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本教程旨在通过一些想法，目标等有趣的例子让你熟悉OpenBr。注意这部分教程需要你有个网络摄像头。
OpenBr是一个建立在Qt，Opencv，Eigen上的C++库。它不仅可以通过命令行使用br应用，而且可以使用C/C++ API接口。使用br应用是最简单和快速的方法入门，而且本教程将在所有的例子中使用。
首先确保在你的操作系统已经安装OpenBr，详情参见安装部分。
打开你的终端和命令提示符输入以下命令：
$ br -gui -algorithm "Show(false)" -enroll 0.webcam如果一切按计划进行，你的摄像头将打开并捕捉视频。恭喜你，已经在使用OpenBr了。
让我们讨论以上的命令发生了什么。-gui， -algorithm，-enroll 都是OpenBR 指定参数选项的例子。OpenBr的参数选项是以 - 开始，选项参数跟在 - 后，通过空格分开。标签选项通常需要指定数目的参数，所有的参数选项和值都记录在这里。下面简单介绍上面几个选项。
-gui //这个标签用来告诉OpenBR打开一个GUI窗口。注意应以第一个参数传给br。
-algorithm //是一个在Openbr中很重要的参数，它期望一个参数，用来表示算法的字符串。这个字符串决定哪个图片，元数据传输到管道中。
-enroll //在相册中读入文件，从算法管道接收然后转换为其他的格式文件。-enroll 选项接收一个输入参数和一个可选的输出参数。OpenBr支持多种格式，包括.jpg，.png，.csv，.xml，.webcam表示电脑摄像头。让我们试一下稍微复杂一点的例子。重新打开终端输入下面的命令：
$ br -gui -algorithm "Cvt(Gray)+Show(false)" -enroll 0.webcam我们把普通RGB图像通过在算法字符串中添加Cvt(grey)选项转换成灰度图。Cvt是convert的缩写，这是一个OpenBR变换的例子，show选项也是一样。实际上每一个算法字符串仅仅是添加到管道的一个变换序列。
通常情况，变换接受参数，我们指定Gray给Cvt作为一个运行时参数告诉Transform把图像转换为哪个颜色空间。我们也可以通过Cvt(HSV)或Cvs(LUV)转换成HSV，LUV颜色空间。参数可以用键值对的形式，也可以简写（Cvt(Gray)和Cvt(colorSpace=Gray)）。
接下来看看脸部识别在OpenBr中的应用。回到终端输入：
$ br -gui -algorithm "Cvt(Gray)+Cascade(FrontalFace)+Draw(lineThickness=3)+Show(false)" -enroll 0.webcam你的摄像头将重新打开，但是这次一个边界框出现在你的脸部周围。我们加了两个Transforms到算法字符串：Cascade和Draw.下面介绍下这个变换以及如何使用：
- Cvt(Gray)：转换图片的颜色空间从RGB到灰度。灰度使级联更好的工作。
- Cascade（FrontalFace）：这是一个OpenCV级联分类器的包装。它使用FrontFace模型去分类正脸。
- Draw（lineThickness=3）：在摄像头视频帧中画矩形。lineThickness决定了矩形的边框。
- Show（false）：在GUI窗口中显示图像。false表明不需要等待按键。
每一个变换完成后将输出传递到下一个变换。你可以传递任意想要进行的变换。但是某些变换需要特定的输入。
你或许想知道什么样的对象真正可以通过算法管道传输。下面有两种对象可以在OpenBR中处理：
- 文件
- 模板文件。
如果你想学习更多命令行或所有的插件和键的数据结构，请参照文档。下面将深入讲解OpenBR的使用。
Algorithms in OpenBR
OpenBR一个优点就是稳定简单。在OpenBR中，一个算法字符串定义了一个输入图像操作的方法和（可选）一个比较它们的方法。
不是从原始图像开始比较，通常是在优化过的显示或一个正在进行的任务的图像模板。我们为了清晰起见，Openbr对象模板从这个概念得到名字，模板是更通用的生物特征概念。生成这种优化表示的过程被称为模板输入或模板生成。给定两个模板，模板比较它们之间的相似性，其中最高值表示大的匹配度。操作上，通常期望产生较小，精确，快速的比较模板。
像之前提到的一样，一个算法在OpenBR中通过算法字符串定义。强制定义的算法字符串有以下几大优点。
- 通过强行解耦每一个算法步骤，便利的修改和重用能够确保好的软件开发实践
- 免去了很多重复的头文件
- 运行算法参数调整而无需重新编译
- 明确。
OpenBR提供了设置插件的属性值和创建简洁的算法字符串语法。以下是相关的符号标记：
| Symbol | Meaning |
|---|---|
| PluginName(property1=value1,...propertyN=valueN) | 一个通过名字和属性和值的列表的描述。如不指定属性将使用默认值 |
| : | 分割 |
| + | 管道的缩写，将输入的对象进行序列化，将左侧的输出结果作为右侧的输入 |
| / | |
| {} | |
| <> | |
| () | 操作顺序分割用 |
接下来看看代码库的组成部分：
在openbr/core/core.cpp文件的AlgorithnmCore::init()方法中，你可以在冒号处分割算法描述的代码。此后，这个函数中我们使用make生成模板，比较对象。这里的make在公共C++ API中定义，我们也可以在最终用户代码中调用。
接下来我们讨论一些关于在openbr/openbr_plugin.cpp文件的Transform::make函数源码。注意，make函数与其他plugin类型相同，而且不会被覆盖。
其中的第一步是转换模板生成描述到Transforms，替换像+这样的操作符，下面是代码：
{ // Check for use of '+' as shorthand for Pipe(...)
QStringList words = parse(str, '+');
if (words.size() > 1)
return make("Pipe([" + words.join(",") + "])", parent);
}操作符展开之后，模板描述将形成一个树的结构，然后Transform将递归这个描述，从根开始：
Transform *transform = Factory<Transform>::make("." + str);让我们以sripts/helloworld.sh文件作为一个例子：
Open+Cvt(Gray)+Cascade(FrontalFace)+ASEFEyes+Affine(128,128,0.33,0.45)+CvtFloat+PCA(0.95):Dist(L2)