C++PythonC# 三语言OpenCV从零开发(1):环境配置

文章目录

前言
课程选择
环境配置
- Python
- C#
- C++
- - OpenCV官网下载
  - 新建C++项目
  - 测试运行
  - Csharp版
  - Python版
gitee仓库
总结

前言

由于老王我想转机器视觉方向的上位机行业，我就打算开始从零学OpenCV。但是目前OpenCV有两个官方语言，C++和Pyhont。C# 有大佬做了对应的OpenCV的版本的适配。目前三个语言的特点是

C++:运行效率最快，但是语法难度极大，开发难度极大
Python:开发效率极快，但是运行效率极慢，优化不好比C++慢20倍以上
C#:开发效率快，没比Python慢多少，运行效率比C++低点。但是OpenCV的相关教程较少

这个世界上有没有编程语言既有Python的开发效率，又有C/C++/Rust的性能？

在这里插入图片描述

图像处理语言中选择python、C++、Matlab还是Opencv前景会更好一些？

在这里插入图片描述

所以我做了个艰难而又正确的决定，三语言同时开发！其实就是三个语言同一功能一起开发而已。

课程选择

我目前在B站上面搜教程，找到两个最高播放量的教程。如果你是零基础学习，还是建议走一遍视频的，因为很多配置的细节，编译器的操作都是要了解的。这个时期的目标就是代码能跑通，就是胜利。

【2022B站最好的OpenCV课程推荐】OpenCV从入门到实战全套课程（附带课程课件资料+课件笔记）图像处

在这里插入图片描述

OpenCV4 C++ 快速入门视频30讲 - 系列合集

在这里插入图片描述

一共两个课，一个是Python的，一个是C++的。作为开发，肯定是先C++的课，因为C++能跑就行，C++是最难的那个。

环境配置

Python

我之前配置过了，这里就直接放链接了

Python+OpenCV 零基础学习笔记(1-3):anaconda+vscode+jupyter环境配置

C#

C#我也搞过了

C# &OpenCV 从零开发(0):前言

C++

这次主要讲C++的

OpenCV安装及其开发环境配置(C++)

OpenCV官网下载

OpenCV官网

在这里插入图片描述

下好之后解压

在这里插入图片描述

新建C++项目

在这里插入图片描述

测试运行

这个代码我是抄别人的

OpenCV安装及其开发环境配置(C++)

#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <opencv2/imgproc.hpp>  
#include<iostream>  
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{Mat image = Mat::zeros(300, 600, CV_8UC3);circle(image, Point(300, 200), 100, Scalar(25, 110, 288), -100);circle(image, Point(400, 200), 100, Scalar(255, 123, 127), -100);imshow("Show Window", image);waitKey(0);return 0;
}

如果出现以下图片，则运行成功

在这里插入图片描述

Csharp版

static void Main(string[] args)
{Mat image = new Mat(300,600,MatType.CV_8UC3);image.Circle(new Point(300, 200), 100, new Scalar(25, 110, 288), -100);image.Circle(new Point(400, 200), 100, new Scalar(255, 123, 127), -100);Cv2.ImShow("Show Window",image);Cv2.WaitKey(0);//Console.WriteLine("Hello, World!");Console.ReadKey();
}

在这里插入图片描述

Python版

Python和别的代码完全不一样，C++和Csharp命名逻辑基本一致，就Python特立独行一点

网上找了半天，终于找到了如何绘画。不知道Python和C++本质上是不是一样的，反正显示的结果差不多

Python 用 OpenCV 画点和圆 (2)

import cv2
# python中需要np来辅助
import numpy as np
image =np.zeros((300, 600, 3), np.uint8)
cv2.circle(image,(300,200),100,(25,110,288),-100);
cv2.circle(image,(400,200),100,(255,123,127),-100);
cv2.imshow("Show Window",image)
cv2.waitKey(0)