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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 ，但这个库没有支持 opencv 3 , 所以想用 opencv 3 可以使用，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，谢谢大家对的支持。
