Iphone 如何使示例运行打开CV

我试图使开放式简历项目的模板匹配解释为样本。 到目前为止，我采取的步骤包括：

在我的项目中导入的OpenCV框架将.m扩展名文件更改为.mm，在.pch文件中我包含了代码

 #ifdef __cplusplus
 #import <opencv2/opencv.hpp>
 #endif

 #ifdef __OBJC__
 #import <UIKit/UIKit.h>
 #import <Foundation/Foundation.h>
 #endif

我按照相同的步骤包含给定的库

现在，请任何人告诉我，我应该如何使项目运行。 我已经采取了源和模板的形象，并在项目中导入

我基本上有ViewController.h和ViewController.mm文件，现在我不知道应该在这些文件中编写什么代码来查看结果

第2步： 我需要使用camera view实时扫描图像（这样当我将相机放在源图像上时，它应该扫描并找到模板）

在执行以下操作时，我在导入.cpp时遇到链接器错误：

---

任何人都可以建议我如何实现它。

事实上，您已经下载了已编译的库，因此无需遵循您在问题中提到的步骤，这就是问题所在（即您遵循了错误的步骤），因为这些步骤是将源代码编译到静态库中。 按照以下步骤操作，即可完成

• 解压缩下载的框架。您可以看到名为“opencv2.framework”的文件夹
• 将该文件夹直接拖动到项目中（注意。当您将该文件夹拖动到xcode中时，xcode将提示您对话框中会出现一个勾号，以实际将其复制到文件夹中。请勾选该复选框）
• 在你的.pch文件中，像你在问题中提到的那样导入openCV是正确的方法
  现在编译
  一个更重要的地方，就是你想使用OpenCV的文件，它应该有.mm扩展（即目标C++源），它将运行完美。

---

这里有三个相互关联的问题：
1/如何让openCV框架在iOS项目中运行
2、如何在iOS项目BR>中获得模板匹配的C++示例代码 3/如何与摄像机视图进行实时模板匹配
1/如何让openCV框架在iOS项目中运行
• 按照您的描述下载并导入openCV框架
• 按照描述更改.pch文件
> P>检查C++标准库在目标构建设置中设置为LBC+++（这是新项目的默认值）
>P>不要只导入DeMO.CPP而不进行如下修改（它是一个“原始”C++进程，带有自己的<代码>主/代码>函数，需要作为iOS/COCOA项目的一部分进行更改）。
• 不要弄乱标题搜索路径、其他链接器标志等，如果您已经从openCV.org导入了预构建的框架，那么这是不必要的

• 除非您知道需要，否则不要将.m文件更改为.mm。我的建议是，尽可能地将C++代码与ObjuleC代码分开，所以大多数文件应该是.m文件（Objto-C）或.CPP文件（C++）。您只需要.Objy-C++中的MM前缀，您打算将Objy-C和C++混合到同一个文件中。

<强> 2 /如何在iOS项目>/P>中获得模板匹配C++示例代码 我们将设置这个，以便你的IOS VIEW控制器和你的IOS代码的大部分不需要知道图像是用OpenCV/C++处理的，同样C++代码不需要知道它输入或输出图像数据的路由。我们通过在这两个之间建立一个小包装类来实现Objtovi-C方法调用C++类成员函数和后退。我们还将在UIImage上设置一个类别，将图像格式从iOS友好型UIImage转换为openCV原生cv:：Mat

UIImage+OpenCV类别
您需要一些实用方法来将UIImage转换为cv:：Mat并返回。把它们放在UIImage类别中是一个很好的地方。在XCode中：文件>新文件>Cocoa Touch>Objective-C类别将为您设置。调用类别OpenCV并将其设置为UIImage上的类别。这个.m文件，您将需要更改为.mm，因为它需要从OpenCV框架中理解C++类型。p> 标题应如下所示：

#import <UIKit/UIKit.h>

@interface UIImage (OpenCV)

    //cv::Mat to UIImage
+ (UIImage *)imageWithCVMat:(const cv::Mat&)cvMat;

    //UIImage to cv::Mat
- (cv::Mat)cvMat;

@end

openCV包装类
< P>制作包装类，将Objto-C方法（从VIEW控制器调用）转换为C++函数
像这样的标题

//  CVWrapper.h
#import <Foundation/Foundation.h>

@interface CVWrapper : NSObject

+ (NSImage*) templateMatchImage:(UIImage*)image
                          patch:(UIImage*)patch
                         method:(int)method;
@end

<>我们有效地采用标准Objto-C方法和UIIMAGE类型，并将它们转换成C++（OpenCV框架）类型的C++成员函数，并将结果翻译成UIIMAGE。 C++模板匹配类
标题：

//  TemplateMatch.h

#ifndef __CVOpenTemplate__CVTemplateMatch__
#define __CVOpenTemplate__CVTemplateMatch__

class CVTemplateMatch
{
public:
    static cv::Mat matchImage (cv::Mat imageMat,
                               cv::Mat patchMat, 
                               int method);
};

#endif /* defined(__CVOpenTemplate__CVTemplateMatch__) */


@end

实施：
这是模板匹配openCV示例代码，作为类实现重新编写：

//  TemplateMatch.cpp
/*
 Alterations for use in iOS project
 [1] remove GUI code (iOS supplies the GUI)
 [2] change main{} to static member function 
     with appropriate inputs and return value
 [3] change MatchingMethod{} signature 
     to return Mat value
 */

#include "CVTemplateMatch.h"

    //[1] #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

    /// Global Variables
Mat img; Mat templ; Mat result;
    //[1] char* image_window = "Source Image";
    //[1] char* result_window = "Result window";

int match_method; 
    //[1]  int max_Trackbar = 5; 

    /// Function Headers
Mat MatchingMethod( int, void* );  //[3] (added return value to function)

    // [2] /** @function main */
    // [2] int main( int argc, char** argv )

Mat CVTemplateMatch::matchImage (Mat image,Mat patch, int method)
    // [2]
{
        /// Load image and template
        //[2]  img = imread( argv[1], 1 );
        //[2] templ = imread( argv[2], 1 );

    img = image;           //[2]
    templ = patch;         //[2]
    match_method = method; //[2]

        /// Create windows
        //[1] namedWindow( image_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
        //[1] namedWindow( result_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

        /// Create Trackbar
        //[1] char* trackbar_label = "Method: \n 0: SQDIFF \n 1: SQDIFF NORMED \n 2: TM CCORR \n 3: TM CCORR NORMED \n 4: TM COEFF \n 5: TM COEFF NORMED";
        //[1] createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod );

    Mat result = MatchingMethod( 0, 0 );

        //[1] waitKey(0);
        //[2] return 0;
    return result;  //[2]
}


    //[3] void MatchingMethod( int, void* )
Mat MatchingMethod( int, void* )

{
        /// Source image to display
    Mat img_display;
    img.copyTo( img_display );

        /// Create the result matrix
    int result_cols =  img.cols - templ.cols + 1;
    int result_rows = img.rows - templ.rows + 1;

    result.create( result_cols, result_rows, CV_32FC1 );

        /// Do the Matching and Normalize
    matchTemplate( img, templ, result, match_method );
    normalize( result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

        /// Localizing the best match with minMaxLoc
    double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc;
    Point matchLoc;

    minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );

        /// For SQDIFF and SQDIFF_NORMED, the best matches are lower values. For all the other methods, the higher the better
    if( match_method  == CV_TM_SQDIFF || match_method == CV_TM_SQDIFF_NORMED )
        { matchLoc = minLoc; }
    else
        { matchLoc = maxLoc; }

        /// Show me what you got
    rectangle( img_display, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );
    rectangle( result, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );

        //[1]  imshow( image_window, img_display );  
        //[1] imshow( result_window, result );       

    return img_display; //[3] add return value
}

不可见C++。 3/与实时摄像机视图匹配的模板

简短的回答是：

matchTemplate

在实时摄像机环境中不太适用。该算法在图像中寻找与面片具有相同比例和方向的匹配：它以原始方向和大小在图像上滑动面片，以获得最佳匹配。如果图像是透视倾斜的、不同的大小或旋转到不同的方向，这将不会产生很好的效果

---

你可以看看OpenCV，其中一些已经被删除了。这里有一个例子来告诉你这个想法。对于视频捕获，您可能还想查看

opencv2/highgui

中的

cap_ios.h

：。
感谢您的回答@lducool，您提供给我的帮助链接工作正常，但当我在项目中导入模板匹配（）.cpp文件时，它会给出链接器错误。。。我应该如何解决此问题？ld:1体系结构i386的重复符号clang:error:linker命令失败，退出代码为1（使用-v查看调用）为什么尝试导入该文件。那个fi

UIImage* image = [UIImage imageWithCVMat:matImage];  //class method

cv::Mat matImage = [image cvMat];  //instance method

//  CVWrapper.h
#import <Foundation/Foundation.h>

@interface CVWrapper : NSObject

+ (NSImage*) templateMatchImage:(UIImage*)image
                          patch:(UIImage*)patch
                         method:(int)method;
@end

//  CVWrapper.mm
#import "CVWrapper.h"
#import "CVTemplateMatch.h"
#import "UIImage+OpenCV.h"

@implementation CVWrapper


+ (UIImage*) templateMatchImage:(UIImage *)image
                          patch:(UIImage *)patch
                         method:(int)method
{
    cv::Mat imageMat = [image cvMat];
    cv::Mat patchMat = [patch cvMat];

    cv::Mat matchImage = 
           CVTemplateMatch::matchImage(imageMat, 
                                        patchMat,
                                        method);

    UIImage* result =  [UIImage imageWithCVMat:matchImage];
    return result;
}

//  TemplateMatch.h

#ifndef __CVOpenTemplate__CVTemplateMatch__
#define __CVOpenTemplate__CVTemplateMatch__

class CVTemplateMatch
{
public:
    static cv::Mat matchImage (cv::Mat imageMat,
                               cv::Mat patchMat, 
                               int method);
};

#endif /* defined(__CVOpenTemplate__CVTemplateMatch__) */


@end

//  TemplateMatch.cpp
/*
 Alterations for use in iOS project
 [1] remove GUI code (iOS supplies the GUI)
 [2] change main{} to static member function 
     with appropriate inputs and return value
 [3] change MatchingMethod{} signature 
     to return Mat value
 */

#include "CVTemplateMatch.h"

    //[1] #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

    /// Global Variables
Mat img; Mat templ; Mat result;
    //[1] char* image_window = "Source Image";
    //[1] char* result_window = "Result window";

int match_method; 
    //[1]  int max_Trackbar = 5; 

    /// Function Headers
Mat MatchingMethod( int, void* );  //[3] (added return value to function)

    // [2] /** @function main */
    // [2] int main( int argc, char** argv )

Mat CVTemplateMatch::matchImage (Mat image,Mat patch, int method)
    // [2]
{
        /// Load image and template
        //[2]  img = imread( argv[1], 1 );
        //[2] templ = imread( argv[2], 1 );

    img = image;           //[2]
    templ = patch;         //[2]
    match_method = method; //[2]

        /// Create windows
        //[1] namedWindow( image_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
        //[1] namedWindow( result_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

        /// Create Trackbar
        //[1] char* trackbar_label = "Method: \n 0: SQDIFF \n 1: SQDIFF NORMED \n 2: TM CCORR \n 3: TM CCORR NORMED \n 4: TM COEFF \n 5: TM COEFF NORMED";
        //[1] createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod );

    Mat result = MatchingMethod( 0, 0 );

        //[1] waitKey(0);
        //[2] return 0;
    return result;  //[2]
}


    //[3] void MatchingMethod( int, void* )
Mat MatchingMethod( int, void* )

{
        /// Source image to display
    Mat img_display;
    img.copyTo( img_display );

        /// Create the result matrix
    int result_cols =  img.cols - templ.cols + 1;
    int result_rows = img.rows - templ.rows + 1;

    result.create( result_cols, result_rows, CV_32FC1 );

        /// Do the Matching and Normalize
    matchTemplate( img, templ, result, match_method );
    normalize( result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

        /// Localizing the best match with minMaxLoc
    double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc;
    Point matchLoc;

    minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );

        /// For SQDIFF and SQDIFF_NORMED, the best matches are lower values. For all the other methods, the higher the better
    if( match_method  == CV_TM_SQDIFF || match_method == CV_TM_SQDIFF_NORMED )
        { matchLoc = minLoc; }
    else
        { matchLoc = maxLoc; }

        /// Show me what you got
    rectangle( img_display, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );
    rectangle( result, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );

        //[1]  imshow( image_window, img_display );  
        //[1] imshow( result_window, result );       

    return img_display; //[3] add return value
}

UIImage* matchedImage = 
       [CVWrapper templateMatchImage:self.imageView.image
                               patch:self.patchView.image
                              method:0];