Ⅰ 怎么用opencv获取图像灰度值（用c语言）
1、可以变成灰度图也可以不变。这里假设你的图像都是IPL_DEPTH_8U类型。
2、如果变成灰度图，就是单通道图像，获取的就是每一个像素点的灰度值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 0);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一：使用cvGet2D()函数间接访问
CvScalar s = cvGet2D(img, i, j); //其中i代表y轴（第i行），即height；j代表x轴（第j列），即width。
printf("gray value=%f\n",s.val[0]);
//方法二：使用直接访问
uchar val = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]; //i和j的意义同上
printf("gray value=%d\n",val);
}
}
3、如果不变成灰度图，就是3通道图像，获取的就是每一个像素点的BGR值，然后分别获取B值，G值和R值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 1);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一：使用cvGet2D()函数间接访问
CvScalar s=cvGet2D(img,i,j); //其中i代表y轴（第i行），即height；j代表x轴（第j列），即width。
printf("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]); //注意是BGR顺序
//方法二：使用直接访问
int bVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]; // B
int gVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]; // G
int rVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]; // R
printf("B=%d, G=%d, R=%d\n",bVal,gVal,rVal); //注意是BGR顺序
}
}
Ⅱ opencv c语言undefiend rederence to cvround'怎么解决
应该是那个库没被连接。有三人种情况可能导致这个问题。第一种是你自己的一个定义在别处而没连接的obj文件需要连接。第二种情况可能是因为那个应该连接的库没有被连接，第三种可能是库是被连接了，但参数写在了用它的那个文件之前，那么也可能出这个问题.
Ⅲ “opencv”是什么
OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库.
无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。
该库采用C及C++语言编写，可以在windows, linux, mac OSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。opencv采用C语言进行优化，而且，在多核机器上面，其运行速度会更快。它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500个接口函数。
同时，由于计算机视觉与机器学习密不可分，该库也包含了比较常用的一些机器学习算法。或许，很多人知道，图像识别、机器视觉在安防领域有所应用。但，很少有人知道，在航拍图片、街道图片（例如google street view）中，要严重依赖于机器视觉的摄像头标定、图像融合等技术。
近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv可谓大显身手，而这些，仅仅是其应用的冰山一角。
如今，来自世界各地的各大公司、科研机构的研究人员，共同维护支持着opencv的开源库开发。这些公司和机构包括：微软，IBM，索尼、西门子、google、intel、斯坦福、MIT、CMU、剑桥。。。。
Ⅳ OPENCV代码使用的是什么语言
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
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2.5)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。
Ⅳ c语言opencv，处理一幅图像，处理后的图像的长宽保持不变，如何保持图像的dpi和图像解像度保持不变
opencv里提供了函数，貌似叫cv_resize函数，可以指定分辨率。只要获取原图像的分辨率，按比例重新指定新的分辨率就行了。
Ⅵ opencv用什么语言比较好
使用的话Python和C++都可以。因为接口类似，C++和Python开发效率差距不大，性能上差距也不大。至于我自己，在Python程序里用Python接口，在C++程序里用C++接口，C#程序我就用Emgu CV了（这个据说C++也可以用）OpenCV是一个基于BSD许可的开源跨平台计算机视觉库，其本身是用 C语言写的，所以用 C++开发性能可能好些，但开发的效率不高，python 有大量的这方面的库程序，开发效率高opencv 是一个视觉库，可以很方便的实现各种图像操作，比如平滑，去噪等。c ++ 的教程比较多，可能更主流一些。opencv为开源的图形处理库，本身就是C++开发的，自然用C++开发，无缝对接的好如果项目是大型项目，我建议速度用c++，质量就用Python，python的开源库比较多
Ⅶ opencv中c语言风格程序，改写为c++风格程序。
Mat hsv[3]={Mat::zeros(src.size(), CV_8U),Mat::zeros(src.size(), CV_8U),Mat::zeros(src.size(), CV_8U)};
Mat h=Mat::zeros(src.size(), CV_8U);
Mat s=Mat::zeros(src.size(), CV_8U);
Mat v=Mat::zeros(src.size(), CV_8U);
Ⅷ c语言 与opencv相关程序出错。
int
main(
int
argc,
char**
argv
)
{
//========================================================
//
CvCapture
是一个结构体，用来保存图像捕获所需要的信息。
//
opencv提供两种方式从外部捕获图像，一种是从摄像头中，一种
//
是通过解码视频得到图像。两种方式都必须从第一帧开始一帧一帧
//
的按顺序获取，因此每获取一帧后都要保存相应的状态和参数。
//
比如从视频文件中获取，需要保存视频文件的文件名，相应的解码器
//
类型，下一次如果要获取将需要解码哪一帧等。
这些信息都保存在
//
CvCapture结构中，每获取一帧后，这些信息都将被更新，获取下一帧
//
需要将新信息传给获取的api接口
//=======================================================
CvCapture*
capture
=
0;
//===========================================================
//
IplImage
是结构体类型，用来保存一帧图像的信息，也就是一帧
//
图像的所有像素值构成的一个矩阵
//===========================================================
IplImage
*frame,
*frame_
=
0;
//
创建一个窗口，用“result”作为窗口的标识符
cvNamedWindow(
"result",
1
);
//
==========================================
//
初始化一个视频捕获操作。
//
告诉底层的捕获api我想从
Capture1.avi中捕获图片，
//
底层api将检测并选择相应的解码器并做好准备工作
//==============================================
capture
=
cvCaptureFromFile("c:\\Capture1.avi")
//
如果
初始化失败，那么capture为空指针，程序停止，
//
否则进入捕获循环
if(
capture
)
{
//
捕获循环
for(;;)
{
//
调用cvGrabFrame,让底层api解码一帧图像
//
如果解码失败，就退出循环
//
如果成功，解码的图像保存在底层api的缓存中
if(
!cvGrabFrame(
capture
))
break;
//
将解码得到图像信息从缓存中转换成IplImage格式放在frame中
frame
=
cvRetrieveFrame(
capture
);
//
如果获取缓存或转换失败，则退出循环
if(
!frame
)
break;
//
将frame中的图像信息在窗口result中显示
cvShowImage(
"result",
frame
);
//
暂停一会儿，让你看一下图像
Sleep(66.9);
//
如果你敲了键盘，就退出程序，否则继续捕获下一帧
if(
cvWaitKey(
10
)
>=
0
)
break;
}
//
退出程序之前要清理一下堆栈中的内存，免得内存泄露
cvReleaseImage(
&frame_
);
//
退出之前结束底层api的捕获操作，免得它们占着茅坑不拉屎
//
比如会使得别的程序无法访问已经被它们打开的文件
cvReleaseCapture(
&capture
);
}
cvDestroyWindow("result");
return
0;
}
够清楚了吧，good
luck
Ⅸ opencv2.3.4能写c语言的程序吗
你的语文老师告诉你应该这么问：“Opencv的函数是c++还是c语言？”。
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。
其实图像处理，你说c也能做，c++也能做，用啥都无所谓，归根结底就是对指针的操作然后对相应的像素值处理，so easy！
Ⅹ 哪位大神能用c语言 重写opencv 的下面6个函数或者从源码中整理出来，可以编译，运行
去git上面看看源码
//先说一下这个函数吧
//cvNamedWindow
CV_IMPLintcvNamedWindow(constchar*name,intflags){
CV_FUNCNAME("cvNamedWindow");
if(!name)CV_ERROR(CV_StsNullPtr,"NULLname");
HighguiBridge::getInstance().namedWindow(name);
returnCV_OK;
}
//而它又需要HighhuiBridge这个类，它有个单例工厂方法
HighguiBridge&HighguiBridge::getInstance(){
staticHighguiBridgeinstance;
returninstance;
}
//上面2个函数实际调用这2个成员函数
CvWindow*HighguiBridge::namedWindow(cv::Stringname){
CvWindow*window=HighguiBridge::getInstance().findWindowByName(name.c_str());
if(!window)window=createWindow(name);
returnwindow;
}
//创建窗口先是查找有没有已有窗口
CvWindow*HighguiBridge::findWindowByName(cv::Stringname){
autosearch=windowsMap->find(name);
if(search!=windowsMap->end())returnsearch->second;
returnnullptr;
}
//如果没有会用这个函数创建
CvWindow*HighguiBridge::createWindow(cv::Stringname){
CvWindow*window=newCvWindow(name);
windowsMap->insert(std::pair<cv::String,CvWindow*>(name,window));
returnwindow;
}
//创建窗口是CvWindow类
classCvWindow{
public:
CvWindow(cv::Stringname,intflag=CV_WINDOW_NORMAL);
~CvWindow();
/**@briefNOTE:prototype.
.
*/
voidcreateButton(cv::Stringname);
/**@.
.
*/
voidcreateSlider(cv::Stringname,int*val,intcount,CvTrackbarCallback2on_notify,void*userdata);
/**@briefUpdateswindowimage.
@.
Thefunctionupdateswindowimage.-doesnothing.
*/
voipdateImage(CvMat*arr);
/**@(slider).
@paramnameNameofthewindow.
(slider).
nullptr.
*/
CvTrackbar*findTrackbarByName(cv::Stringname);
Page^getPage();
private:
cv::Stringname;
//HoldsimagedatainCVformat
CvMat*imageData;
//
std::map<cv::String,CvTrackbar*>*sliderMap;
//Windowcontentsholder
Page^page;
//
Image^imageControl;
//Containerforsliders
Panel^sliderPanel;
//Containerforbuttons
//TODO:prototype,notavailableviaAPI
Panel^buttonPanel;
//.
//RequiredsinceimageData->
intimageWidth;
//t
staticconstPlatform::String^markupContent;
//DefaultSlidersize,
;
};
//CvWindwo构造函数为
CvWindow::CvWindow(cv::Stringname,intflags):name(name){
this->page=(Page^)Windows::UI::Xaml::Markup::XamlReader::Load(const_cast<Platform::String^>(markupContent));
this->sliderMap=newstd::map<cv::String,CvTrackbar*>();
sliderPanel=(Panel^)page->FindName("cvTrackbar");
imageControl=(Image^)page->FindName("cvImage");
buttonPanel=(Panel^)page->FindName("cvButton");
//.
//,afterthatwecan
//updateothercontrols
imageControl->Loaded+=refnewWindows::UI::Xaml::RoutedEventHandler(
[=](Platform::Object^sender,
Windows::UI::Xaml::RoutedEventArgs^e){
//
for(autoiter=sliderMap->begin();iter!=sliderMap->end();++iter){
iter->second->getSlider()->Width=imageControl->ActualWidth;
}
//
//TODO:implementwhenaddingbuttons
});
}