地点:湖南大学软件大楼211
时间:2013.12.19
昨天导师布置了个任务,要求是找出用相机拍出同一移动场景下的两张照片,计算机能根据其中的差异计算场景移动的距离和旋转角度。据说以前很牛逼的师兄完成过,好吧,江山代有才人出,长江后浪推前浪,伦我出场了。本系列也将记录该项目整个流程,一方面总结自己,二方面以供大家学习,一起进步。
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一、OpenCV环境配置准备工作
1.下载软件:(http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/?source=navbar):根据需要下载合适的版本,当然我这里要说明的是我用的配置是:Win7+Visual Studio 2013+opencv-2.4.7.2
2.解压文件:点击下载好的.exe文件即进行文件解压,OpenCV是一个安装解压文件
(我解压在D盘目录下,解压后在D盘生成opencv文件夹)
3.配置环境变量
1)打开管理员模式的命令提示符cmd,运行: setx -m OPENCV_DIR D:\opencv\build\x86\vc11 (这样做的目的是方便OPENCV_DIR 成为一个系统的变量)
2)->我的电脑->右键属性-高级系统设置->环境变量,找到path变量名,添加 ;%OPENCV_DIR%\bin (为了与以前变量值分开,带分号是应该的)
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二.配置VS环境
这里每次新建工程都需要手动配置,其实说白了是配置工程依赖项。
1)在工程属性页面下面配置“包含目录”和“库目录”两项vs至2010版开始后,属性页面可在项目属性管理器窗口->右键单机项目->属性 打开(这里注意后面不要添分号,反正我添了不行)
$(OPENCV_DIR)\..\..\include ——包含目录
$(OPENCV_DIR)\lib ——库目录
2)在连接器->附加依赖项中添加相关动态链接库,这一步很重要,否则会报错说无法解析外部指令,另外添加和版本相关,具体到bin文件夹下去查看,我的版本是opencv-2.4.7.2(注:我配置的是Release版,debug时报缺失MSVCP110D.dll 文件的错)
3)连接器中添加附加依赖项
a.debug模式添加
opencv_core247d.lib
opencv_imgproc247d.lib
opencv_highgui247d.lib
opencv_ml247d.lib
opencv_video247d.lib
opencv_features2d247d.lib
opencv_calib3d247d.lib
opencv_objdetect247d.lib
opencv_contrib247d.lib
opencv_legacy247d.lib
opencv_flann247d.lib
b.release模式添加
opencv_core247.lib
opencv_imgproc247.lib
opencv_highgui247.lib
opencv_ml247.lib
opencv_video247.lib
opencv_features2d247.lib
opencv_calib3d247.lib
opencv_objdetect247.lib
opencv_contrib247.lib
opencv_legacy247.lib
opencv_flann247.lib
5.测试
安装完成后可测试安装成功与否//图像边缘检测
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")
IplImage *g_pSrcImage, *g_pCannyImg;
const char *pstrWindowsCannyTitle = "边缘检测图)";
//cvCreateTrackbar的回调函数
void on_trackbar(int threshold)
{
//canny边缘检测
cvCanny(g_pSrcImage, g_pCannyImg, threshold, threshold * 3, 3);
cvShowImage(pstrWindowsCannyTitle, g_pCannyImg);
}
int main()
{
const char *pstrImageName = "D:\\001.jpg";
const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图";
const char *pstrWindowsToolBar = "Threshold";
g_pSrcImage = cvLoadImage(pstrImageName, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
g_pCannyImg = cvCreateImage(cvGetSize(g_pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow(pstrWindowsCannyTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
int nThresholdEdge = 1;
cvCreateTrackbar(pstrWindowsToolBar, pstrWindowsCannyTitle, &nThresholdEdge, 100, on_trackbar);
cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, g_pSrcImage);
on_trackbar(1);
cvWaitKey();
cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);
cvDestroyWindow(pstrWindowsCannyTitle);
cvReleaseImage(&g_pSrcImage);
cvReleaseImage(&g_pCannyImg);
return 0;
}
测试结果如下:
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