计算机技术应用 《机电技术》2010年第5期

基于OpenCV的图像处理程序开发方法的研究

刘丽梅 郑新武 陈永明 王磊

(厦门大学 机电工程系，福建 厦门 361005)

摘 要：OpenCV是一个开放源代码的机器视觉库，可在应用VC++进行程序开发的过程中，直接调用OpenCV视觉库的特定函数，开发出自己的图像处理程序。文章通过示例程序——“Canny边缘检测”，论述了将VC与OpenCV相结合进行图像处理程序开发的具体方法。

关键词：OpenCV；VC++；图像处理；边缘检测

中图分类号：TP391 TN911.73 文献标识码：A 文章编号：1672－4801(2010)05－021－04

机器视觉和图像处理技术已经广泛应用于工业技术、医疗、航空航天、军事等各个领域。由于视频图像处理程序的开发工作量庞大，如果研发人员自主开发程序必定耗费大量时间和精力。应用OpenCV作为图像处理基础类库，在VC环境下进行程序开发，可以大大缩短开发周期，提高工作效率。

于数字图像处理的函数库，能够在Windows、

Linux、Mac平台中运行。它由一系列C函数和少量C++类构成，提供了针对各种格式的视频图像源文件(如：bitmap图像，video文件和实时摄像机视频流)的帧提取函数和多种标准图像处理算法，这些函数在具体的开发项目中直接调用，即可完成复杂庞大的开发任务。OpenCV为Intel

1 OpenCV简介[1,2]

OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，由Intel微处理器研究实验室(Intel’s Microprocessor Research Lab)的视觉交互组(The Visual Interactivity Group)开发，是专门用

Integrated Performance Primitives (IPP)供了透明接口，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。在具备多核处理器的计算机上，OpenCV能够通过IPP库发挥多核处理器的并行处理能力和多线程计算的功能。OpenCV和IPP库的关系如图1所示。

图1 IPP与OpenCV的关系

2 OpenCV的体系结构

OpenCV被设计为模块化结构，其中大部分类及库函数都有特定的实际应用背景，因此整个库的体系结构简单明了，如图2所示。

上述函数体系，研发人员可根据应用程序所要实现

的功能，方便地选择所需库函数，快速开发程序。

3 基于OpenCV的边缘检测程序的开发

只要正确安装OpenCV并在应用程序中正确

设置与OpenCV的连接，就可以直接调用其中的图像处理函数，具体步骤如下：

OpenCV中每个函数的命名都以“cv”开始，然后是该函数的行为及目标，如cvSnakeImage。根据