作者 ： 卿笃军
由于最近人脸识别需要用到OpenCV，让我开始了OpenCV学习。
OpenCV 2.4.9下载地址：
点击图中的Download即可下载。
下载完毕后，得到一个348M的 "opencv-2.4.9.exe" 文件，双击运行，它会询问你解压到哪里，你可以直接解压在 E:盘。（我就直接解压在E:盘根目录下）。
这里就会在E：盘根目录下得到一个 opencv 文件夹。
下面说明环境配置问题：
右击计算机-&属性-&高级系统设置-&环境变量（右下角位置）
然后在 系统变量 里面找到 Path（如果没有就新建）,
然后将“E:\opencv\build\x86\vc10\
” 拷贝进去（引号里面的路径，注意分号，重启）
打开VS2010，你可以创建一个win32控制台应用程序（空的）。
然后选中项目-&"XXX"属性（最下面）-&配置属性-&VC++目录-&包含目录（右边位置）。
将这串目录拷贝进去：“ E:\opencv\build\E:\opencv\build\include\E:\opencv\build\include\opencv2; ”
当然，你也可以自己通过点击添加。
还是在该页面，库目录： “E:\opencv\build\x86\vc10\ ”
（拷贝进去）
点击 连接器-&输入-&附加依赖项（右边位置）
将这串lib拷贝进去：“ opencv_video249d.opencv_ts249d.opencv_objdetect249d.opencv_ml249d.opencv_legacy249d.opencv_imgproc249d.opencv_highgui249d.opencv_gpu249d.opencv_flann249d.opencv_features2d249d.opencv_core249d.opencv_calib3d249d.opencv_contrib249d. ”
注意要全部拷贝进去，博主自己开始就只拷贝了一个，老是运行错误。
第五步：点击左上角，选择Release模式：
设置和Debug模式一样~~~
好了，配置完成，下面我们测试一段代码：
显示一张：（1.png放在和你的.cpp一个目录下面）
1 #include "opencv\highgui.h"
3 int main()
5 IplImage *img = cvLoadImage("1.png");
6 cvNamedWindow("百度贴吧",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
7 cvShowImage("百度贴吧",img);
8 cvWaitKey(0);
9 cvReleaseImage(&img);
10 cvDestroyWindow("百度贴吧");
12 return 0;
显示效果：
CSDN原文：
参考文章：peisyu的专栏， Win7+OpenCV2.4.9+VS2010配置，
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紫金星：&(责任编辑：斧王)
沙发空闲中，快来抢！&最近在ubutu下面用 opencv播放视频 但是VideoCapture 总是打不开视频，这个问题在windows下是不存在的，但是相同的代码我可以打开摄像头，于是我想是不是没有相应的视频解码工具，然后我直接双击视频文件，ubutu提示需要相应的解码器工具，于是我下了smplayer 播放器，可以播放视频，我想这下 系统里应该有解码器了吧。可以用VideoCapture还是打不开视频文件，后来在网上查查，好像是系统的解码器和应用程序的不一样，程序的解码器有的只能被程序调用。于是想到了，在ubutu里装ffmpeg, 在谷歌上搜一搜 还不少教程，刚开始是参考http://trac.ffmpeg.org/wiki/CompilationGuide/Ubuntu 这里的教程，后来发现是ffmpeg官方的教程，很全面，在./configure 的时候前面加了PATH 什么的环境变量，这是说明 可以这样用， 其实一般情况下 就直接./configure --enable-shared &等等就行了 默认回装在 /usr/local 下面 这样也很方便opencv找到ffmpeg这是我刚开始的装法，后来又重新编译opencv 发现不行 当时不知道为什么（其实是没有删掉以前的opencv）又找了个中文的教程http://blog.csdn.net/firefoxbug/article/details/7554409 这也是ffmpeg opencv 配置的，和我的要求一样，安装好ffmpeg( 默认路径安装 /usr/local 下面 没有x264 什么）然后$export&PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig&让pkg-config 识别ffmpeg的路径 关于 pkg-config 参考http://blog.csdn.net/firefoxbug/article/details/ 里面讲的挺详细的。然后安装opencv 运行cmake 后可以看到 对ffmpeg 的支持 后面是 YES 下面的几个也是YES 这下觉得应该没问题了吧 ，然后 make make install 。跑一遍程序发现还是打开不 视频文件。想了想 是不是opencv 的库没有被覆盖掉？因为我以前装过opencv 但是不知道怎么删 使用 apt-get remove opencv 显示我没有装opencv这个包 。其实也是，因为我的通过编译源码装的 不是通过 apt-get install 这种方式装的。但是现在确实没办法了。只能删了 opencv. 我的方法是 直接 rm -rf opencv_* （先cd 到 /usr/local/lib ) 和opencv的头文件 在 /usr/local/include 下 一共俩 opencv &opencv2 。然后重新安装opencv 。结果OK ！终于成功了。前面的基本是唠叨，这里我的经验是 一定先装ffmpeg 再装opencv 否则可能出现 重新编译的opencv 没有把ffmepg集成进去的问题。 源码安装的openecv 就手动删掉 &/usr/local/lib 下的 libopencv_* 和/usr/local/include/ 下的opencv opencv2 头文件夹。 还有就是 安装ffmepg 时使用默认的路径 不要自己换其他的路径 否则 opencv可能识别不到，关于这个 在安装opencv 时运行cmake CMake。。后可以看到opencv 是不是已经把ffmpeg识别出来。&如果已经识别出ffmpeg 但是安装好opencv 还是博不了视频 那就把opencv的库 .so文件都删了 重新编译opencv!&[经典]从零使用OpenCV快速实现简单车牌识别系统【4】
&&&&【提要】综合文库信息 : 《[经典]从零使用OpenCV快速实现简单车牌识别系统【4】》由66test综合文库频道友情收集整理，来源于网络，仅供参考：
张大图中检测出一部分形状的，和我想要的根本就是风马牛不相及嘛；还有那个轮廓检测，听名字感觉很靠谱啊~但实际是如果你得到的字符不是标准到跟模板一模一样（在这个项目中主要是线条的粗细），效果差极了。&&&&怎么办？显然这时我已经绕进去了，不过好在我同学还保持清醒，最终的解决办法简单的无法想象。。。。逐像素点匹配！神马？这从如此高深的算法跳到如此简单的方式我一时不能接受，但是我负责任的告诉你，如果你不考虑速度、实时性，也不觉得使用这么简单的方法掉价的话，这个方法绝对靠谱！！！（注意这个项目可没打算卖钱也没打算申请啥技术专利啊^_^;）&&&&逐点匹配:很简单，经过处理的带匹配图片与模板图片此时大小相同，且都为2值图（非0即255）遍历全部像素点，记录两张图中值不同的像素个数，除以全部像素数量即为匹配率。显然越接近0越匹配。&&&&近似区分：上一步的匹配结果已经非常好了，但对于一些容易混淆的字符还需要进一步区分如0和U， B和8和9等等。对于这些字符，我们在通过逐点匹配后不能马上认定，而需要进行特征检测。最简单的特征如连通区域个数（区分0 – U, 8–9），直线检测（区分B和8）等等。&&&&改进&&&&加入图像旋转变化，这点对于识别倾斜车牌及其上的数字很重要，可用的方法再这篇文章中/p-.html有提到，有时间可以试试效果。&&&&二值化前加入锐化处理，采用OpenCV的自适应阀值函数会提取出大量模糊的边缘及碎片，直接影响是导致字符变粗，易于车牌边框连接，影响匹配效果。&&&&中文字符的识别，目前纯靠人品。。。。&&&&【66提示】如页面失效，请百度标题查看相关内容……
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来源：　　作者：刘云鹏;李瑾;潘闻;
一种基于OpenCV的高效车牌识别系统实现　 1.绪论车牌识别包括车牌定位、字符分割和字符识别。车牌定位技术有基于纹理特征的方法[1];基于颜色特征的方法[2];基于纹理和颜色结合的方法;基于Adaboost等各种分类器的方法;基于曲量场空间的方法[3];基于最近邻链的方法[4]。字符分割技术有基于投影的方法[5];基于连通域的方法[6];将上述方法与其他技术进行结合[7];基于聚类方法[8]。字符识别技术有模版匹配法[9];机器学习训练法[10-13]。事实上,没有一种特别通用的方法可以针对所有不同应用场景的车牌识别。本文所提出的基于OpenCV的车牌识别系统,主要针对车距在2-3米范围内的静态车辆图像,光照可以有一定的模糊,并且允许车牌有轻微角度的倾斜。本文将灰度空间与HVS颜色空间结合来获取垂直边缘,可以获取更加精确的车牌候选区域,并通过SVM(支持向量机)机器学习的方法定位最终车牌区域。由于本应用中,车牌定位区域相对精确,车牌图像也不存在高光、模糊和遮挡等情况,使用连通域方法可以取得较好的字符分割效果。最后根据中国车牌的字符分布特点,不同字符位置使用不同的ANN(人工神经网络)训练,可以获得较高的识别率。2.系统实现2.1(本文共计2页)　　　　　　　　　　
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