OpenCV4-C++
2 septiembre 2025
Programación librería OpenCV4 – C++
- Software
- Portal web OpenCV
- Instalación de OpenCV: (Windows
) – (Linux 
) (Mac 
) - Compilar librería OpenCV en Windows
- Instalación de OpenCV-contrib: (Windows )
- Crear un Proyecto:
- Microsoft Visual C++: (VC++ ) – (Linux ) (Mac )
- Listado Librerías OpenCV: v.4.5.5
- Configuración PATH binarios OpenCV: PathOpenCV
- Documentación OpenCV.org
- Tutoriales OpenCV.org
- Microsoft Visual C++: (VC++
- Instalación y compilación con la librería ARUCO: (Windows – compilación) – (Linux ) (Mac )
- Instalación de OpenCV: (Windows
- Programas de Ejemplo Curso OpenCV4-C++: Transparencias (S1-S3)
– Transparencias (S4-S5) – Transparencias (S6) – Transparencias (S7) – Transparencias (S8-S9)
- Hojas de Propiedades:
- OpenCV Compilación dinámica (dll): [opencv4.5.5-vc15/2017-19
] - OpenCV-contrib Compilación dinámica (dll): [opencv-contrib4.5.5-vc15/2017-19 ]
- OpenCV Compilación dinámica (dll): [opencv4.5.5-vc15/2017-19
- Ejemplo 1: Captura de imágenes de una cámara
- Ejemplo 1b: Filtrado de imágenes: convolución – (Tutorial opencv.org)
- Ejemplo 2: Cargar, procesar y guardar una imagen en un fichero – (imagen ejemplo)
- Ejemplo 2b: Cargar, procesar y guardar un fichero de video – (video ejemplo)
- Ejemplo 3: Captura de imágenes de una cámara. Gestión de eventos
- Ejemplo 3b: Captura de imágenes. Gestión de eventos. Visualización Overlay valor RGB
- Ejemplo 3c: Captura de imágenes de dos cámaras (estéreo). Uso de regiones de interés (Mat headers)
- Ejemplo 4: Detección y extracción de contornos – (Tutorial opencv.org)
- Ejemplo 4b: Detección y extracción de contornos. Filtrado. Persistencia – Ejemplo YAML
- Ejemplo 4c: Detección Rectas y Círculos (Transformada de Hough)
- Ejemplo 5: Segmentación de imágenes por color. Momentos
- Ejemplo 5b: Segmentación de imágenes por color. Detección de formas (Convex Hull)
- Ejemplo 6: Reconocimiento de Imágenes. Módulo Machine Learning – (Tutorial opencv.org) – módulo titere
- Ejemplo 6b: Detección de caras. Módulo Object Detection – (Tutorial opencv.org) – Trained Cascade Classifiers
- Ejemplo 6c: CNN: módulo Deep Learning-Clasificación AlexNet-GoogLeNet – (Tutorial opencv.org) – CAFFE models – CAFFE Model Zoo – ONNX models
- Ejemplo 6d: CNN: módulo Deep Learning-Detección YOLO – Darknet models – Darknet
- Ejemplo 7: Detectar puntos característicos (SIFT/SURF/ORB). Descriptores – (Tutorial opencv.org)
- Ejemplo 7b: Correspondencia (BF-FLANN) de puntos (SIFT) con una imagen de referencia
- Ejemplo 7c: Correspondencia (BF-FLANN) de puntos (SIFT) entre dos cámaras
- Ejemplo 8: Calibración de cámaras – (Tutorial opencv.org)
- Hojas de Propiedades OpenCV-ARUCO:
- OpenCV Compilación dinámica: [opencv455-aruco3112-vc15/2017 ]
- OpenCV-contrib Compilación dinámica: [opencv-contrib455-aruco3112-vc15/2017 ]
- OpenCV Compilación dinámica: [opencv455-aruco3112-vc15/2017
- Ejemplo 9: Detección de marcadores con la librería ARUCO – (Marcador) (Board)
- Ejemplo 9.b: Detección y Localización (POSE) de marcadores con la librería ARUCO – (Fichero Calibración Logitech) (Fichero Calibración Trust)
- Ejemplo 9c: Detección y Localización (POSE) de grupos de marcadores (Board) – (Fichero Calibración Logitech) (Fichero Calibración Trust) – (Board Configuration)
- Hojas de Propiedades:
- Otras Aplicaciones:
- Clasificador basado en características (Bag of Words) – SVM – v2 – Imágenes – Ejecutable+Imag – ONNX models
- Optical Flow – Ejecutable
- Graba imágenes de una cámara – capture.zip
- Graba imágenes de dos cámaras (estéreo)
- Detección de marcas codificadas (fichero ó cámara) Función Matlab – markers.zip
- Detección de Puntos Característicos (fichero ó cámara) Función Matlab – features.zip
- Clasificador basado en características (Bag of Words) – SVM
Software
- OpenCV library:
- Versión 4.10: Windows (4.10.0)(x64) | Linux/Mac (4.10.0) (source) | contrib (4.10.0) (source)
- Versión 4.8: Windows (4.8.0)(x64) | Linux/Mac (4.8.0) (source) | contrib (4.8.0) (source)
- Versión 4.7: Windows (4.7.0)(x64) | Linux/Mac (4.7.0) (source) | contrib (4.7.0) (source)
- Versión 4.5: Windows-VC14-VC15 (4.5.5) (x64) | Windows-VC16 (4.5.5) (x64) | Linux/Mac (4.5.5) (source) | contrib (4.5.5) (source)
- OpenCV-contrib compilada 4.5: Windows-VC15 (contrib-4.5.5) ( x64) – Windows-VC15 (contrib-static-4.5.5-aruco) ( x64)
- Versión 4.10: Windows (4.10.0)(
- Librería ARUCO (detección de marcas)
- Versión 3.1.12: Aruco3112-OpenCV455-VC15[2017]) – Código Fuente: (Aruco.3.1.12)
- Versión 3.1.12: Aruco3112-OpenCV455-VC15[2017])
- CMake:
- CMake v3.22: (Windows x64) | (Windows x86) | (MacOSX 10.13)
- CMake v3.22: (Windows x64) | (Windows x86) | (MacOSX 10.13)
- Microsoft Visual Studio:
- Microsoft Visual Studio Express 2017 (VC15): (Instalador Community Edition)
- Image Watch Plugin: permite visualizar imágenes en el depurador de Visual Studio 2013/2015/2017
- Microsoft Visual C++ 2017 Redistributable Package (x64): para ejecutar programas en un ordenador que no tenga instalado el compilador VisualC++