opencv有成千上万个可用的函数：从opencv官方提供的样例代码中学习

opencv有成千上万个可用的函数：从opencv官方提供的样例代码中学习问题跟踪: <https://github.com/opencv/opencv/issues>常见问题: <http://answers.opencv.org>主页: <https://opencv.org>学习课程: <https://opencv.org/courses>说明文档: <https://docs.opencv.org/master/>

OpenCV是一个关于计算机视觉的开源库。这个库可以完成图像的各种处理，完成图像分类，目标检测，3D立体重建等与图像，视频相关的各种计算。

所以，opencv也是计算机视觉工程师必须掌握的一个库。

学习opencv，最直接的材料就是opencv官方的github源码了。

opencv 的全称 Open Source Computer Vision Library

主页: <https://opencv.org>

学习课程: <https://opencv.org/courses>

说明文档: <https://docs.opencv.org/master/>

常见问题: <http://answers.opencv.org>

问题跟踪: <https://github.com/opencv/opencv/issues>

更多函数: <https://github.com/opencv/opencv_contrib>

那么在通过官网的资料学习opencv时，我们会遇到这样一个问题。

官网给的代码很好，看起来也很好运行，但是当我们自己想复现时，就会发现，我们找不到代码所使用的图像。

一般来说，我们会随便找一些图像来替代。但是这不是最优的解决办法。

因为有些数据不是那么容易替代的。

所以，最好的解决办法：使用opencv提供的数据文件。

我们把opencv 源码从github上，下载下来后，整体文件夹布局：

其中，modules里是源码

data里是数据。

samples里也是数据。

data里面是模型的参数这类数据，

如上图，haarcascades是用haar特征来提取特征做人脸检测时的检测模型的参数。

samples里面的数据，就是一些图片，视频数据了

这个 samples文件夹里，

samples/data才是数据

samples/android是 android平台的样例程序

samples/python 是opencv在python平台的样例程序

samples/swift 是opencv在 macos swift平台的样例程序

samples/gpu是opencv在gpu平台的样例程序

基本上，文件夹samples内就是在各个平台上如何使用opencv的一个样例

我后续会讲解opencv在cpp gpu python等平台上的使用。

今天我们去看看samples/data中的内容。

这里面的数据，对各个平台上的样例程序来说是共享的。

cpp gpu，python等平台上的样例代码都要使用这个数据。

如上图，这张图片就是双目视觉的时候，用来求取相机参数的右图。

梅西

经典的lena

深度图

yolov3中可以检测出的类别数据

凡是我们例子代码中用到的数据，几乎都在这里了。

当然，还有一小部分没有，或者是需要我们自己生成的数据。

我们找几个例子代码看看

如上图，python的例子代码中，stereo_match.py 文件中，使用了 aloeR.jpg右图 和aloeL.jpg左图来生成深度图。

再比如：

pic1.png

python的样例代码 houghlines.py使用了pic1.png

其实也就是说，python平台上的例子代码，使用到的图片，基本上是来自于samples/data 文件夹的。

其实不只是python平台，gpu平台上的opencv代码也是使用的pic1.png。

我们回到python平台上来，

python平台上的代码非常多，涵盖的内容也非常广泛，图像处理中的滤波操作，形态学运算，视频操作，二维码检测算法，光流法检测运动目标，目标跟踪算法，kalman滤波，霍夫变换，图割法等等

这个图上还有目标检测，混合高斯模型做前背景分离，颜色直方图，反卷积，数据识别等等。

希望我讲这些代码的朋友请留言呀