1.OpenCV:Mat源码解读
2.Ubuntu18.04 安装 c++版本Opencv3.4+opencv_contrib-3.4 全过程
3.Opencv findcontours函数原理，跟踪跟踪以及python numpy实现
4.OpenCV安装教程（编译源码，源码一次成功）提供安装好OpenCV的跟踪跟踪系统镜像
5.VS2019+OpenCV版本中相关haarcascades (.xml) 文件运行不成功原因及解决方法: 主要有两点 (记录一下)
OpenCV:Mat源码解读
OpenCV中的核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，源码我们可以了解到Mat如何管理内存、跟踪跟踪与Sub-mat的源码源码ys168关系，以及如何支持不同数据类型。跟踪跟踪本文旨在提供对Mat类的源码深入理解，帮助你掌握Mat的跟踪跟踪内存管理机制、数据结构设计，源码以及Mat中数据类型的跟踪跟踪表示方式。通过本文，源码你将对Mat的跟踪跟踪基本构成有清晰的认识，并理解内存分配的源码策略。
Mat类的跟踪跟踪实现类似于一个容器，主要构造和析构不同类型的Mat。Mat的内部数据存储在UMatData结构中，通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size（大小）和step（步长）组成，便于计算每个维度所需的内存空间。
UMatData结构隐藏了内存配置的细节，而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的内存管理。以CPU的底层实现为例，这里仅展示其基本架构。理解了这些，js html 小游戏源码Mat的基本构造就有了基础概念。
Mat的类型设计是其独特之处，用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示，如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型，如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中，depth用低5位表示，其余位用于通道数。
通过实际数据类型的例子，如通道的8U类型m0和其子Matm2，可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化，以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化，而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。
最后，Mat的高效使用不仅依赖于基础计算，MatExpr起到了桥梁作用，它向上简化接口，向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性，你将能够更有效地利用OpenCV的易语言驱动载入源码Mat进行数据处理。
Ubuntu. 安装 c++版本Opencv3.4+opencv_contrib-3.4 全过程
为了进行目标跟踪程序的开发，我需要在Ubuntu .上安装C++版本的OpenCV 3.4和opencv_contrib-3.4，这个过程涉及手动下载和编译，相对Python版本的安装更为复杂。我将分享自己经历的完整安装步骤，希望能帮助到有需要的朋友。步骤一：安装依赖
首先，确保你的系统已安装必要的基础依赖，例如CMake、Git、cmake3、build-essential等。你可以使用apt-get或sudo命令来安装。步骤二：下载源码
从GitHub获取最新版本的opencv-3.4和opencv_contrib-3.4：opencv-3.4：访问/opencv/opencv/releases，下载对应版本的opencv-3.4.zip
opencv_contrib-3.4：同样在GitHub上找到/opencv/opencv_contrib/releases，下载opencv_contrib-3.4.zip
确保两个版本要保持一致。步骤三：解压缩并准备编译
将两个zip文件解压缩到同一文件夹，opencv_contrib-3.4文件夹放入opencv-3.4文件夹中。步骤四：编译OpenCV
进入opencv-3.4目录，创建build文件夹，然后执行以下编译命令，这里可以使用-D选项自定义编译参数，具体含义请参考官方文档。 命令示例：`cmake -DWITH_opencv_contrib=ON ..`（注意添加对应选项） 编译时，指定线程数（例如），安卓武侠类源码可以使用`nproc`命令查看。执行`make -j`开始编译。步骤五：配置环境变量
编译完成后，执行`make install`安装OpenCV。接下来，编辑系统环境变量，添加以下内容： （此处省略环境变量设置的具体代码，直接执行`source /path/to/opencv-build/installation/setup_path.sh`来更新环境变量）步骤六：测试安装
最后，验证安装是否成功，运行`pkg-config --modversion opencv`，如果显示OpenCV的版本号，说明安装已成功。Opencv findcontours函数原理，以及python numpy实现
OpenCV的Findcontours()函数原理来源于一篇名为《Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following》的论文。该论文详细介绍了算法的实现，并提供了算法的源代码。
在论文中，对于一些关键定义进行了阐述：
1. 轮廓点：在一个4-或8-邻域内，如果存在一个像素为0的点，则该点为轮廓点。
2. 连通区域的环绕：对于两个相邻的连通区域S1和S2，如果S1上任意一个点的四个方向都能到达S2，那么S2环绕S1。
3. 外轮廓和孔轮廓：外轮廓是指像素为1的连通域内被像素为0的连通域环绕的轮廓点，孔轮廓是vb rj45 源码指像素为0的连通区域被像素为1的连通区域环绕的轮廓点。
4. 父轮廓：定义了层级关系，例如，对于一个像素为1的连通区域S1和一个像素为0的连通区域S2，如果S2环绕S1，则S1的父轮廓为环绕S2的值为1的像素。
轮廓扫描过程中，从左到右、从上到下的顺序扫描，根据扫描到的边界起始点判断轮廓类型。找到起始点后，根据上一个轮廓的编号判断父轮廓。最后，通过border following找到该轮廓的所有点。
在实现过程中，需要定义输入，初始化NBD为1，LNBD为1。在每一行扫描开始时，LNBD重置为1。根据当前扫描到的像素值，不断更新当前点，并绕着该点逆时针旋转寻找下一点，并不断更新像素值。
在实现过程中，遇到了一个问题，即当像素左边和右边同时为0时，需要进行特殊处理。因为轮廓是逆时针寻找，所以可以通过寻找的方位判断该赋值NBD还是-NBD。具体实现可以参考代码。
修正后，结果与论文一致。有兴趣的朋友可以查看代码。
结果图展示了轮廓编号、frame边缘、子轮廓、父轮廓、轮廓开始索引和轮廓类型等信息。
OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的系统镜像
本文提供了一套简洁明了的OpenCV安装教程，旨在帮助开发者实现一次成功安装。首先，选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台，并建议更换源至清华源，以确保下载过程顺利，避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。对于远程操作需求，外接屏幕或使用VNC远程连接是可行方案，同时通过tee命令记录编译过程，以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。
安装系统镜像，完成OpenCV安装后，生成的镜像文件大小仅4.G，压缩后为2.G，直接烧录至TF卡即可使用。该系统已预装VNC等必备软件，配置了静态IP，提供详尽的使用指南，包括树莓派和Windows系统间的文件复制和传输方法。系统兼容树莓派4和3型号，对于有补充需求之处，将在文章末尾进行说明。
正式安装OpenCV，首先确保安装所需的依赖工具和图像、视频库。按照步骤逐一进行，包括安装构建必需工具、图像工具包、视频工具包、GTK2.0以及优化函数包。在编译OpenCV源码前，下载并解压OpenCV3.4.3及opencv_contrib3.4.3（选择版本时需确保二者版本号一致）。
采用直接下载或wget下载两种方法获取源码，解压后进入源码目录。创建release文件夹，用于存放cmake编译时产生的临时文件。设置cmake编译参数，安装目录默认为/usr/local，确保参数正确配置，尤其是对于root用户下的cmake命令，需修改OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值为绝对路径。
编译过程中，确认进度到达%，以验证安装成功。进行其他配置，包括设置库路径，以便于使用OpenCV库，也可选择不进行设置。配置opencv.conf和bash.bashrc文件，进行必要的参数添加，重启树莓派或重新登录用户后，测试OpenCV使用是否正常。
演示Python程序使用OpenCV画一条直线，确保Python编译器已安装，执行相关代码。系统镜像中额外提供远程连接和文件传输功能的说明，包括使用VNC或Putty等工具远程控制树莓派的方法，以及如何在树莓派与Windows系统间进行复制粘贴，通过autocutsel软件简化操作流程。
VS+OpenCV版本中相关haarcascades (.xml) 文件运行不成功原因及解决方法: 主要有两点 (记录一下)
在使用VS和OpenCV版本进行开发时，遇到haarcascades (.xml) 文件运行不成功的问题，通常可归结为两点原因。首先，如果在使用cv::CascadeClassifier::load() 函数加载 .xml 文件时遇到失败，常见的原因是路径配置不正确。正确路径应为相对路径或绝对路径，且确保路径中每个反斜杠（\）不被误认为是转义字符。 其次，即使成功加载了 .xml 文件，执行cv::CascadeClassifier::detectMultiScale() 时仍出现错误，特别是Assertion failed，这通常意味着程序在未执行到错误函数前就崩溃。问题源头在于模块中调试信息的缺失，以及opencv_worldd.dll 出现的兼容性问题。解决这一问题的方法是通过cmake和VS对OpenCV库进行重新编译，然后用生成的dll文件和lib文件替换原有的文件。 执行重新编译步骤如下： 访问cmake官网下载最新版本的cmake。 解压cmake并双击cmake-gui.exe。 在CMake窗口中输入OpenCV源码所在目录。 创建名为myopencv的文件夹，用于存放生成的OpenCV工程。 点击“Configure”按钮，等待编译过程完成。 再次点击“Configure”按钮，确保所有配置正确无误。 点击“Generate”按钮生成OpenCV解决方案，并关闭CMake窗口。 在VS中打开生成的OpenCV.sln文件，选择ALL_BUILD和INSTALL，分别点击右键生成。 将install文件夹拷贝至指定目录并重命名，注意保留myopencv文件夹以备后续跟踪源码。 最后，更新项目运行环境路径，确保与新生成的OpenCV库兼容。 完成上述步骤后，确保所有依赖项与OpenCV版本相匹配，例如：opencv_calib3dd.lib
opencv_cored.lib
... 等至
opencv_videostabd.lib
至此，问题解决，开发环境成功运行，haarcascades (.xml) 文件加载与检测功能恢复正常。这次经历为我们后续遇到类似问题提供了宝贵的解决思路与实践步骤。