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基本的に OpenCV （と依存ライブラリ），および標準ライブラリ以外は使用しません．
OpenCVの基礎的な解説からはじめ、dnnモジュールを用いたディープラーニングによる画像認識についても解説していきます。
連続した画像（パラパラ漫画のうような画像）から一つの動画を作ったのでメモを残しときます。
Conclusion Use 'mp4v' or 'avc1'
対処療法ですが、ループ内の処理時間を常時計測して、そのときどきで早送りの原因となる空洞ができないように（空洞が埋まるように）、解説などのサンプルではループ内で一回の処理で終わっているwriter << frameを必要回数実行するようなプログラムを書きます。
waitKey(1)としておけば可能な限り最小の待ち時間（最大のFPS）で表示されるため、カメラの映像をリアルタイムで表示する場合は基本的にはwaitKey(1)としておけば問題ないはず。
fpsを元の動画から取得した後にfps_newと新しいフレームレートを指定して動画を保存している所が違いになります。
設定値が30FPSなのに対して、計測値は27FPSと少し下回っています。
cv::waitKey は、ユーザーからのキー入力を取得する関数ですが、実際にはメッセージループの役割を持っています。 したがって画像を表示するためには、少なくとも一回は WM_PAINT を処理する必要があり、これが、cv::waitKey を呼び出さないと画像が表示されない理由でもあります。
OpenCV 1.x では，画像を管理する構造体として IplImage が，その他の行列を管理する構造体として CvMat が用いられました． しかし，OpenCV 2.x の C++ インタフェースでは， cv::Mat クラスを利用して，これらを統一的に扱います．
OpenCV の C++ 行列クラス
OpenCVを触っているとよく出てくるCV_8UC3とかCV_8UC1。どんなものがあるか一覧にしました。
効率が重要な場合、 cv::Matオブジェクトのピクセルを素早く処理するには、 ptr<T>(int r)メソッドを使用して、行rの先頭（0から始まるインデックス）へのポインタを取得します。
OpenCVで画像を作るにあたって，サンプルコードでは様々なクラス／構造体を使っている．その歴史も合わせてちょこちょこ書いてく
圧倒的にポインタを用いる方法が速いです。しかし，驚きなのはMatに関するメソッドなどはそれほど速度が変わらないところです。
OpenCVがHomebrewなどでインストールされている前提
Mat cv::imread(String &filename, int flags); † OpenCV 2.0 から実装されたC++インタフェース OpenCV 3.0 より、 highguiモジュールからimgcodecモジュールに移動した
#include <opencv2/core/utility.hpp>
ただしC++のOpenCV
userdata – コールバック関数に渡されることになるユーザデータ．グローバル変数に頼らずにトラックバーイベントを扱うために利用されます
今回説明するトラックバーはパラメータを可変に動かすことで出力画像を表示することができる
よく使用するのは、画像のノイズやひげを除去する cv::erode(from, to, cv::Mat(), cv::Point(-1,-1), 1); 画像の欠損部を補完する cv::dilate(from, to, cv::Mat(), cv::Point(-1,-1), 1);
