OpenCV3 -跨平台+相机处理

什么是OpenCV

http://baike.baidu.com/link?url=9No0mr9XSltLqwGaQ_h50caVqYbIsUMDfevlxtW9VdwMxHHRTmy5Yvat6Eig3bP8mGu7_taKeRHjsmDTg90RGa

2016年12月23日，发布最新版本：OpenCV 3.2版（合并969个修补程序，关闭478个问题）（OpenCV3）

应用领域除了当前所流行的VR、AR还包括：

-1、人机互动

-2、物体识别

-3、图像分割

-4、人脸识别

-5、动作识别

-6、运动跟踪

-7、机器人

-8、运动分析

-9、机器视觉

-10、结构分析

-11、汽车安全驾驶

下载地址 英文：http://opencv.org/

下载地址 中文:http://www.opencv.org.cn/

目前中文网只支持到OpenCV2.0版本,英文网已经支持到3.2版本

如何使用OpenCV开发包？入门案例（体验案例）

后面在系统学习

案例：相机处理（灰度相机、彩色相机）

实现？

第一步：导入开发包
第二步：实现相机处理（使用开发包）

注意：在使用开发包的时候，需要注意，使用开发包的.m文件必须要支持C++代码（文件后缀名改成.mm），因为OpenCV采用了C++开发

当我们导入框架的时候，会编译报错，如何解决？

解决方案：

修改文件：exposure_compensate.hpp
原来的代码：
enum { NO, GAIN, GAIN_BLOCKS};
修改后代码：
enum { CNO, GAIN,GAIN_BLOCKS };

修改文件：blenders.hpp
原来的代码：
enum { NO, GAIN, GAIN_BLOCKS};
修改后代码：
enum { CNO, GAIN,GAIN_BLOCKS };

注意：相机的权限

后面会系统学习，体验一下

代码奉上：

#import "ViewController.h"

//使用OpenCV开发框架
//将ViewController.m文件改成ViewController.mm后缀名
//实现第一步：导入开发包
//学习方法？怎么办？
//答案：看文档
#import <opencv2/opencv.hpp>
//第二步：导入视频库同时导入命名空间
#import <opencv2/videoio/cap_ios.h>
using namespace cv;

//CvVideoCameraDelegate：类似于Java中实现接口
@interface ViewController ()<CvVideoCameraDelegate>
//相机显示预览视图
@property (weak, nonatomic) IBOutlet UIImageView *imageView;

//相机(OpenCV视频处理框架类,相机、视频都能够进行处理)
@property (nonatomic, retain) CvVideoCamera* videoCamera;

//是否是灰度相机
@property BOOL isGray;

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad {
[super viewDidLoad];

//第三步：初始化相机
//initWithParentView：指定相机预览画面
//self和this一个意思：值得当前意思
self.videoCamera = [[CvVideoCamera alloc] initWithParentView:_imageView];
//指定相机摄像头(后置摄像头、前置摄像头)
//AVCaptureDevicePositionFront:前置摄像头
//AVCaptureDevicePositionBack:后置摄像头
self.videoCamera.defaultAVCaptureDevicePosition = AVCaptureDevicePositionFront;

//设置相机方向
//AVCaptureVideoOrientationPortrait：竖屏显示相机预览画面
//    self.videoCamera.defaultAVCaptureSessionPreset = AVCaptureSessionPreset352x288;
//    self.videoCamera.defaultAVCaptureVideoOrientation = AVCaptureVideoOrientationPortrait;
//    self.videoCamera.defaultFPS = 30;
//    self.videoCamera.grayscaleMode = NO;

//第四步：使用OpenCV需要导入系统库

//第五步：处理每一帧数据
//首先添加帧回调监听(添加delegate)
//当我们在预览相机的时候，会实时回调预览delegate，然后客户端可以进行帧处理（图像处理）
self.videoCamera.delegate = self;

}

//彩色相机
- (IBAction)clickColor:(id)sender {
self.isGray = NO;
//需要注意：
//第六步：开始预览
[self.vi
4000
deoCamera start];
}

//灰度相机
- (IBAction)clickGray:(id)sender {
self.isGray = YES;
}

//processImage:当我的相机在预览的时候，或者说我们的视频在播放的时候，实时调用该方法
//灰度处理，彩色切换
- (void)processImage:(Mat&)image{
if (self.isGray){
// Do some OpenCV stuff with the image
//将彩色图片转成灰度图片
//矩阵：是一种数据结构(可以简单的理解为图片数据)
Mat image_copy;
//参数一：原始图片（彩色图片）
//参数二：灰度图片
//参数三：转换类型(COLOR_BGR2GRAY:转成灰度)
//将RGB->GRAY
cvtColor(image, image_copy, COLOR_BGR2GRAY);
//图片反转
//bitwise_not作用:会将弧度图片的白色区域变成黑色，黑色区域变成白色
//    bitwise_not(image_copy, image_copy);
//Convert BGR to BGRA (three channel to four channel)
//    Mat bgr;
//    //我们的图片是3原色（3个通道）转成4个通道
//     转换过程：Gray->RGB->ARGB
//    cvtColor(image_copy, bgr, COLOR_GRAY2BGR);
//原来是：RGB->ARGB
//    cvtColor(bgr, image, COLOR_BGR2BGRA);
//从新给我们的原始图片设置数据
//将我们修改后的帧画面，显示到预览画面

//保持三个管道
//先转换
//将GRAY->RGB显示
cvtColor(image_copy, image, COLOR_GRAY2BGR);
}

}

- (void)didReceiveMemoryWarning {
[super didReceiveMemoryWarning];
}

@end

Demo