利用golang进行OpenCV学习和开发的步骤_Golang

前言

记得开始使用 OpenCV 的时候是在大学时期，当时用的是 C 语言，OpenCV 版本好像是1.1，随着时间的推移，后面 C++逐渐代替了 C，iOS 也有整合好的 lib 可以使用 OpenCV，现在Python, go 等语言进行开发，今天主要是说一说如何使用 go 语言配置开发 OpenCV。

OpenCV这一名称包含了Open和 Computer Vision两者的意思。实际上，Open指Open Source（开源，即开放源代码），Computer Vision则指计算机视觉。OpenCV的发展对软件的开发具有重要影响。

OpenCV作为开放的数字图像处理和计算机视觉软件平台，有以下特点：

① 开放C源码。

② 基于Intel处理器指令集开发的优化代码。

③ 统一的结构和功能定义。

④ 强大的图像和矩阵运算能力。

⑤ 方便灵活的用户接口。

⑥ 同时支持MSWindows和Linux平台。

作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目，OpenCV可以直接应用于很多领域，作为二次开发的理想工具。

库的选择

使用 Opencv 2+的话，可以用这个库 https://github.com/go-opencv/go-opencv，但这个库没有支持 OpenCV 3+, 所以想用 OpenCV 3+ 可以使用https://github.com/hybridgroup/gocv，今天主要就是介绍 gocv 的使用。

环境配置

如果还没安装 OpenCV 的话， Mac OS可以通过 brew install opencv 进行安装OpenCV 3.4.1。

安装好 go 之后，直接运行 go get -u -d gocv.io/x/gocv 命令获取 gocv 库，进入该库根目录 cd $GOPATH/src/gocv.io/x/gocv, 运行 source ./env.sh，然后就可以使用 go run命令运行里面的示例了，刚开始学可以直接在示例里面修改代码运行。

IDE 的选择

本来想使用 IDEA + go plugin 的方式来开发，谁知 IDEA 出了 go IDE（需要收费），go plugin 就停止维护了，只能放弃，随后选择 vscode+plugin 的方式，方便快捷，感觉也不错，智能提示和代码跳转都有了，调试还没试，估计调试和 run 的话都是可以配置的。

示例

配置好之后迫不及待就写代码了，由于 gocv 对 OpenCV 进行了封装，方法名基本都一致，但是使用上还是有些区别，不过 vscode 代码跳转很方便，不清楚直接跳到源码看看就知道了，下面贴一个查找边框的例子，看看是不是和 C++的写法很不一样。

				?

									// 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

									 }

									 }

									}