c++下,opencv
时间: 2023-05-24 17:06:29 浏览: 46
OpenCV是一个开源计算机视觉库,可用于处理和分析图像和视频数据。
OpenCV包含很多计算机视觉和机器学习算法,例如人脸识别、物体追踪、目标检测、图像处理、图像分割等等。此外,它还支持多种编程语言,如C++, Python, Java等,适用于不同的开发需求。
使用OpenCV进行图像处理和分析有很多应用,例如:
- 人脸检测
- 边缘检测
- 图像分割
- 图像平滑
- 物体识别
- 颜色检测
- 动作跟踪
总之,OpenCV是一个非常强大且广泛应用的计算机视觉库,可帮助我们实现各种图像和视频处理任务。
相关问题
基于c++下opencv绘制最大外接矩形的代码
以下是基于 C 语言下 OpenCV 绘制最大外接矩形的代码:
```c
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR); // 读取图片
if (img.empty()) // 判断图片是否读取成功
{
cout << "Could not read the image" << endl;
return -1;
}
Mat grayImg;
cvtColor(img, grayImg, COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像
Mat binaryImg;
threshold(grayImg, binaryImg, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 二值化
vector<vector<Point>> contours;
findContours(binaryImg, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 查找轮廓
double maxArea = 0;
Rect maxRect;
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
{
double area = contourArea(contours[i]); // 计算轮廓面积
if (area > maxArea)
{
maxArea = area;
maxRect = boundingRect(contours[i]); // 计算最大外接矩形
}
}
rectangle(img, maxRect, Scalar(0, 0, 255), 2); // 绘制最大外接矩形
imshow("Result", img); // 显示结果
waitKey(0);
return 0;
}
```
希望能对您有所帮助。
基于c++下opencv识别并框选红蓝板,并表示颜色的代码
以下是基于C++下OpenCV识别并框选红蓝板,并表示颜色的代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat frame, hsv, mask_red, mask_blue;
VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened())
{
cout << "Cannot open camera" << endl;
return -1;
}
while (true)
{
cap >> frame;
if (frame.empty())
break;
cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV);
inRange(hsv, Scalar(0, 70, 50), Scalar(10, 255, 255), mask_red);
inRange(hsv, Scalar(110, 70, 50), Scalar(130, 255, 255), mask_blue);
vector<vector<Point>> contours_red, contours_blue;
findContours(mask_red, contours_red, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
findContours(mask_blue, contours_blue, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for (size_t i = 0; i < contours_red.size(); i++)
{
Rect rect = boundingRect(contours_red[i]);
rectangle(frame, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
putText(frame, "Red", Point(rect.x, rect.y - 5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 0, 255), 2);
}
for (size_t i = 0; i < contours_blue.size(); i++)
{
Rect rect = boundingRect(contours_blue[i]);
rectangle(frame, rect, Scalar(255, 0, 0), 2);
putText(frame, "Blue", Point(rect.x, rect.y - 5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(255, 0, 0), 2);
}
imshow("Frame", frame);
if (waitKey(1) == 27)
break;
}
return 0;
}
```
这段代码可以实现通过摄像头捕捉到的视频流,识别并框选出红色和蓝色的物体,并在框选区域上方显示出颜色名称。