Primeiros passos com OpenCV em C++, usando Visual Studio 2017 e VcPkg

Neste post, vou compartilhar como dar os primeiros passos com OpenCV, rapidamente, usando Visual Studio 2017 e VcPkg.

O que é OpenCV?

OpenCV (Open Source Computer Vision) é uma biblioteca open-source, cross-platform, destinada a suportar o desenvolvimento de aplicações que usam visão computacional. Originalmente, foi desenvolvida pela Intel e é livre para o uso (licença BSD).

O que é VcPkg?

Obter e referenciar bibliotecas nativas em Windows é parte crítica no processo de desenvolvimento de aplicações, e costuma ser um pesadelo. VcPkg é uma ferramenta para gestão de pacotes para VC++ que ajuda a obter e usar bibliotecas C e C++ no Windows.

Primeiros passos com VcPkg

Se você deseja usar VcPkg (eu recomendo fortemente, se você quer usar C++ para desenvolver aplicações Windows), você precisará:

1. Clonar o repositório do VcPkg no GitHub;
2. Executar o processo de inicialização do VcPkg.

   .bootstrap-vcpkg.bat

3. Tornar todos os pacotes instalados disponíveis para todos os projetos VS.

   .vcpkg integrate install

Feito! Agora você pode obter e usar OpenCV de forma muito fácil.

.vcpkg install opencv

Olá, OpenCV

Estamos prontos para criar nossa aplicação usando OpenCV. Não há necessidade de qualquer configuração. Basta um simples #include .

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main()
{
	cv::namedWindow("raw", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	cv::namedWindow("gray", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	cv::namedWindow("canny", cv::WINDOW_AUTOSIZE);

	cv::VideoCapture cap;
	cap.open(0);

	if (!cap.isOpened())
	{
		std::cerr << "Couldn't open capture." << std::endl;
		return -1;
	}
	
	cv::UMat bgr_frame, gray, canny;

	for (;;) 
	{
		cap >> bgr_frame;
		if (bgr_frame.empty()) break;

		cv::imshow("raw", bgr_frame);

		cv::cvtColor(bgr_frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
		cv::imshow("gray", gray);

		cv::Canny(gray, canny, 10, 100, 3, true);
		cv::imshow("canny", canny);

		char c = cv::waitKey(10);
		if (c == 27) break;
	}

	cap.release();
	return 0;
}

Este código inicia a câmera, captura imagens, aplica alguns filtros e mostra os resultados em três janelas diferentes.

Isso é tudo.