案例1：读取图片信息

如果是使用云服务器的话，由于图形界面的问题，使用cv::show来显示图片会报错

// 图片的读取和显示
// 导入opencv头文件
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图片，mat是matrix的缩写，是一个矩阵，类似与numpy ndarray
    cv::Mat image = cv::imread("./media/cat.jpg");
    // 判断是否读取成功
    if (image.empty())
    {
        std::cout << "无法读取图片 " << std::endl;
        return 1;
    }
    // 打印图片高度和宽度
    std::cout << "图片高度: " << image.rows << " 宽度: " << image.cols << std::endl;

    
    
    cv::imwrite("./output/gray.jpg", image);

    // // 显示
    // cv::imshow("原图", image);
    // cv::imshow("灰度图", gray);
    // // 等待按键
    // cv::waitKey(0);

}

注：#include "opencv2/opencv.hpp"的时候在vscode里面会显示没有这个头文件，导致运行不了。解决方案：

方法1.鼠标放到红色波浪线位置，会有一个快速修复，点开之后将OpenCV的路径添加进去

方法2.有些vscode编译器可能没有自动添加到includepath的提示，操作如下：

案例2：读取视频信息

注：这里需要安装gflags，gflags安装教程

// 导入opencv 库
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
// 导入gflags 库
#include <gflags/gflags.h>
// 定义命令行参数
DEFINE_string(video, "./media/dog.mp4", "Input video"); // 视频路径

int main(int argc, char **argv)
{
    // 解析命令行参数
    gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
    // 读取视频：创建了一个VideoCapture对象，参数为视频路径
    cv::VideoCapture capture(FLAGS_video);
    // 判断视频是否读取成功，返回true表示成功
    if (!capture.isOpened())
    {
        std::cout << "无法读取视频: " << FLAGS_video << std::endl;
        return 1;
    }
    // 读取视频帧，使用Mat类型的frame存储返回的帧
    cv::Mat frame;
    // 灰度图
    cv::Mat gray_frame;
    // 循环读取视频帧
    while (true)
    {
        // 读取视频帧，使用 >> 运算符或者read()函数，他的参数是返回的帧
        capture.read(frame);
        // capture >> frame;

        // 判断是否读取成功
        if (frame.empty())
        {
            std::cout << "文件读取完毕" << std::endl;
            break;
        }
        // 转成灰度图
        cv::cvtColor(frame, gray_frame, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        // 显示视频帧
        cv::imshow("raw frame", frame);
        cv::imshow("gray frame", gray_frame);
        // 等待按键，延迟30ms，否则视频播放太快
        int k = cv::waitKey(30);
        // 按下ESC键退出
        if (k == 27)
        {
            std::cout << "退出" << std::endl;
            break;
        }
        
    }
    return 0;

案例3：读取电脑摄像头信息

// 导入opencv 库
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
// 导入gflags 库
#include <gflags/gflags.h>
// 定义命令行参数
DEFINE_int32(camera, 0, "Input camera"); // 摄像头编号

int main(int argc, char **argv)
{
    // 解析命令行参数
    gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
    // 读取视频：创建了一个VideoCapture对象，参数为摄像头编号
    cv::VideoCapture capture(FLAGS_camera);
    // 设置指定摄像头的分辨率
    int width = 640;
    int height = 480;

    // 设置摄像头宽度和高度
    capture.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width);
    capture.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height);

    // 判断视频是否读取成功，返回true表示成功
    if (!capture.isOpened())
    {
        std::cout << "无法打开摄像头: " << FLAGS_camera << std::endl;
        return 1;
    }
    // 读取视频帧，使用Mat类型的frame存储返回的帧
    cv::Mat frame;
    // 写入MP4文件，参数分别是：文件名，编码格式，帧率，帧大小
    cv::VideoWriter writer("./output/record.mp4", cv::VideoWriter::fourcc('H', '2', '6', '4'), 20, cv::Size(width, height));

    // 循环读取视频帧
    while (true)
    {
        // 读取视频帧，使用 >> 运算符或者read()函数，他的参数是返回的帧
        capture.read(frame);
        // capture >> frame;
        // flip
        cv::flip(frame, frame, 1);
        // 显示视频帧
        cv::imshow("opencv demo", frame);
        // 写入视频
        writer.write(frame);
        // 等待按键，延迟30ms，否则视频播放太快
        int k = cv::waitKey(30);
        // 按下ESC键退出
        if (k == 27)
        {
            std::cout << "退出" << std::endl;
            break;
        }
    }

    return 0;
}