狀態(tài)命令行下輸入pip install numpy，自動(dòng)下載安裝完后搞定。

比較遺憾的是默認(rèn)的pip源中沒(méi)有opencv這個(gè)庫(kù)，不能直接pip install opencv，不過(guò)這時(shí)候我們可以下載其whl文件，下載地址：Python Extension Packages for Windows

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

在頁(yè)面中找到OpenCV欄，根據(jù)自己計(jì)算機(jī)中Python解釋器版本選擇下載文件。

下載好后，通過(guò)命令行到whl文件目錄下，pip install [下載的whl完整文件名]。例如pip install opencv_python-3.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

tip: 可以通過(guò)這個(gè)方法下載其他whl文件，用法一樣，可以在無(wú)網(wǎng)狀態(tài)下直接pip install whl文件導(dǎo)入第三方庫(kù)

對(duì)于PyCharm用了Virtualenv虛擬環(huán)境的用戶(hù)，可以在IDE中打開(kāi)命令行界面到該項(xiàng)目venv/Scripts目錄下./pip install numpy以及whl文件導(dǎo)入虛擬目錄site-packages文件夾中。

同樣上個(gè)測(cè)試代碼（功能是顯示一張圖片）：

import numpy as np
import cv2


def cv2_imread(file_path, flag=1):
"""解決包含中文的路徑cv2.imread無(wú)法打開(kāi)的問(wèn)題的函數(shù)"""
  return cv2.imdecode(np.fromfile(file_path, dtype=np.uint8), flag)


if __name__ == "__main__":


  img = cv2_imread("C:\Users\11537\Desktop\長(zhǎng)澤雅美.jpg")  #第一個(gè)參數(shù)選一張自己計(jì)算機(jī)內(nèi)的圖片的路徑
  cv2.imshow("Nagasawa Masami", img)  #python的cv2.imshow第一個(gè)參數(shù)（即窗口名）為中文會(huì)亂碼，至今未找到有效解決方案
  cv2.waitKey(0)  #在鍵盤(pán)敲入字符前程序處于等待狀態(tài)
  cv2.destroyAllWindows()  #關(guān)閉所有窗口

小結(jié)

一次OpenCV初體驗(yàn)，個(gè)人覺(jué)得可能是歷史遺留問(wèn)題（以前的OpenCV是完全由C實(shí)現(xiàn)的），OpenCV的OOP特性并不強(qiáng)，跟Python的另一個(gè)圖像庫(kù)pillow相比用起來(lái)感覺(jué)有點(diǎn)怪。

不過(guò)不得不說(shuō)，OpenCV還是挺強(qiáng)大的。至于C++和Python關(guān)于OpenCV接口問(wèn)題，其實(shí)實(shí)現(xiàn)都大同小異，也沒(méi)必要糾結(jié)于到底用C++好還是Python好，移植重構(gòu)很容易。

審核編輯：黃飛