c语言程序中opencv的使用方法，c++使用opencv

Opencv中cvBoundingRect函数怎么用?

OpenCV有一个函数cvBoundingRect可以画外接矩形。你可以先用个mask去除背景，然后cvBoundingRect直接就可以得到外接矩形了。

函数cvFindContours从二值图像中检索轮廓，并返回检测到的轮廓的个数。first_contour的值由函数填充返回，它的值将为第一个外轮廓的指针，当没有轮廓被检测到时为NULL。其它轮廓可以使用h_next和v_next连接，从first_contour到达。

OpenCV自带的函数cvSetImageROI( IplImage* image， CvRect rect )只能设置矩形的敏感区域，而实际图像处理中遇到的处理对象都是非矩形的不规则形状，此时用cvSetImageROI( IplImage* image， CvRect rect )显然达不到目的。我们可以用以下操作进行代替。

用投影法，水平方向的投影可以检测出物体的上下边框，竖直方向的投影可以检测出物体的左右边框，这样就可以确定物体的整个边框了。

该函数首先对输入数组的元素进行比例缩放，然后将shift加到比例缩放后得到的各元素上，即：dst(I)=src(I)*scale+(shift，shift，...)，最后可选的类型转换将结果拷贝到输出数组。多通道的数组对各个通道是独立处理的。类型转换主要用舍入和溢出截断来完成。

oldq=1来看，我在这里都有说明，下面是的我以前写的用识别出黄色区域并且用方框框出来的程序，这个程序在颜色方面设置的阀值稍微有点大，是为了减少现实光线的影响，你也可以设置小一些。

相关问答

Q1: opencv3版本还能用c语言写吗

能。多少函数都是c写的，但是很多函数用到了多态性，你c就不好使了。

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python， Java and MATLAB/OCTAVE (版本5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#，Ch， Ruby的支持。

Directory函数。由于opencv3以后的版本缺少contrib函数，opencv3以后不能用的函数是Directory函数，这个函数本来是来得到文件夹目录中的所有特定类型的文件名，所以导致原来那个代码不能使用。

OpenCV最早的接口和实现都是C语言的，现在也支持不少C语言接口，所以如果没有C++的经验，用OpenCV也是没有问题的。虽然OpenCV的核心是由C++构建的，但是它对C的支持也是不错的，今天展示的案例里面，大部分接口也是C接口，用起来也不会特别困难。

适合人群： C语言的初学者，难度较小，不合适写在简历上。综合应用数组、指针，可以锻炼编程逻辑思维，积累代码量。 涉及技术：数组、指针、结构体、函数。 停车管理系统 难度系数： 代码量：800行 实现功能：停车、找车、缴费、离开、路线规划。 适合人群：有C语言和链表、栈、队列基础。

）如果你的算法是基本opencv这样的基本上开发的，你需要脱离opencv的环境。2）如果你的算法是C++语言，请你改成标准的C语言。虽然DSP的开发环境是支持C++的，但是不建议你这么做。3）修改你算法的内存分配，尽量内存一次分配好，DSP在算法不断的申请和释放时会有隐患。

Q2: 怎么用opencv获取图像灰度值(用C语言)

1、opencv有专门的读取像素值的函数：定义一个uchar变量接收灰度值。pFramROIMat为ROI图像，h和w分别是图像像素所在的行，列。

2、code 色彩空间转换的模式，该code来实现不同类型的颜色空间转换。比如CV_BGR2GRAY表示转换为灰度图，CV_BGR2HSV将图片从RGB空间转换为HSV空间。其中当code选用CV_BGR2GRAY时，dst需要是单通道图片。当code选用CV_BGR2HSV时，对于8位图，需要将RGB值归一化到0-1之间。

3、平均值法 将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。 加权平均法 根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。

Q3: OpenCV函数:提取轮廓相关函数使用方法

1、为了提取准确的轮廓，你需要对图像进行预处理，如二值化，以便利用相同颜色或强度的点形成清晰的边界。Canny边缘检测和阈值设置是关键步骤，确保对象足够突出。轮廓的实战应用 轮廓在图形分析中大显身手，帮助我们识别和检测物体。

2、获取包围对象的垂直矩阵 获取包围对象的最小圆 获取包围对象的多边形 获得包围对象的凸包 原理 轮廓中的所有点 一个想法：先取得轮廓，然后新建一个图像，在新图像上画出轮廓以及填充的图像，遍历这幅图像，如果有颜色就是在轮廓内。

3、opencv中一个白色长条中间有黑色截断，提取出中间的黑色截断的方法为：在opencv中，使用cvinRange()函数将白色部分二值化为白色，黑色部分二值化为黑色。对二值化后的图像进行腐蚀操作（使用cverode()函数），这样可以去除图像中的噪声和细小的不连续区域。

4、获取opencvc++轮廓图一条边的位置的方法如下：可以使用OpenCV的函数cv：findContours来获取轮廓图像中的边界信息135。这个函数可以找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个向量中。每个轮廓都是一个点的集合，可以通过遍历轮廓的点来获取边界的位置。需要根据自己的实际需求进行适当的修改和调整。

Q4: OpenCV中cvload的使用方法

可选输出参数 。它包括已打开的对象的名称 (如果 name=NULL时有效）。函数 cvLoad 从文件中打开对象。它给cvRead提供一个简单的接口.对象被打开之后，文件存储器被关闭，所有的临时缓冲区被删除。因而，为了能打开一个动态结构，如序列，轮廓或图像，你应该为该函数传递一个有效的目标存储器。

D：\\Program Files\\OpenCV\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_altxml另外的可能是没有链接上cv库，简单解决办法是在cvLoad之前调用一下cvCvtColor函数，这样就会加载cv库。

cascade就是载入的OPENCV的样本数据，storage是一个空间，我用的CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0)创建的，detect objects之前我还用了cvClearMemStorage(storage)，1是缩放，2是检测像素大小，CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING是比较方法， 一个OPENCV自带的常量。

opencv_traincascade训练出来的是新的结构的分类器，不知道能不能用CvHaarClassifierCascade加载，可以尝试用CascadeClassifier进行加载，这个是可以加载老版本的分类器的。

Q5: 关于OpenCV的学习方法问题

1、最好的方法是带着问题去学，先从最简单的地方入手，比如调用OpenCV的GUI界面来调节一幅图像的灰度，再复杂些可以利用鼠标交互来实现PS的魔棒效果（分水岭算法）等等，这些网上都有很多现成的代码来学习，OpenCV 中文论坛上也有不少大牛来回答问题。

2、北航的虚拟现实实验室许多师生都在使用opencv，有相当多的经验，这书质量相当不错，简单易上手。附带的光盘中代码可靠性相当高，有些直接就是某些算法或问题的实现。然后是学习方法。程序工具的学习与其他课程相当不同。

3、总的来说，学习OpenCV的时候，切忌一下几点：有一定的C++基础，会查阅API手册；学会安装配置开发环境；针对各个模块学，核心模块必学（特别是矩阵处理），基础的图像处理也要学，其他结合项目学；边学边动手，一定要敲代码，看例程；遇到问题，查手册，上论坛，网上找资源。。

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