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。
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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。

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