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如何从零开始搭建openCV IOS 工程

首先网载opencv,安装（其实解压）解压安装完找路径记录打vs2015,新建空白c++控制台程序新建完找属性右键添加配置文件注意编译环境双击打配置文件c/c++附加包含目录指定路径inlcude文件目录点击链接器附加库目录指定目录lib面链接器-》输入指定lib文件该文件名lib目录查看 samplecpp文件添加工程运行即

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如何在iOS开发中使用opencv这个框架对图像进行二值化等处理

opencv里面有相应的二值化的接口，你可以查找下，另外，如果实在没有

自己其实也可以编写一个二值化的接口

如何编译OpenCV进行IOS7

编译的Xcode项目失败，出现以下错误： “缺少必需的架构arm64在文件/用户/ * / Git/ocr/opencv2。它运作良好，如果我改变架构（构建设置下）（ARMv7的，armv7s），而不是（ARMv7的，armv7s）。如何更改opencv的python构建脚本，添加arm64支持opencv2。

1. micahp的回答几乎是完美的，但错过了模拟器版本。因此，修改平台/ IOS /到： targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator", "iPhoneSimulator"]

archs = ["armv7", "armv7s", "arm64", "i386", "x86_64"]

你需要下载行工具Xcode的5.0.1，然后运行 python opencv/platforms/ios/build_framework.py ios

2. 我修改了以下内容，使之建立，虽然我还没有得到一个arm64 iOS设备进行测试的编辑：我也只好跟着假设“OPENCV”是包含从Github上的opencv源文件夹：在每个gzlib.c, gzread.c, gzwrite.c位于opencv/3rdparty/zlib/地址： #include unistd.h

在顶部后，原有的包括。另外开opencv/platforms/ios/cmake/Modules/Platform/iOS.cmake并从改线88： set (CMAKE_OSX_ARCHITECTURES "$(ARCHS_STANDARD_32_BIT)" CACHE string "Build architecture for iOS")

到： set (CMAKE_OSX_ARCHITECTURES "$(ARCHS_STANDARD_INCLUDING_64_BIT)" CACHE string "Build architecture for iOS")

在另外改变buildscriptopencv/platforms/ios/build_framework.py在99线和100从： targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator"]

archs = ["armv7", "armv7s", "i386"]

到： targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator", "iPhoneSimulator"]

archs = ["armv7", "armv7s", "arm64", "i386", "x86_64"]

所得到的库将包括以下内容： $ xcrun -sdk iphoneos lipo -info opencv2

Architectures in the fat file: opencv2 are: armv7 armv7s i386 x86_64 arm64

虽然我有一个关于剩余的关注opencv/platforms/ios/cmake/Toolchain-iPhoneOS_Xcode.cmake它定义了一个数据指针的大小为4的行14和17。它应该是8的64位我想，这样我没有测试过，如果库工作arm64我会建议进一步研究在这一点上，如果它不能正常运行。

3. 尝试等待下个月。将发布新的XCode具有更强大的32/64位支持。

4. 修改“到： def build_framework(srcroot, dstroot):

"main function to do all the work"

targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator"]

archs = ["armv7", "armv7s", "arm64", "i386"]

for i in range(len(targets)):

build_opencv(srcroot, os.path.join(dstroot, "build"), targets[i], archs[i])

put_framework_together(srcroot, dstroot)

iOS-集成OpenCV框架实现简单功能、

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。

iOS官方参考文档：

我这里使用的版本是 4.0.1

OpenCV相关的头文件必须在 #import "ViewController.h" 之前导入，否则连接错误。

凡是导入OpenCV头文件的类，都需要把相应类后缀名.m改为.mm 。我这里在 ViewController 控制器上进行操作，所以改为： ViewController.mm 。

ios opencv 怎么实现文字识别

这里写下OpenCV下OCR的流程：

1. 特征提取

2. 训练

3. 识别

特征提取

1. 在图像预处理后，提取出字符相关的ROI图像，并且大小归一化，整个图像的像素值序列可以直接作为特征。damiles是直接将整个字符图像转换化为vector向量特征作为特征输入的。

2. 但直接将整个图像作为特征数据维度太高，计算量太大，所以也可以进行一些降维处理，减少输入的数据量。拿到字符的ROI图像，二值化。将图像分块，然后统计每个小块中非0像素的个数，这样就形成了一个较小的矩阵，这矩阵就是新的特征了。

UCI就是这么处理，详见其说明

OpenCV中letter_recog例子就是使用的其特征数据。

训练与识别

训练与识别一般都采用同一种机器学习方法：

DAMILES应用了KNearest方法，对输入数据进行训练和识别。

1. 数据输入：

getData（）函数中：

为trainData和trainClasses设置数据。

2. 初始化机器学习算法，及其训练

knn=new CvKNearest( trainData, trainClasses, 0, false, K );

trainData, trainClasses数据已得到。

而K是分类的数目。

训练在CvKNearest算法初始化中已经完成

3. 识别

获取识别测试的数据，testData

result=knn-find_nearest(testData,K,0,0,nearest,0);

result为识别的结果。

而OpenCV自带例子中，提供了boost，mlp，knearest，nbayes，svm，rtrees这些机器学习方法，进行训练和识别。

处理的步骤和方式都类似。

这些例子的识别率不是很高，OCR识别率在90%以上才有较好的使用意义，所以，OCR还需要更多特征和分析方法，来提高识别率，tesseract是一个不错的开源OCR引擎。

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在tesseract最初的字体库里，一种字体的字符样本库包括：94个字符，8种大小，4种字体（正常，粗体，斜体，斜粗体），每种20个样本，共60160个样本。

与UIC提供的字体库不同的是，tesseract提供的是标准印刷体字体库的识别，而UIC提供是手写体handwriting的特征数据。

数据之美提到，G公司（应该就是google了）的研究结果表明，在自然语言与机器翻译领域，简单模型加上大量有效样本数据，比复杂模型加上小样本数据，有效的多。这个结论应该适用机器学习的很多领域。运算足够快，样本足够大，即使简单的模型，效果可能会出人意料。

由此可见，收集有效的、大量的样本库是多么的重要。

如何在 iOS 工程中使用 OpenCV

opencv里面有相应的二值化的接口，你可以查找下，另外，如果实在没有自己其实也可以编写一个二值化的接口

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