Uma rápida introdução ao OpenCV apresenta somente o essencial. Esta apresentação vai direto ao ponto, trazendo exemplos para sair programando. Todos os algoritmos foram testados utilizando a versão 2.4.10 da biblioteca. Comentários no código em Pt-Br.

1. Uma Rápida
Introdução ao OpenCV
Cristiano Rafael Steffens
cristianosteffens@furg.br
Universidade Federal do Rio Grande – FURG
Centro de Ciências Computacionais

2. Agenda
 O que é a OpenCV?
 Como instalar?
 Hello World?
 O que podemos fazer com OpenCV?

3. O que é OpenCV?
 OpenCV (Open Source Computer Vision) é uma biblioteca
de programação com funções de visão computacional de
tempo real.
 Distribuída sob a licença BSD.
 Possui interfaces para C/C++, Python.
 Possui suporte para Windows, Linux Androide Mac OS.

4. Como instalar a OpenCV?
 Instalação Manual (Linux):
 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/linux_install/linu
x_install.html
 Verificar versão instalada utilizando o comando:
#pkg-config --modversion opencv
 Confirmar a existência da pasta que contém os headers:
/usr/local/include/opencv
 Primeiro projeto utilizando CMake:
http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/linux_gcc_cma
ke/linux_gcc_cmake.html

5. Como instalar a OpenCV?
 Máquina virtual do ROS (Já vem com a OpenCv):
 Download em:
http://nootrix.com/2014/09/ros-indigo-virtual-machine/
 Se estiver utilizando Virtual Box precisa instalar o Extension Pack
para habilitar USB 2.0 *
 Para habilitar o uso da webcam do computador é necessário a
instalação do Cheese, GUVCView e os drivers da câmera.
 Mais informações podem ser encontradas em:
https://siddhantahuja.wordpress.com/2011/07/20/working-with-
ros-and-opencv-draft/

6. Como instalar a OpenCV?
 No Windows:
 Download do arquivo em http://opencv.org/downloads.html
 Configuração do caminho dos binários no path
 Procedimento detalhado:
http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/windows_insta
ll/windows_install.html
http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/windows_visua
l_studio_Opencv/windows_visual_studio_Opencv.html

7. Aplicações da OpenCV
 A biblioteca OpenCV é dividida em módulos
 core - define as principais estruturas de dados utlizadas pela
biblioteca. Ex.: Mat e Point.
 improc - Módulo de processamento de imagem que inclui filtros
lineares e não lineares além de transformações geométricas.
 highgui - Módulo com funções de interface como criação de janelas.
 objdetect - Módulo com funções de detecção de objetos. Ex: haar,
cascade classifiers.
 ml – Módulo com funções de Machine Learning. Ex: classificadores
de árvore, knn, redes neurais, svm e classificadores bayesianos.
 A lista complete pode ser obtida em
http://docs.opencv.org/modules/refman.html

8. Importante!! cv::Mat

9. Importante!! cv::Mat
// Operador de atribuição
A = B;
// Mostrar no console
cout << A;
// Clonar uma matriz
cv::Mat F = A.clone();
// Utilizar parte de uma matriz definindo uma região de interesse
cv::Mat D (A, cv::Rect(10, 10, 100, 100));
// Criando uma Mat
cv::Mat M(2,2, CV_8UC3);
cv::Mat O = cv::Mat::ones(3, 3, CV_32F);
cv::Mat Z = cv::Mat::zeros(3,3, CV_8UC1);
// Alterar uma posição (branco)
A.at<uchar>(x,y) = 255;

10. Olá turma!! 
// includes da opencv
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
int main() {
// lê a imagem para uma matriz
cv::Mat image = cv::imread("img.jpg");
// cria uma janela para mostrar a imagem
cv::namedWindow("Tutorial OpenCV - FURG");
// mostra a imagem
cv::imshow( "Tutorial OpenCV - FURG", image);
// aguarda 5000 ms
cv::waitKey(5000);
return 1;
}

11. Olá mundo!! 
// includes da opencv
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
int main() {
// lê a imagem para uma matriz
cv::Mat image = cv::imread("img.jpg");
//cria uma matriz para guarder a imagem em escala de cinza
cv::Mat gray_image;
// converte a cor
cv::cvtColor( image, gray_image, CV_BGR2GRAY);
// cria uma janela para mostrar a imagem
cv::namedWindow(“Tutorial OpenCV - FURG");
// mostra a imagem
cv::imshow( " Tutorial OpenCV - FURG ", gray_image);
// aguarda 5000 ms
cv::waitKey(5000);
return 1;
}

12. Realçando uma imagem
// lê a imagem para uma matriz
cv::Mat image = cv::imread("E:/trash/img.jpg");
if( ! image.empty() ){
// cria as matrizes
cv::Mat smooth, sharp, difference;
// cria a versão suavisada através da gaussiana
cv::GaussianBlur(image, smooth, cv::Size(9,9), .7);
// adiciona ao original (unsharp filter)
cv::addWeighted(image, 1.5, smooth, -0.5, 1, sharp);
// calcula a diferença entre as imagens
cv::absdiff(image, sharp, difference);
// mostra a imagem
cv::imshow("Tutorial OpenCV - FURG (original)", image);
cv::imshow("Tutorial OpenCV - FURG (realçada)", sharp);
cv::imshow("Tutorial OpenCV - FURG (diferença)", difference);
// salva as imagens em arquivo
cv::imwrite("sharp.png", sharp);
}

13. Encontrando bordas
/// Converte a imagem para escala de cinza
cv::cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
/// Remove o ruído da imagem utilizando um filtro de kernel 3x3
cv::blur( src_gray, detected_edges, Size(3,3) );
/// Detector de bordas de Canny
/// origem, saída, threshold baixo, threshold alto, kernel size );
cv::Canny( detected_edges, detected_edges, 100, 200, 3 );
/// mostra a saída
cv::imshow("bordas", detected_edges);
 Exemplo utilizando trackbar para controlar o threshold:
http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/canny_dete
ctor/canny_detector.html

14. Pretty cool! Huh!