opencv 将两张图片显示到一幅图片中

利用opencv处理图片后，希望将处理后的图片和处理前的图片显示在一起，以方便看出两者之间的差别。

刚开始的想法是利用SetImageRoi和CvCopy函数，可是CvCopy函数必须要求源图片和目的图片的尺寸一致，即使设置了Roi，由于图片的尺寸不一致，运行的时候还是会导致尺寸不匹配的错误。

然后想到的是SetImageRoi和CvCloneImage函数，但是CvCloneImage函数运行后，会将目的图片的尺寸修改成和源图片的尺寸一致，即使设置了Roi也没有效果。

后来看到了CvRepeat这个函数，可以完成想要的功能。

#include <cv.h>

#include <cxcore.h>

#include <cassert>

using namespace std;

void ImageMerge(IplImage* pImageA,IplImage* pImageB,IplImage*& pImageRes)
{
assert(pImageA != NULL && pImageB != NULL);
assert(pImageA->depth == pImageB->depth && pImageA->nChannels == pImageB->nChannels);

if (pImageRes != NULL)
{
   cvReleaseImage(&pImageRes);
   pImageRes = NULL;
}

CvSize size;
size.width = pImageA->width + pImageB->width + 10;
size.height = (pImageA->height > pImageB->height) ? pImageA->height : pImageB->height;
pImageRes = cvCreateImage(size,pImageA->depth,pImageA->nChannels);

CvRect rect = cvRect(0,0,pImageA->width,pImageA->height);
cvSetImageROI(pImageRes,rect);
cvRepeat(pImageA,pImageRes);
cvResetImageROI(pImageRes);
rect = cvRect(pImageA->width + 10,0,pImageB->width,pImageB->height);
cvSetImageROI(pImageRes,rect);
cvRepeat(pImageB,pImageRes);
cvResetImageROI(pImageRes);
}

http://blog.sina.com.cn/s/blog_643831a40102vize.html

在Opencv里面很多理论大家说起来都知道，也都能想到怎么做，但是真正实践起来不是那样的，可能你会经历很多次试验的失败，再到睡觉都思索时候你也还是失败，然后洗把脸继续钻研，一行一行钻研，做笔记，画图，后来发现OK了。这也就是研究的乐趣。哈哈哈。不说这么多废话。开始记录技术点。

图片合成：

注意：

1：如果你是两张合并的图片大小尺寸和深度都一样，那随便用那个方法都行。

cvAdd(pCutPic,pBgImage, pBgImage, NULL); （参数IplImage*方式贴）

这个是两个图片像素的叠加，会有两个像素区域加起来颜色太亮，或者太暗。但是如果两幅图其中有一个是

透明的也无所谓。

cutROIMat.copyTo(bgROIMat); (参数Mat直接拷贝)

cutROIMat.copyTo(bgROIMat,cutROIGrayMask); （参数Mat直接拷贝）

addWeighted(bgROIMat, 0.5, cutROIMat, 0.5, 0, bgROIMat); 这个能调节两幅图的alpha合成比例。（参数 Mat直接拷贝）

2：两幅大小不同图片合成，且在另一幅上扣除一块区域合成。

A：这里需要注意的就是先从一副图上取出那块区域生成一个小的mat图，

Mat cutROIMat = srcCutPic(Rect

(mBoardRect.x,mBoardRect.y,mBoardRect.width,mBoardRect.height));

//把要扣出来的内容取出来作为小图。

B：然后目标图片指定贴上去的区域。

Mat bgROIMat = mBGImage(Rect

(mBoardRect.x,mBoardRect.y,mBoardRect.width,mBoardRect.height));

//注意必须在要贴的大图上指定感兴趣区域。

C：把这个cutROIMat 作为源小图贴在bgROIMat 上。

cutROIMat.copyTo(bgROIMat); //也是可以的，只是有黑色矩形框。

cutROIMat.copyTo(bgROIMat,cutROIGrayMask); 这个是去掉黑色边缘。

addWeighted(bgROIMat, 0.5, cutROIMat, 0.5, 0, bgROIMat); 这个是调节两个图的alpha合成。避免

合成区域变色。

注意： srcCutPic= imread("D:\\test.jpg");
mBGImage = imread("D:\\view.jpg"); 这个是自己写的，不是全部代码。只是将理论。自己做笔记备注。

3：如果是两幅图片大小尺寸不一样的。必须在要贴上去的图片上指定ROI，细节：目标图片的ROI的Rect必须

是准备贴上去图的区域或者大小。 如下就行：

C++: void Mat::copyTo(OutputArraym)const

C++: void Mat:: copyTo (OutputArray m, InputArray mask ) const
这个函数可以复制图像到另一个图像或矩阵上，可选参数是掩码
由于叠加的图像大小不一定相等，比如我们这里把一张小照片加到一张大照片上
我们可以在大照片上设置一个和小照片一样大的感兴趣区域
不使用掩码的时候，我们载入一张png，和一张jpg

#include <</SPAN>opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <</SPAN>opencv2/core/core.hpp>

int main(){
cv::Mat image = cv::imread("E:/Image/Fruits.jpg");
cv::Mat logo = cv::imread("E:/logo.png");
cv::Mat imageROI;
imageROI = image(cv::Rect(10,10,logo.cols,logo.rows));
logo.copyTo(imageROI);
cv::namedWindow("result");
cv::imshow("result",image);
cv::waitKey();
return 0;
}

opencv 将两张图片显示到一幅图片中

原先在png里面是透明的地方，现在成了黑色，可见原来是透明的地方被认为是值0。
我们使用掩码来看看效果，掩码就使用png图片,掩码只能是一个通道的，我们载入灰度图像作为掩码

#include <</SPAN>opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <</SPAN>opencv2/core/core.hpp>

int main(){
cv::Mat image = cv::imread("E:/Image/Fruits.jpg");
cv::Mat logo = cv::imread("E:/logo.png");
cv::Mat mask = cv::imread("E:/logo.png",0);
cv::Mat imageROI;
imageROI = image(cv::Rect(10,10,logo.cols,logo.rows));
logo.copyTo(imageROI,mask);
cv::namedWindow("result");
cv::imshow("result",image);
cv::waitKey();
return 0;
}

opencv 将两张图片显示到一幅图片中

这样能看出差别了吧。
再来看看另一个函数
C++: void addWeighted (InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1 )
转换成数学表达式就是

opencv 将两张图片显示到一幅图片中

#include <</SPAN>opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <</SPAN>opencv2/core/core.hpp>

int main(){
cv::Mat image = cv::imread("E:/Image/Fruits.jpg");
cv::Mat logo = cv::imread("E:/logo.png");
cv::Mat imageROI;
imageROI = image(cv::Rect(10,10,logo.cols,logo.rows));
cv::addWeighted(imageROI, 1.0, logo, 0.3, 0, imageROI);
cv::namedWindow("result");
cv::imshow("result",image);
cv::waitKey();
return 0;
}

opencv 将两张图片显示到一幅图片中

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20911629

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本系列文章由@浅墨_毛星云出品，转载请注明出处。

文章链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20911629

作者：毛星云（浅墨）    邮箱： happylifemxy@163.com

写作当前博文时配套使用的OpenCV版本： 2.4.8

在这篇文章里，我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI，如何使用addWeighted函数进行图像混合操作，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。

PS:文章末尾提供了博文配套程序源代码的下载。

文章开头，依旧是先放一张截图：

一、设定感兴趣区域——ROI（region of interest）

在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域(ROI，region of interest)，来专注或者简化我们的工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是我们图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行进一步处理。而且，使用ROI指定我们想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理来带不小的便利。

ROI区域定义的两种方法

定义ROI区域有两种方法，第一种是使用cv:Rect.顾名思义，cv::Rect表示一个矩形区域。指定矩形的左上角坐标（构造函数的前两个参数）和矩形的长宽（构造函数的后两个参数）就可以定义一个矩形区域。

[cpp] view plain copy print ?

//定义一个Mat类型并给其设定ROI区域

Mat imageROI;

//方法一

imageROI=image(Rect(500,250,logo.cols,logo.rows));

另一种定义ROI的方式是指定感兴趣行或列的范围（Range）。Range是指从起始索引到终止索引（不包括终止索引）的一连段连续序列。cv::Range可以用来定义Range。如果使用cv::Range来定义ROI，那么前例中定义ROI的代码可以重写为：

[cpp] view plain copy print ?

//方法二

imageROI=srcImage3(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));

好了，下面我们来看一个实例，显示如何利用ROI将一幅图加到另一幅图的指定位置。大家如果需要拷贝如下的函数中的代码直接运行的话，自己建一个基于console的程序，然后把函数体中的内容拷贝到main函数中，然后找两幅大小合适的图片，加入到工程目录下，并和代码中读取的文件名一致即可。

在下面的代码中，我们通过一个图像掩膜（mask），直接将插入处的像素设置为logo图像的像素值，这样效果会很赞很逼真：

[cpp] view plain copy print ?

//----------------------------------【ROI_AddImage( )函数】----------------------------------

// 函数名：ROI_AddImage（）

//     描述：利用感兴趣区域ROI实现图像叠加

//----------------------------------------------------------------------------------------------

bool ROI_AddImage()

{



       //【1】读入图像

       Mat srcImage1= imread("dota_pa.jpg");

       Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg");

       if(!srcImage1.data ) { printf("你妹，读取srcImage1错误~！ \n"); return false; }

       if(!logoImage.data ) { printf("你妹，读取logoImage错误~！ \n"); return false; }



       //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域

       Mat imageROI= srcImage1(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));



       //【3】加载掩模（必须是灰度图）

       Mat mask= imread("dota_logo.jpg",0);



       //【4】将掩膜拷贝到ROI

       logoImage.copyTo(imageROI,mask);



       //【5】显示结果

       namedWindow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口");

       imshow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口",srcImage1);



       return true;

}

这个函数首先是载入了两张jpg图片到srcImage1和logoImage中，然后定义了一个Mat类型的imageROI，并使用cv::Rect设置其感兴趣区域为srcImage1中的一块区域，将imageROI和srcImage1关联起来。接着定义了一个Mat类型的的mask并读入dota_logo.jpg，顺势使用Mat:: copyTo把mask中的内容拷贝到imageROI中，于是就得到了最终的效果图，namedWindow和imshow配合使用，显示出最终的结果。

运行结果如下：

这里白色的dota2 logo，就是通过操作之后加上去的图像。

二、初级图像混合——线性混合操作

线性混合操作是一种典型的二元（两个输入）的像素操作，它的理论公式是这样的：





如果看过我之前写的游戏编程Alpha混合那篇文章的朋友们应该有些熟悉，其实他们是差不多的:

【Visual C++】游戏开发五十五浅墨 DirectX教程二十二水乳交融的美学：alpha混合技术

我们通过在范围0到1之间改变alpha值，来对两幅图像（f0（x）和f1（x））或两段视频（同样为（f0（x）和f1（x））产生时间上的画面叠化（cross-dissolve）效果，就像幻灯片放映和电影制作中的那样。即在幻灯片翻页时设置的前后页缓慢过渡叠加效果，以及电影情节过渡时经常出现的画面叠加效果。

实现方面，我们主要运用了OpenCV中addWeighted函数，我们来全面的了解一下它：

addWeighted函数

这个函数的作用是，计算两个数组（图像阵列）的加权和。原型如下：

[cpp] view plain copy print ?

void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);

第一个参数，InputArray类型的src1，表示需要加权的第一个数组，常常填一个Mat。

第二个参数，alpha，表示第一个数组的权重

第三个参数，src2，表示第二个数组，它需要和第一个数组拥有相同的尺寸和通道数。

第四个参数，beta，表示第二个数组的权重值。

第五个参数，dst，输出的数组，它和输入的两个数组拥有相同的尺寸和通道数。

第六个参数，gamma，一个加到权重总和上的标量值。看下面的式子自然会理解。

第七个参数，dtype，输出阵列的可选深度，有默认值-1。;当两个输入数组具有相同的深度时，这个参数设置为-1（默认值），即等同于src1.depth（）。

如果用数学公式来表达，addWeighted函数计算如下两个数组（src1和src2）的加权和，得到结果输出给第四个参数。即addWeighted函数的作用可以被表示为为如下的矩阵表达式为：

        dst = src1[I]*alpha+ src2[I]*beta + gamma;

其中的I，是多维数组元素的索引值。而且，在遇到多通道数组的时候，每个通道都需要独立地进行处理。另外需要注意的是，当输出数组的深度为CV_32S时，这个函数就不适用了，这时候就会内存溢出或者算出的结果压根不对。

理论和函数的讲解就是上面这些，接着我们来看代码实例，以融会贯通。

[cpp] view plain copy print ?

//---------------------------------【LinearBlending（）函数】-------------------------------------

// 函数名：LinearBlending（）

// 描述：利用cv::addWeighted（）函数实现图像线性混合

//--------------------------------------------------------------------------------------------

bool LinearBlending()

{

       //【0】定义一些局部变量

       double alphaValue = 0.5;

       double betaValue;

       Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;



       //【1】读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 )

       srcImage2= imread("mogu.jpg");

       srcImage3= imread("rain.jpg");



       if(!srcImage2.data ) { printf("你妹，读取srcImage2错误~！ \n"); return false; }

       if(!srcImage3.data ) { printf("你妹，读取srcImage3错误~！ \n"); return false; }



       //【2】做图像混合加权操作

       betaValue= ( 1.0 - alphaValue );

       addWeighted(srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue, 0.0, dstImage);



       //【3】创建并显示原图窗口

       namedWindow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", 1);

       imshow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", srcImage2 );



       namedWindow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", 1);

       imshow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", dstImage );



       return true;



}

代码解析：

<0>首先当然是定义一些局部变量，alpha值beta值，三个Mat类型的变量。

[cpp] view plain copy print ?

//【0】定义一些局部变量

       double alphaValue = 0.5;

       double betaValue;

       Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;

在这里我们设置alpha值为0.5。

<1>读取两幅图像并作错误处理

这步很简单，直接上代码：

[cpp] view plain copy print ?

//读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 )

       srcImage2= imread("mogu.jpg");

       srcImage3= imread("rain.jpg");

if(!srcImage2.data ) { printf("你妹，读取srcImage2错误~！ \n"); return false; }

       if(!srcImage3.data ) { printf("你妹，读取srcImage3错误~！ \n"); return false; }

在这里需要注意的是，因为我们是对 srcImage1和srcImage2求和，所以它们必须要有相同的尺寸（宽度和高度）和类型，不然多余的部分没有对应的“伴”，肯定会出问题。

<2> 进行图像混合加权操作

载入图像后，我们就可以来生成混合图像，也就是之前公式中的g(x)。为此目的，使用函数 addWeighted 可以很方便地实现，也就是因为 addWeighted 进行了如下计算：

这里的对应于addWeighted的第2个参数alpha

这里的对应于addWeighted的第4个参数beta

这里的对应于addWeighted的第5个参数，在上面代码中被我们设为0.0。

代码其实很简单，就是这样：

[cpp] view plain copy print ?

//【2】进行图像混合加权操作

  betaValue = ( 1.0 - alphaValue );

  addWeighted( srcImage2, alphaValue, srcImage3,betaValue, 0.0, dstImage);

其中beta值为1-alpha，gamma值为0。

<3>创建显示窗口，显示图像。

[cpp] view plain copy print ?

// 【3】创建并显示原图窗口

       namedWindow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", 1);

       imshow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", srcImage2 );



       namedWindow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", 1);

       imshow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", dstImage );

接着来看一下运行效果图，首先是原图：

然后是效果图：

三、综合示例

在前面分别介绍的设定感兴趣区域ROI和使用addWeighted函数进行图像线性混合的基础上，我们还将他们两者中和起来使用，也就是先指定ROI，并用addWeighted函数对我们指定的ROI区域的图像进行混合操作，我们将其封装在了一个名为ROI_LinearBlending的函数中，方便大家分块学习。

[cpp] view plain copy print ?

//---------------------------------【ROI_LinearBlending（）】-------------------------------------

// 函数名：ROI_LinearBlending（）

// 描述：线性混合实现函数,指定区域线性图像混合.利用cv::addWeighted（）函数结合定义

//                     感兴趣区域ROI，实现自定义区域的线性混合

//--------------------------------------------------------------------------------------------

bool ROI_LinearBlending()

{



       //【1】读取图像

       Mat srcImage4= imread("dota_pa.jpg",1);

       Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg");



       if(!srcImage4.data ) { printf("你妹，读取srcImage4错误~！ \n"); return false; }

       if(!logoImage.data ) { printf("你妹，读取logoImage错误~！ \n"); return false; }



       //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域

       Mat imageROI;

              //方法一

       imageROI=srcImage4(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));

       //方法二

       //imageROI=srcImage4(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));



       //【3】将logo加到原图上

       addWeighted(imageROI,0.5,logoImage,0.3,0.,imageROI);



       //【4】显示结果

       namedWindow("<4>区域线性图像混合示例窗口 by浅墨");

       imshow("<4>区域线性图像混合示例窗口 by浅墨",srcImage4);



       return true;

}

从这篇文章开始，如果不出意外的话，为了方便大家分块各个击破学习，每讲一个部分，示例代码都将封装在一个函数中，免得大家像学习各种不是特别地道的OpenCV教程时一样，看到代码全放在main函数中，心都碎了。

好了，下面放出详细注释的本篇文章的全部示例源代码：

[cpp] view plain copy print ?

//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------

//  程序名称:：【OpenCV入门教程之四】 ROI区域图像叠加&初级图像混合全剖析   配套源码

// VS2010版   OpenCV版本：2.4.8

//     2014年3月10日 Create by 浅墨

//    图片素材出处：dota2原画 dota2logo

//     浅墨的微博：@浅墨_毛星云

//------------------------------------------------------------------------------------------------



//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------

//     描述：包含程序所依赖的头文件

//----------------------------------------------------------------------------------------------

#include <cv.h>

#include <highgui.h>

#include <iostream>



//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------

//     描述：包含程序所使用的命名空间

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

using namespace cv;

using namespace std;





//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------

//     描述：全局函数声明

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

bool ROI_AddImage();

bool LinearBlending();

bool ROI_LinearBlending();



//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------

//     描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

int main(  )

{

       system("color 5E");



       if(ROI_AddImage()&& LinearBlending( )&&ROI_LinearBlending( ))

       {

              cout<<endl<<"嗯。好了，得出了你需要的图像~! : )";

       }



       waitKey(0);

       return 0;

}



//----------------------------------【ROI_AddImage( )函数】----------------------------------

// 函数名：ROI_AddImage（）

//     描述：利用感兴趣区域ROI实现图像叠加

//----------------------------------------------------------------------------------------------

bool ROI_AddImage()

{



       //【1】读入图像

       Mat srcImage1= imread("dota_pa.jpg");

       Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg");

       if(!srcImage1.data ) { printf("你妹，读取srcImage1错误~！ \n"); return false; }

       if(!logoImage.data ) { printf("你妹，读取logoImage错误~！ \n"); return false; }



       //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域

       Mat imageROI= srcImage1(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));



       //【3】加载掩模（必须是灰度图）

       Mat mask= imread("dota_logo.jpg",0);



       //【4】将掩膜拷贝到ROI

       logoImage.copyTo(imageROI,mask);



       //【5】显示结果

       namedWindow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口");

       imshow("<1>利用ROI实现图像叠加示例窗口",srcImage1);



       return true;

}





//---------------------------------【LinearBlending（）函数】-------------------------------------

// 函数名：LinearBlending（）

// 描述：利用cv::addWeighted（）函数实现图像线性混合

//--------------------------------------------------------------------------------------------

bool LinearBlending()

{

       //【0】定义一些局部变量

       double alphaValue = 0.5;

       double betaValue;

       Mat srcImage2, srcImage3, dstImage;



       //【1】读取图像 ( 两幅图片需为同样的类型和尺寸 )

       srcImage2= imread("mogu.jpg");

       srcImage3= imread("rain.jpg");



       if(!srcImage2.data ) { printf("你妹，读取srcImage2错误~！ \n"); return false; }

       if(!srcImage3.data ) { printf("你妹，读取srcImage3错误~！ \n"); return false; }



       //【2】进行图像混合加权操作

       betaValue= ( 1.0 - alphaValue );

       addWeighted(srcImage2, alphaValue, srcImage3, betaValue, 0.0, dstImage);



       //【3】创建并显示原图窗口

       namedWindow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", 1);

       imshow("<2>线性混合示例窗口【原图】 by浅墨", srcImage2 );



       namedWindow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", 1);

       imshow("<3>线性混合示例窗口【效果图】 by浅墨", dstImage );



       return true;



}



//---------------------------------【ROI_LinearBlending（）】-------------------------------------

// 函数名：ROI_LinearBlending（）

// 描述：线性混合实现函数,指定区域线性图像混合.利用cv::addWeighted（）函数结合定义

//                     感兴趣区域ROI，实现自定义区域的线性混合

//--------------------------------------------------------------------------------------------

bool ROI_LinearBlending()

{



       //【1】读取图像

       Mat srcImage4= imread("dota_pa.jpg",1);

       Mat logoImage= imread("dota_logo.jpg");



       if(!srcImage4.data ) { printf("你妹，读取srcImage4错误~！ \n"); return false; }

       if(!logoImage.data ) { printf("你妹，读取logoImage错误~！ \n"); return false; }



       //【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域

       Mat imageROI;

              //方法一

       imageROI=srcImage4(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));

       //方法二

       //imageROI=srcImage4(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));



       //【3】将logo加到原图上

       addWeighted(imageROI,0.5,logoImage,0.3,0.,imageROI);



       //【4】显示结果

       namedWindow("<4>区域线性图像混合示例窗口 by浅墨");

       imshow("<4>区域线性图像混合示例窗口 by浅墨",srcImage4);



       return true;

}

最后看一下整体的运行效果图。

首先是经过背景颜色修改的console窗口：

然后依次是四张效果图：

嗯，本篇文章到这里就基本结束了，最后放出本篇文章配套示例程序的下载地址。

本篇文章的配套源代码请点击这里下载：

【浅墨OpenCV入门教程之四】配套源代码下载