一 函数的基本操作
1.1 图像的存取和显示
有多种方式从现实世界中获取数字图像：数码相机，扫描仪，计算机断层扫描和磁共振成像等等。在任何情况下，人类看到的都是图像。然而，当将其转换为数字设备时，数字设备记录的是图像中每个点的数值
Mat 类中有一些基本属性：cols ：矩阵列数；rows：矩阵行数；channels：通道数；type：数据类型；total：矩阵总元素数；data：指向矩阵数据块的指针。其中 Mat 排列方式如下：
OpenCV 提供了两个最常用的方法，imread 和 imwrite 方法，用于读取和保存一张图片。学习 OpenCv就需要记住它提供的这些方法名称，然后了解其作用。正如业界流行的码农，一些通用的算法具体怎么实现的我们不管，但是需要知道它是用来干嘛的，这样才能很好地用。举个例子，比如用砖砌墙，需要了解砖的材质，这样才知道哪里用什么样的砖，比如承重问题，还需要知道有那些砖，这样才能码出不同花样的墙，还需要了解他们的属性，方便最后的修整
1.2 代码演示
参考代码：
include <opencv2/highgui.hpp>//所在头文件
void cv::imshow ( const String & winname,InputArray mat)
使用 imread 方法读取一张图片，图片数据存储在 Mat 类型的变量中，然后使用 clone 方法克隆一张照片，使用 imwrite 方法将克隆的照片写入到 test1.jpg 中。使用 imshow 方法来显示一张图片，调用 waitKey方法会让上面的 imshow 显示的窗口驻留
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc,char* argv[])
{
Mat img = imread("test.jpg");
Mat img1 = img.clone();
imwrite("test1.jpg",img1);
imshow("img",img);
waitKey(0);
return 0;
}
1.3 makefile文件
这里的 CFLAGS 一般用于 C 编译器的编译选项，这里当做一个普通的变量使用，使用 pkg-config 命令得到 OpenCV 的头文件目录。LDLIBS 也用作一个普通的变量，用于存储 OpenCV 链接相关库
CFLAGS := $(shell pkg-config --cflags opencv)
LDLIBS := $(shell pkg-config --libs opencv) -lstdc++
target := img_show
SRC_FILES := $(target).cpp
$(CC) := gcc
$(target): $(target).o
$(CC) -o $(target) $(target).o $(CFLAGS) $(LDLIBS)
$(target).o: $(SRC_FILES)
$(CC) -c $(SRC_FILES) $(CFLAGS)
clean:
rm -rf *.o *1.jpg $(target)
1.5 实验结果
2 获取摄像头
OpenCV 的一个目标是提供易于使用的计算机视觉接口，从而帮助人们快速建立精巧的视觉应用。
OpenCV 库包含从计算机视觉各个领域衍生出来的 500 多个函数，包括工业产品质量检验、医学图像处理、安保领域、交互操作、相机校正、双目视觉以及机器人学。
因为计算机视觉和机器学习经常在一起使用，所以 OpenCV 也包含一个完备的、具有通用性的机器学习库（ML 模块）。这个子库聚焦于统计模式识别以及聚类。ML 模块对 OpenCV 的核心任务（计算机视觉）相当有用，但是这个库也足够通用，可以用于任意机器学习问题
2.1 基本原理展示
OPENCV 的视频采集流程
1.在 OpenCV 中，首先 CvCapture*cvCaptureFromCAM( int index );函数是用来初始化，从摄像头中获取视频，参数 index 为要使用的摄像头索引，如果只有一个摄像头或者用哪个摄像头也无所谓，那使用参数-1 应该便可以。本实验摄像头设备为 video2，所以 index 为 2
2.获取完视频我们再创建窗口显示图像。
3.循环从摄像头或者文件中抓取并返回一帧，再显示到 LCD 屏上。
4.最后释放 CvCapture 结构；关闭所有窗口，释放窗口分配的内存；释放 img 所指的内存。
2.2 参考代码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include"cv.h"
#include"highgui.h"
#include"iostream"
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc,char* argv[])
{
CvCapture* cap;
cap=cvCaptureFromCAM(2);
if(!cap)
{
cout<<"create camera capture error"<<endl;
return -1;
}
cvNamedWindow("img",1);
IplImage* img;
cvWaitKey(2);
while(1)
{
img=cvQueryFrame(cap);
if(!img)
break;
cvShowImage("img",img);
cvWaitKey(3);
}
cvReleaseCapture(&cap);
cvDestroyAllWindows();
cvReleaseImage(&img);
return 0;
}
2.3 编写makefile文件
CFLAGS := $(shell pkg-config --cflags opencv)
LDLIBS := $(shell pkg-config --libs opencv) -lstdc++
target := usbCamera
SRC_FILES := $(target).cpp
$(CC) := gcc
$(target): $(target).o
$(CC) -o $(target) $(target).o $(CFLAGS) $(LDLIBS)
$(target).o: $(SRC_FILES)
$(CC) -c $(SRC_FILES) $(CFLAGS)
clean:
rm -rf *.o $(target)
3 问题记录
3.1 如果无法检测到usb摄像头
USB 模块摄像头为免驱摄像头，实际上也是需要驱动的，需要配置内核里的免驱选项。
3.2 重新编译内核，在烧入到系统中
修改内核配置选项操作方法：键入上下左右键可移动光标，回车进入子选项。光标选到相应选项，键入字母“y”，将该选项设置为“*”，则将驱动设置为静态加载模式，模块驱动编译到内核中，启动时自动加载；键入“m”，将该选项设置为“m”，设置为动态加载模式，模块会被编译，但不会被编译到内核，需要手动使用 insmod 或 modprobe 命令进行加载；键入“n”，将该选项设置为“”，不编译该模块，不使用该功能。
3.3 结果验证
设备的验证就是烧写完毕后，启动系统，然后插上任意 UVC 类 USB 摄像头，首先查/dev/video*， 在插入和拔出之间，是否多了 video 设备文件，如果多了，基本确定驱动正常了，然