OpenCV Mac 開發指南

一、安裝OpenCV

安裝OpenCV的最簡單的方法是使用Homebrew。

$ brew install opencv

這裡我們說明一下如何在Xcode項目中使用opencv2.framework。在Xcode中新建一個工程，打開工程後：

1. 點擊項目名稱
2. 選擇同時按下Shift和Command鍵，導入Framework
3. 選擇opencv2.framework並添加到項目中
4. 進入Build Settings->Search Paths->Header Search Paths，添加頭文件搜索路徑：/
   usr/local/include
   /usr/local/opt/opencv/include
5. 進入Build Settings->Linking->Other Linker Flags，添加鏈接參數：-lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_objdetect -lopencv_videoio -lopencv_calib3d
6. Build Phases->Link Binary With Libraries，添加以下Apple框架：
   CoreMedia.framework
   CoreVideo.framework
   AVFoundation.framework

二、讀取和顯示圖像

下面是讀取和顯示圖像的示例代碼：

#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, const char * argv[]) {
    //讀取圖片
    Mat image = imread("1.jpg");
    //創建窗口
    namedWindow("Image");
    //顯示圖片
    imshow("Image", image);
    //等待按鍵事件
    waitKey();
    //銷毀窗口
    destroyWindow("Image");
    return 0;
}

三、圖像處理

OpenCV提供了很多圖像處理函數，下面是一些常用的示例代碼：

1. 圖像二值化

將圖像轉換為只有黑白兩種顏色的形式。

Mat image = imread("1.jpg");
Mat gray, binary;
//轉換為灰度圖像
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
//二值化
threshold(gray, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);
imshow("Binarization", binary);
waitKey();

2. 圖像平滑

平滑圖像可以去除雜訊或細節，使得處理結果更加穩定。

Mat image = imread("1.jpg");
Mat smoothed;
//平滑圖像
blur(image, smoothed, Size(5,5));
imshow("Smooth", smoothed);
waitKey();

3. 邊緣檢測

檢測圖像中所有的邊緣，方便進行形狀識別和分割。

Mat image = imread("1.jpg");
Mat edges;
cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);
//Canny邊緣檢測
Canny(image, edges, 100, 200);
imshow("Edges", edges);
waitKey();

4. 圖像匹配

用於在圖像中查找目標圖像的位置，常用於目標跟蹤或者圖像識別。

Mat image = imread("1.jpg");
Mat templ = imread("2.jpg");
Mat result;
//模板匹配
matchTemplate(image, templ, result, TM_CCOEFF_NORMED);
//尋找最佳匹配點
Point maxLoc;
minMaxLoc(result, 0, 0, 0, &maxLoc);
//在圖像中畫出目標位置
rectangle(image, maxLoc, Point(maxLoc.x + templ.cols, maxLoc.y + templ.rows), Scalar::all(0), 2, 8, 0);
imshow("Match", image);
waitKey();

四、攝像頭操作

OpenCV可以直接對攝像頭進行操作，下面是一個基本的操作攝像頭的示例代碼：

VideoCapture cap(0);
while (true) {
    Mat frame;
    //獲取一幀圖像
    cap >> frame;
    imshow("Camera", frame);
    //按ESC鍵退出
    if (waitKey(30) == 27) {
        break;
    }
}
cap.release();
destroyAllWindows();
return 0;

五、圖像拼接

下面是一個將多張圖像拼接在一起的示例代碼：

Mat image1 = imread("1.jpg");
Mat image2 = imread("2.jpg");
Mat image3 = imread("3.jpg");
//創建一個Mat數組，存放需要拼接的圖像
Mat imageArr[3] = {image1, image2, image3};
//計算拼接後的圖像大小
int height = image1.rows;
int width = image1.cols + image2.cols + image3.cols;
Mat result(height, width, CV_8UC3);
//將圖像拼接在一起
for (int i = 0; i < 3; i++) {
    Rect roi(imageArr[i].cols * i, 0, imageArr[i].cols, imageArr[i].rows);
    Mat imageROI(result, roi);
    imageArr[i].copyTo(imageROI);
}
imshow("Stitch", result);
waitKey();

六、結語

以上只是OpenCV中的一些基本操作，OpenCV還有很多高級功能，比如人臉識別、圖像跟蹤等等。希望本文能對大家學習OpenCV有所幫助。