快捷導航

利用golang進行OpenCV學習和開發(fā)的步驟

更新時間：2018年09月04日 09:23:18 作者：Mellong

目前，OpenCV逐步成為一個通用的基礎(chǔ)研究和產(chǎn)品開發(fā)平臺，下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于利用golang進行OpenCV學習和開發(fā)的相關(guān)資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，需要的朋友可以參考下

前言

記得開始使用 OpenCV 的時候是在大學時期，當時用的是 C 語言，OpenCV 版本好像是1.1，隨著時間的推移，后面 C++逐漸代替了 C，iOS 也有整合好的 lib 可以使用 OpenCV，現(xiàn)在Python, go 等語言進行開發(fā)，今天主要是說一說如何使用 go 語言配置開發(fā) OpenCV。

OpenCV這一名稱包含了Open和 Computer Vision兩者的意思。實際上，Open指Open Source（開源，即開放源代碼），Computer Vision則指計算機視覺。OpenCV的發(fā)展對軟件的開發(fā)具有重要影響。

OpenCV作為開放的數(shù)字圖像處理和計算機視覺軟件平臺，有以下特點：

① 開放C源碼。

② 基于Intel處理器指令集開發(fā)的優(yōu)化代碼。

③ 統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)和功能定義。

④ 強大的圖像和矩陣運算能力。

⑤ 方便靈活的用戶接口。

⑥ 同時支持MSWindows和Linux平臺。

作為一個基本的計算機視覺、圖像處理和模式識別的開源項目，OpenCV可以直接應(yīng)用于很多領(lǐng)域，作為二次開發(fā)的理想工具。

庫的選擇

使用 Opencv 2+的話，可以用這個庫 https://github.com/go-opencv/go-opencv，但這個庫沒有支持 OpenCV 3+, 所以想用 OpenCV 3+ 可以使用https://github.com/hybridgroup/gocv，今天主要就是介紹 gocv 的使用。

環(huán)境配置

如果還沒安裝 OpenCV 的話， Mac OS可以通過 brew install opencv 進行安裝OpenCV 3.4.1。

安裝好 go 之后，直接運行 go get -u -d gocv.io/x/gocv 命令獲取 gocv 庫，進入該庫根目錄 cd $GOPATH/src/gocv.io/x/gocv, 運行 source ./env.sh，然后就可以使用 go run命令運行里面的示例了，剛開始學可以直接在示例里面修改代碼運行。

IDE 的選擇

本來想使用 IDEA + go plugin 的方式來開發(fā)，誰知 IDEA 出了 go IDE（需要收費），go plugin 就停止維護了，只能放棄，隨后選擇 vscode+plugin 的方式，方便快捷，感覺也不錯，智能提示和代碼跳轉(zhuǎn)都有了，調(diào)試還沒試，估計調(diào)試和 run 的話都是可以配置的。

示例

配置好之后迫不及待就寫代碼了，由于 gocv 對 OpenCV 進行了封裝，方法名基本都一致，但是使用上還是有些區(qū)別，不過 vscode 代碼跳轉(zhuǎn)很方便，不清楚直接跳到源碼看看就知道了，下面貼一個查找邊框的例子，看看是不是和 C++的寫法很不一樣。

// What it does:
//
// This example uses the Window class to open an image file, and then display
// the image in a Window class.
//
// How to run:
//
// go run ./cmd/showimage/main.go /home/ron/Pictures/mcp23017.jpg
//
// +build example

package main

import (
 "fmt"
 "image"
 "image/color"
 "os"

 "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
 if len(os.Args) < 2 {
 fmt.Println("How to run:\n\tshowimage [imgfile]")
 return
 }

 filename := os.Args[1]
 window := gocv.NewWindow("Hello")
 img := gocv.IMRead(filename, gocv.IMReadColor)
 grayImage := gocv.NewMat()
 defer grayImage.Close()

 gocv.CvtColor(img, &grayImage, gocv.ColorBGRToGray)
 destImage := gocv.NewMat()
 gocv.Threshold(grayImage, &destImage, 100, 255, gocv.ThresholdBinaryInv)
 resultImage := gocv.NewMatWithSize(500, 400, gocv.MatTypeCV8U)

 gocv.Resize(destImage, &resultImage, image.Pt(resultImage.Rows(), resultImage.Cols()), 0, 0, gocv.InterpolationCubic)
 gocv.Dilate(resultImage, &resultImage, gocv.NewMat())
 gocv.GaussianBlur(resultImage, &resultImage, image.Pt(5, 5), 0, 0, gocv.BorderWrap)
 results := gocv.FindContours(resultImage, gocv.RetrievalTree, gocv.ChainApproxSimple)
 imageForShowing := gocv.NewMatWithSize(resultImage.Rows(), resultImage.Cols(), gocv.MatChannels4)
 for index, element := range results {
 fmt.Println(index)
 gocv.DrawContours(&imageForShowing, results, index, color.RGBA{R: 0, G: 0, B: 255, A: 255}, 1)
 gocv.Rectangle(&imageForShowing,
 gocv.BoundingRect(element),
 color.RGBA{R: 0, G: 255, B: 0, A: 100}, 1)
 }

 if img.Empty() {
 fmt.Println("Error reading image from: %v", filename)
 return
 }

 for {
 window.IMShow(imageForShowing)
 if window.WaitKey(1) >= 0 {
 break
 }
 }
}

我是用 showimage.go 這個示例改的，處理順序是：