Opencv 基础学习一

一.openCV 的介绍：

          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。

所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。

       OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可^[1]（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows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。^[2] 最新版本是3.3 ，2017年8月3日发布^[3] 。

OpenCV 拥有包括 500 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。

OpenCV 为Intel® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 这意味着如果有为特定处理器优化的 IPP 库， OpenCV 将在运行时自动加载这些库。^[4] 

（注：OpenCV 2.0版的代码已显著优化，无需IPP来提升性能，故2.0版不再提供IPP接口）^[5]

 以上来自百度百科

OPENCV 官网

二.OPENCV的配置

第一步：在官网下载opencv3.0 我这里下载的版本是3.3

第二步：拖入到工程中去

第三步：配置系统文件

第四部：运行一段代码测试是否成功

我这里只是先测试一下，把一张图片进行处理模糊处理

//倒入OpenCV框架//核心头文件#import <opencv2/opencv.hpp>//对iOS支持#import <opencv2/imgcodecs/ios.h>//导入矩阵帮助类#import <opencv2/highgui.hpp>#import <opencv2/core/types.hpp>//导入C++命名空间using namespace cv;

核心代码

// 对图片进行图像模糊处理+ (UIImage *)ImageToBlur:(UIImage *)image{    //实现功能    //第一步：将iOS图片->OpenCV图片(Mat矩阵)    Mat mat_image_src;    UIImageToMat(image, mat_image_src);    Mat mat_image_dst;        /*     blur的作用是对输入的图像src进行均值滤波后用dst输出。     */    blur(mat_image_src,mat_image_dst,cv::Size(25,25));    return MatToUIImage(mat_image_dst);}

在运行的过程中可能会出现

解决方法 ：

http://blog.csdn.net/raynayyue/article/details/40543813

第五部分运行成功。