opencv难学吗能干什么

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多现代计算机视觉所需的各种算法和工具，如图像处理、目标检测、人脸识别、图像分割等等。它的应用广泛，涵盖了安防、自动驾驶、医疗影像处理、机器人、虚拟现实等领域，是计算机视觉领域的重要工具之一。

虽然OpenCV是一个强大的工具，但是学习OpenCV并不是很困难。它是一个面向对象的库，使用C++编写，因此需要具备基本的C++编程知识。它提供了丰富的文档和示例程序，可以帮助初学者更快地掌握OpenCV的应用。

当掌握了OpenCV的基础知识，可以使用OpenCV进行各种计算机视觉任务。例如，可以使用OpenCV进行图像处理，根据图像的特征提取相似性，进行目标检测和识别，进行图像分割以及三维重构等等。因此，掌握OpenCV可以为计算机视觉和图像处理领域的研究和应用提供很大的帮助。

哈哈，我有一个基于opencv实现的sift，我把代码贴出来，你自己看看吧~~~

void sift_detector_and_descriptors(IplImage i_left,IplImage i_right)

{

Mat mat_image_left=Mat(i_left,false);

Mat mat_image_right=Mat(i_right,false);

cv::SiftFeatureDetector pDetector=new cv::SiftFeatureDetector;

pDetector->detect(mat_image_left,left_key_point);

pDetector->detect(mat_image_right,right_key_point);

Mat left_image_descriptors,right_image_descriptors;

cv::SiftDescriptorExtractor descriptor_extractor=new cv::SiftDescriptorExtractor;

descriptor_extractor->compute(mat_image_left,left_key_point,left_image_descriptors);

descriptor_extractor->compute(mat_image_right,right_key_point,right_image_descriptors);

Mat result_l,result_r;

drawKeypoints(mat_image_left,left_key_point,result_l,Scalar::all(-1),0);

drawKeypoints(mat_image_right,right_key_point,result_r,Scalar::all(-1),0);

//imshow("result_of_left_detector_sift",result_l);

//imshow("result_of_right_detector_sift",result_r);

Mat result_of_sift_match;

BruteForceMatcher<L2<float>> matcher;

matchermatch(left_image_descriptors,right_image_descriptors,result_of_point_match);

drawMatches(mat_image_left,left_key_point,mat_image_right,right_key_point,result_of_sift_match,result_of_sift_match);

imshow("matches_of_sift",result_of_sift_match);

imwrite("matches_of_siftjpg",result_of_sift_match);

}

void main()

{

IplImage n_left_image=cvLoadImage("D:\\lenajpg");

IplImage n_right_image=cvLoadImage("D:\\lena_rjpg");

sift_detector_and_descriptors(n_left_image,n_right_image);

cvWaitKey(0);

}

这就是核心代码了。 还有什么不懂，请追问

遇到这种问题一般是opencv 的配置问题，找不到头文件，就说明你的头文件没有被包含，你可以试一下下面的步骤（假如你的opencv安装在D:\Program Files里面）。打开VC9，选择工具-选项-项目各解决方案-VC++目录，将D:\Program Files\opencv\build\include文件夹放到包含文件中，这样应该就可以了，因为opencv2这个文件夹是在include文件夹下，所以包含include这个文件夹的话，程序会在include文件夹下搜寻opencv2\opencvhpp文件。祝你好运！

记得给我分，急需

#include "cvh"

#include <cxcoreh>

#include "highguih"

#include <timeh>

#include <mathh>

#include <ctypeh>

#include <stdioh>

#include <stringh>

// various tracking parameters (in seconds)

const double MHI_DURATION = 05;

const double MAX_TIME_DELTA = 05;

const double MIN_TIME_DELTA = 005;

const int N = 3;

//

const int CONTOUR_MAX_AERA = 16;

// ring image buffer

IplImage buf = 0;

int last = 0;

// temporary images

IplImage mhi = 0;

// MHI: motion history image

int filter = CV_GAUSSIAN_5x5;

CvConnectedComp cur_comp, min_comp;

CvConnectedComp comp;

CvMemStorage storage; CvPoint pt[4];

// 参数：

// img – 输入视频帧

// dst – 检测结果

void update_mhi( IplImage img, IplImage dst, int diff_threshold )

{

double timestamp = clock()/100;

// get current time in seconds

CvSize size = cvSize(img->width,img->height);

// get current frame size

int i, j, idx1, idx2;

IplImage silh;

uchar val;

float temp;

IplImage pyr = cvCreateImage( cvSize((sizewidth & -2)/2, (sizeheight & -2)/2), 8, 1 );

CvMemStorage stor;

CvSeq cont, result, squares;

CvSeqReader reader;

if( !mhi || mhi->width != sizewidth || mhi->height != sizeheight )

{

if( buf == 0 )

{

buf = (IplImage)malloc(Nsizeof(buf[0]));

memset( buf, 0, Nsizeof(buf[0]));

}

for( i = 0; i < N; i++ )

{

cvReleaseImage( &buf[i] );

buf[i] = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_8U, 1 );

cvZero( buf[i] );

}

cvReleaseImage( &mhi );

mhi = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_32F, 1 );

cvZero( mhi );

// clear MHI at the beginning

}

// end of if(mhi)

cvCvtColor( img, buf[last], CV_BGR2GRAY );

// convert frame to grayscale

idx1 = last;

idx2 = (last + 1) % N;

// index of (last - (N-1))th frame

last = idx2;

// 做帧差

silh = buf[idx2];

cvAbsDiff( buf[idx1], buf[idx2], silh );

// get difference between frames

// 对差图像做二值化

cvThreshold( silh, silh, 30, 255, CV_THRESH_BINARY );

// and threshold it

cvUpdateMotionHistory( silh, mhi, timestamp, MHI_DURATION );

// update MHI

cvCvtScale( mhi, dst, 255/MHI_DURATION,

(MHI_DURATION - timestamp)255/MHI_DURATION );

cvCvtScale( mhi, dst, 255/MHI_DURATION, 0 );

// 中值滤波，消除小的噪声

cvSmooth( dst, dst, CV_MEDIAN, 3, 0, 0, 0 );

// 向下采样，去掉噪声

cvPyrDown( dst, pyr, 7 );

cvDilate( pyr, pyr, 0, 1 );

// 做膨胀 *** 作，消除目标的不连续空洞

cvPyrUp( pyr, dst, 7 );

//

// 下面的程序段用来找到轮廓

//

// Create dynamic structure and sequence

stor = cvCreateMemStorage(0);

cont = cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint) , stor);

// 找到所有轮廓

cvFindContours( dst, stor, &cont, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));

// 直接使用CONTOUR中的矩形来画轮廓

for(;cont;cont = cont->h_next)

{

CvRect r = ((CvContour)cont)->rect;

if(rheight rwidth > CONTOUR_MAX_AERA) // 面积小的方形抛弃掉

{

cvRectangle( img, cvPoint(rx,ry),

cvPoint(rx + rwidth, ry + rheight),

CV_RGB(255,0,0), 1, CV_AA,0);

}

} // free memory

cvReleaseMemStorage(&stor);

cvReleaseImage( &pyr );

}

int main(int argc, char argv)

{

IplImage motion = 0;

CvCapture capture = 0; //视频获取结构

if( argc == 1 || (argc == 2 && strlen(argv[1]) == 1 && isdigit(argv[1][0])))

//原型：extern int isdigit(char c); //用法：#include <ctypeh> 功能：判断字符c是否为数字 说明：当c为数字0-9时，返回非零值，否则返回零。

capture = cvCaptureFromCAM( argc == 2 argv[1][0] - '0' : 1 );

else if( argc == 2 )

capture = cvCaptureFromAVI( argv[1] );

if( capture )

{

cvNamedWindow( "Motion", 1 );

for(;;)

{

IplImage image;

if( !cvGrabFrame( capture )) //从摄像头或者视频文件中抓取帧

break;

image = cvRetrieveFrame( capture );

//取回由函数cvGrabFrame抓取的图像,返回由函数cvGrabFrame 抓取的图像的指针

if( image )

{

if( !motion )

{

motion = cvCreateImage( cvSize(image->width,image->height), 8, 1 );

cvZero( motion );

motion->origin = image->origin;

/// 0 - 顶—左结构, 1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) /

}

}

update_mhi( image, motion, 60 );

cvShowImage( "Motion", image );

if( cvWaitKey(10) >= 0 )

break;

}

cvReleaseCapture( &capture );

cvDestroyWindow( "Motion" );

}

return 0;

}

以上就是关于opencv难学吗能干什么全部的内容，包括:opencv难学吗能干什么、求opencv实现sift算法的程序、vs2008 的stdafx问题(代码在下面的问题补充里面)，图像处理，OpenCV 2.3.1实例程序等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！