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
}
}
}
我是用 showimage.go 这个示例改的，处理顺序是：
- 灰度化 CvtColor
- 二值化 Threshold
- 缩小图片 Resize
- 膨胀 Dilate
- 高斯模糊 GaussianBlur
- 查找轮廓 FindContours
- 绘制轮廓 DrawContours
- 绘制轮廓的最小外接矩形 Rectangle
从上面例子可以看到，方法都是在 package gocv下，使用的时候会有代码提示，包括参数也有提示，由于 go 没有类构造方法，都是使用 New+类型名称这样的函数还创建类型。
我也是 go 的新手，这里是边看着文档边写的代码，还好有智能代码提示，用起来还算得心应手，希望这篇入门文章对想使用 go 来进行 OpenCV 开发的同学有所帮助。
总结：
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。
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