柚子快報激活碼778899分享：OpenCV下載、安裝和使用

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同步來自微信公眾號 作者：趙蕾老師

當(dāng)下，涉及人工智能和計算機視覺之類的算法多用python或matlab實現(xiàn)，這個系列基于C++解析OpenCV的常用算法使用及基本原理。

一、OpenCV下載、安裝、使用

1. 安裝Visual Studio

OpenCV是一種開源的計算機視覺開發(fā)庫。既然是開發(fā)庫，那么必須依托某種語言程序來加載。以C++為例，在安裝OpenCV之前，必須安裝C++的程序開發(fā)環(huán)境（IDE），在此我們選擇Visual Studio Community——VS社區(qū)版，這個版本是免費的。

中文版下載安裝地址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/

注意這是一個在線安裝的版本，請確保在安裝過程中網(wǎng)絡(luò)暢通。

2. 創(chuàng)建第一個C++程序

我們需要在VS中建立應(yīng)用程序。在此我們建立最簡單的基于控制臺的應(yīng)用程序，項目名為face1。

3. 下載OpenCV

所謂OpenCV的安裝，其實就是把OpenCV的庫路徑加入我們已有的項目路徑集合當(dāng)中?，F(xiàn)在有兩種方法，一種是自己下載OpencCV源碼，在源碼的基礎(chǔ)上編譯成庫（lib/dll）文件，一種是下載直接編譯好的庫文件， 我們選擇直接下載已經(jīng)編譯好的庫文件

最新版OpenCV Lib 下載鏈接https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/latest/download 一共266MB.

4. 安裝、配置OpenCV

下載后OpenCV后，運行，解壓到一個固定目錄。比如我的：“D:\試驗\軟件\opencv”——這個路徑稍后要作為庫和頭文件的路徑，加入以后C++程序項目中 在VS中，因為每個項目都是獨立編譯的，所以，每個項目具有自己的“規(guī)則包“。也就是說，對著項目名稱右鍵，選擇”屬性“，可以配置該項目的編譯規(guī)則。 現(xiàn)在我們在屬性窗口中，配置OpenCV路徑，步驟如下

1、在屬性窗口中，我們選擇輸出目標(biāo)”配置”為“Debug“，”平臺“為”x64“。也就是編譯輸出在64位windows系統(tǒng)中運行的調(diào)試版（debug）應(yīng)用程序

2、左邊選擇VC++目錄，右邊選中“包含目錄“項進行編輯。把剛在OpenCV解壓目錄下的“include”目錄包含進來。然后確定

3、重復(fù)上述步驟2。右邊選中“庫目錄“項進行編輯。把剛在OpenCV解壓目錄下的“庫目錄”包含進來。然后確定

4、在屬性窗口中，左邊選中“鏈接器->輸入“。右邊選中“附加依賴項”。把剛在OpenCV解壓后產(chǎn)生的靜態(tài)引用庫名字“opencv_world3416.lib”加進來(注意名字后面的數(shù)字部分視各個版本不同而不同)。然后確定。

5、最后將OpenCV解壓目錄下的dll文件拷貝到程序運行所在的目錄

5. 運行OpenCV程序

在已經(jīng)建立好的項目“face1”的源代碼中，加入opencv頭文件

接著，在程序中就可以使用openCV所提供的庫函數(shù)了。 比如在這個例子中： 我們讀取事先準(zhǔn)備好的一張圖片，并輸出它的尺寸：

運行結(jié)果：

6. 利用openCV進行人臉檢測

這個實例在opencv安裝目錄下的“samples/c++”目錄下。該目錄有大量實例，可以一一嘗試運行。

在此我們選擇facedetect.cpp。復(fù)制相應(yīng)代碼運行 注意頭文件需要做參照以下（而非例程中所示）：

接著我們把這個項目所需要的數(shù)據(jù)文件移動到該項目應(yīng)用程序所在目錄

整個實驗程序源碼見facedetect.cpp.

運行程序。該程序會自動打開攝像頭，識別并定位攝像頭前的人臉以及眼睛部位。

輸入q或者Q，退出程序

7. 簡化后的代碼（此處輸入圖像路徑而非打開攝像頭）：

// face1.cpp : 此文件包含 "main" 函數(shù)。程序執(zhí)行將在此處開始并結(jié)束。

//

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS

#include

#include

using namespace std;

using namespace cv;

void detectAndDraw(Mat& img, CascadeClassifier& cascade,

CascadeClassifier& nestedCascade,

double scale, bool tryflip);

string cascadeName;

string nestedCascadeName;

int main(int argc, const char** argv)

{

string inputName;

bool tryflip;

double scale;

CommandLineParser parser(argc, argv,

"{help h||}"

"{cascade|data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml|}"

//雙眼檢測模型

"{nested-cascade|data/haarcascades/haarcascade_eye.xml|}"

"{scale|1|}{try-flip||}{@filename|D:/試驗/test/smile.jpg|}"

);

if (parser.has("help"))

{

return 0;

}

//解析參數(shù)得到人臉檢測模型路徑

cascadeName = parser.get("cascade");

//解析參數(shù)得到眼檢測模型路徑

nestedCascadeName = parser.get("nested-cascade");

//開始解析其他參數(shù)

scale = parser.get("scale");

if (scale < 1)

scale = 1;

tryflip = parser.has("try-flip");

//解析輸入文件名（就是我們想要檢測的圖像路徑）

inputName = parser.get("@filename");

if (!parser.check())

{

parser.printErrors();

return 0;

}

//構(gòu)造分類器用于檢測臉部

cv::CascadeClassifier cascade(cascadeName);

//根據(jù)參數(shù)inputName加載被檢測圖像

Mat image = imread(inputName);

Mat gray;

//轉(zhuǎn)灰度圖便于檢測

cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGRA2GRAY);

vector faces;

//檢測人臉

cascade.detectMultiScale(gray,faces);

//構(gòu)造“內(nèi)層”的分類器，該分類器用于檢測雙眼

cv::CascadeClassifier nestedCascade(nestedCascadeName);

for (int i = 0; i < faces.size(); i++)

{

//得到本人人臉檢測范圍，我們需要在這個范圍內(nèi)進行內(nèi)層檢測（雙眼定位）

Rect r = faces[i];

//繪制人臉矩形

cv::rectangle(image,r,Scalar(255, 0, 0));

//定義一個矩形數(shù)組，用于標(biāo)識檢測到的雙眼

vector faces2;

//檢測雙眼矩形

nestedCascade.detectMultiScale(image(r), faces2);

for (int j = 0; j < faces2.size(); j++)

{

Mat image2 = image(r);

cv::rectangle(image2, faces2[j], Scalar(0, 255, 0));

}

}

//顯示標(biāo)記好的圖像

imshow("檢測人臉", image);

waitKey();

return 0;

}

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