opencv(C++)基础用法

文章目录

• 前言
• 一、opencv (C++)图片基本操作
• • 1.1 读取图片并显示
  • 1.2 颜色转换
  • 1.3 图像filtering
  • 1.4 形状调整
  • 1.5 绘制
  • 二、读取视频文件并显示
  • 三、RTSP 视频流
  • 四. 人脸检测
  • ���结

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    前言

    学习笔记

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    一、opencv (C++)图片基本操作

    1.1 读取图片并显示

    #include "opencv2/opencv.hpp"#include int main(int argc,char** argv){//读取图片，mat是matrix的缩写，是一个矩阵  cv::Mat image = cv::imread("./media/cat.jpg");//判断是否读取成功  if (image.empty())  {    std::cout    cv::Mat src = cv::imread("./media/dog.jpg");        cv::Mat gray;    cv::cvtColor(src,gray,cv::COLOR_BGR2GRAY);    cv::Mat hsv;    cv::cvtColor(src,hsv,cv::COLOR_BGR2HSV);    cv::Mat rgb;    cv::cvtColor(src,rgb,cv::COLOR_BGR2RGB);    cv::imwrite("./output/1.gray.jpg",gray);    cv::imwrite("./output/1.hsv.jpg",hsv);    cv::imwrite("./output/1.rgb.jpg",rgb);    return 0;}    cv::Mat src = cv::imread("./media/dog.jpg");//模糊    cv::Mat blur;// 三个参数分别是输入图像、输出图像、卷积核大小    cv::GaussianBlur(src,blur,cv::Size(7,7),0);    // 膨胀    cv::Mat dilate;     cv::dilate(src,dilate,cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT,cv::Size(5,5)));//腐蚀    cv::Mat erode;    cv::erode(src,erode,cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT,cv::Size(5,5)));    cv::imwrite("./output/blur.jpg",blur);    cv::imwrite("./output/dilate.jpg",dilate);    cv::imwrite("./output/erode.jpg",erode);    return 0;}    // 读取图像    cv::Mat cat_img = cv::imread("./media/cat.jpg");    // ======== resize ========    cv::Mat cat_resize;    // 三个参数分别是输入图像、输出图像、输出图像大小    cv::resize(cat_img, cat_resize, cv::Size(320, 240));    // 保存    cv::imwrite("./output/3.cat_resize.jpg", cat_resize);    // ======== copy ========    cv::Mat copy;    cat_img.copyTo(copy);    cv::imwrite("./output/3.copy.jpg", copy);    // ======== ROI裁剪 ========    cv::Rect rect(100, 100, 200, 100); // x, y, width, height    cv::Mat roi = cat_img(rect);    cv::imwrite("./output/3.roi.jpg", roi);    // ======== 拼接 ========    cv::Mat dog_img = cv::imread("./media/dog.jpg");    cv::Mat dog_resize;    cv::resize(dog_img, dog_resize, cv::Size(320, 240));    // 水平拼接，需要保证两张图片的高度（rows）一致    cv::Mat hconcat_img;    cv::hconcat(cat_resize, dog_resize, hconcat_img);    cv::imwrite("./output/3.hconcat.jpg", hconcat_img);    // 或者使用vector方式    std::vectorcat_resize, dog_resize, cat_resize, dog_resize};    cv::Mat hconcat_img2;    cv::hconcat(imgs, hconcat_img2);    cv::imwrite("./output/3.hconcat2.jpg", hconcat_img2);    // 数组方式    cv::Mat imgs_arr[] = {dog_resize, cat_resize, dog_resize, cat_resize};    cv::Mat hconcat_img3;    cv::hconcat(imgs_arr, 4, hconcat_img3); // 4是数组长度    cv::imwrite("./output/3.hconcat3.jpg", hconcat_img3);    // 垂直拼接，需要保证两张图片的宽度（cols）一致    cv::Mat vconcat_img;    cv::vconcat(cat_resize, dog_resize, vconcat_img);    cv::imwrite("./output/3.vconcat.jpg", vconcat_img);    // ======== 翻转 ========    cv::Mat flip;    // 三个参数分别是输入图像、输出图像、翻转方向    cv::flip(cat_img, flip, 1); // 1表示水平翻转，0表示垂直翻转，-1表示水平垂直翻转    cv::imwrite("./output/3.flip.jpg", flip);    // ======== 旋转 ========    cv::Mat rotate;    // 三个参数分别是输入图像、输出图像、旋转角度    cv::rotate(cat_img, rotate, cv::ROTATE_90_CLOCKWISE); // 顺时针旋转90度    cv::imwrite("./output/3.rotate.jpg", rotate);    return 0;}    // 创建一个黑色图像，参数分别是图像大小、图像类型，CV_8UC3表示8位无符号整数，3通道    cv::Mat image = cv::Mat::zeros(cv::Size(600, 600), CV_8UC3);        // 绘制直线，参数分别是图像、起点、终点、颜色、线宽、线型    cv::line(image, cv::Point(50, 50), cv::Point(350, 250), cv::Scalar(0, 0, 255), 2, cv::LINE_AA);    // 绘制矩形，参数分别是图像、左上角、右下角、颜色、线宽、线型    cv::rectangle(image, cv::Point(50, 50), cv::Point(350, 250), cv::Scalar(0, 255, 0), 2, cv::LINE_AA);    // 绘制圆形，参数分别是图像、圆心、半径、颜色、线宽、线型    cv::circle(image, cv::Point(200, 150), 100, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, cv::LINE_AA);    // 实心    cv::circle(image, cv::Point(200, 150), 50, cv::Scalar(255, 0, 0), -1, cv::LINE_AA);    // // ================== 多边形 ==================    // cv::Point points[2][4]; // 定义两个多边形的顶点数组    // // 第一个多边形的顶点    // points[0][0] = cv::Point(100, 115);    // points[0][1] = cv::Point(255, 135);    // points[0][2] = cv::Point(140, 365);    // points[0][3] = cv::Point(100, 300);    // // 第二个多边形的顶点    // points[1][0] = cv::Point(300, 315);    // points[1][1] = cv::Point(555, 335);    // points[1][2] = cv::Point(340, 565);    // points[1][3] = cv::Point(300, 500);    // // ppt[] 要同时添加两个多边形顶点数组的地址）    // const cv::Point *pts_v[] = {points[0], points[1]};    // // npts_v[]要定义每个多边形的顶点数    // int npts_v[] = {4, 4};    // // 绘制多边形，参数分别是图像、顶点数组、顶点数、曲线数量、是否闭合、颜色、线宽、线型    // cv::polylines(image, pts_v, npts_v, 2, true, cv::Scalar(255, 0, 255), 2, 8, 0);    // ================== 使用vector绘制多边形 ==================    std::vector        points_v.push_back(cv::Point(rand() % 600, rand() % 600));    }    // 绘制多边形，参数分别是图像、顶点容器、是否闭合、颜色、线宽、线型    cv::polylines(image, points_v, true, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);    // ================== 绘制文字 ==================    // 参数分别是图像、文字、文字位置、字体、字体大小、颜色、线宽、线型    cv::putText(image, "Hello World!", cv::Point(400, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, cv::Scalar(255, 255, 255), 2, 8, 0);        // 保存    cv::imwrite("./output/4.drawing.jpg", image);    return 0;}    // 解析命令行参数    gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);    // 读取视频：创建了一个VideoCapture对象，参数为视频路径    cv::VideoCapture capture(FLAGS_video);    // 判断视频是否读取成功，返回true表示成功    if (!capture.isOpened())    {        std::cout         // 读取视频帧，使用  运算符或者read()函数，他的参数是返回的帧        capture.read(frame);        // capture  frame;        // 判断是否读取成功        if (frame.empty())        {            std::cout             std::cout     // 解析命令行参数    gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);    // 读取视频：创建了一个VideoCapture对象，参数为摄像头编号    cv::VideoCapture capture(FLAGS_camera);    // 设置指定摄像头的分辨率    int width = 640;    int height = 480;    // 设置摄像头宽度和高度    capture.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width);    capture.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height);    // 判断视频是否读取成功，返回true表示成功    if (!capture.isOpened())    {        std::cout         // 读取视频帧，使用  运算符或者read()函数，他的参数是返回的帧        capture.read(frame);        // capture  frame;        // flip        cv::flip(frame, frame, 1);        // 显示视频帧        cv::imshow("opencv demo", frame);        // 写入视频        writer.write(frame);        // 等待按键，延迟30ms，否则视频播放太快        int k = cv::waitKey(30);        // 按下ESC键退出        if (k == 27)        {            std::cout     // Ubuntu安装ffmpeg：sudo apt-get install ffmpeg    // rtsp地址变量    // 一般main 主码流，sub 子码流    std::string rtsp1 = "rtsp://admin:SEGJKL@192.168.1.185:554/h264/ch1/sub/av_stream";    std::string rtsp2 = rtsp1;    std::string rtsp3 = rtsp1;    std::string rtsp4 = rtsp1;    // std::string rtsp1 = "rtsp://localhost:8554/live1.sdp";    // std::string rtsp2 = "rtsp://localhost:8554/live2.sdp";    // std::string rtsp3 = "rtsp://localhost:8554/live3.sdp";    // std::string rtsp4 = "rtsp://localhost:8554/live4.sdp";    // CAP_FFMPEG：使用ffmpeg解码    cv::VideoCapture stream1 = cv::VideoCapture(rtsp1, cv::CAP_FFMPEG);    cv::VideoCapture stream2 = cv::VideoCapture(rtsp2, cv::CAP_FFMPEG);    cv::VideoCapture stream3 = cv::VideoCapture(rtsp3, cv::CAP_FFMPEG);    cv::VideoCapture stream4 = cv::VideoCapture(rtsp4, cv::CAP_FFMPEG);    if (!stream1.isOpened() || !stream2.isOpened() || !stream3.isOpened() || !stream4.isOpened())    {        std::cout         if (!stream1.read(frame1) || !stream2.read(frame2) || !stream3.read(frame3) || !stream4.read(frame4))        {            std::cout             break;        }    }    return 0;}    // 获取图像的宽高    int frameHeight = frame.rows;    int frameWidth = frame.cols;    // 预处理，resize + swapRB + mean + scale    cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(frame, 1.0, cv::Size(300, 300), cv::Scalar(104.0, 177.0, 123.0), false, false);    // 推理    net.setInput(inputBlob, "data");    cv::Mat detection = net.forward("detection_out");    // 获取结果    cv::Mat detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr        // 置信度        float confidence = detectionMat.at            // 两点坐标            int l = static_cast    // 读取图片    cv::Mat img = cv::imread("./media/test_face.jpg");    // 推理    detectDrawRect(img);    // 显示    cv::imshow("image test", img);    // 保存    cv::imwrite("./output/test_face_result.jpg", img);    cv::waitKey(0);}// 实时视频流检测void videoTest(){    // =========== 摄像头 ===========    // 先读取camera或文件视频流并显示    // cv::VideoCapture cap(2);    // // 设置指定摄像头的分辨率    // int width = 640;    // int height = 480;    // // 设置摄像头宽度和高度    // cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width);    // cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height);    // =========== 文件 ===========    // 先读取camera或文件视频流并显示    cv::VideoCapture cap("./media/video.mp4");    // 获取视频流的宽高    int width = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH);    int height = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);    // 构造写入器    // 写入MP4文件，参数分别是：文件名，编码格式，帧率，帧大小    cv::VideoWriter writer("./output/record.mp4", cv::VideoWriter::fourcc('H', '2', '6', '4'), 25, cv::Size(width, height));    if (!cap.isOpened())    {        std::cout         if (!cap.read(frame))        {            std::cout         //     std::cout     // 图片测试    // imageTest();    // 视频测试    videoTest();    return 0;}