opencv调试利器ImageWatch的安装使用
Opencv自帶文檔和教程應(yīng)該好好利用。以前不知道怎么用,隨著學習的深入,以前不知如何下手的東西現(xiàn)在都慢慢地清晰了起來。今天按照opencv的自帶教程嘗試了IamgeWatch插件的用法,非常好用,非常強大。下面的內(nèi)容主要是參考下面的文檔:
Image Watch: viewing in-memory images in the Visual Studio debugger
看原文估計會更好,這里只是簡單的做個記錄。
首先到這里下載IamgeWatch插件:IamgeWatch。這是一個?.vsix文件 (Visual Studio Extension)。然后雙擊安裝,重啟VS。
然后建立一個控制臺項目,復制下面的代碼:
// Test application for the Visual Studio Image Watch Debugger extension#include <iostream> // std::cout #include <opencv2/core/core.hpp> // cv::Mat #include <opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp> // cv::imread() #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> // cv::Canny()using namespace std; using namespace cv;void help() {cout<< "----------------------------------------------------" << endl<< "This is a test program for the Image Watch Debugger " << endl<< "plug-in for Visual Studio. The program loads an " << endl<< "image from a file and runs the Canny edge detector. " << endl<< "No output is displayed or written to disk."<< endl<< "Usage:" << endl<< "image-watch-demo inputimage" << endl<< "----------------------------------------------------" << endl<< endl; }int main(int argc, char *argv[]) {help();if (argc != 2){cout << "Wrong number of parameters" << endl;return -1;}cout << "Loading input image: " << argv[1] << endl;Mat input;input = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);cout << "Detecting edges in input image" << endl;Mat edges;Canny(input, edges, 10, 100);return 0; } Build或者F7。
然后再Mat edges處設(shè)置斷點,如下圖:
看到了每一點的三通道像素值!圖像在我們眼前變得更加清晰,對于理解圖像的結(jié)構(gòu)和編程的幫助無疑是巨大的。
然后我們繼續(xù)探索,F10單步執(zhí)行。按一下F10會發(fā)現(xiàn)edges的狀態(tài)由invalid變成了empty。
這是因為Mat edges已經(jīng)被執(zhí)行,edges被創(chuàng)建但是還沒有初始化。所以為空。再次F10:
可以看到edges終于有了內(nèi)容,是對藍眼睛喵星人的邊緣提取。還是放大眼睛,我們看到了。。。。二維碼。。。
繼續(xù)放大:
原來邊緣提取之后得到的是個二值圖像啊!
如果在圖像上右鍵把Link Views勾選,那么兩張圖就可以同步放大縮小,放大其一再去看另一張圖,發(fā)現(xiàn)另一張圖也放大到了同一位置。
更多的用法還得自己在實踐中慢慢探索。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的opencv调试利器ImageWatch的安装使用的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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