提供一段检测VS2019是否成功安装opencv的测试代码
时间: 2023-04-08 07:01:08 浏览: 121
以下是一段检测VS2019是否成功安装opencv的测试代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img = imread("test.jpg");
if (img.empty())
{
cout << "Failed to load image!" << endl;
return -1;
}
else
{
cout << "OpenCV installed successfully!" << endl;
return 0;
}
}
```
这段代码会尝试读取名为"test.jpg"的图片文件,如果成功读取,则输出"OpenCV installed successfully!",否则输出"Failed to load image!"。这样可以验证OpenCV是否已经成功安装并配置好。
相关问题
用python写一段代码,基于OpenCV的情绪检测
好的,以下是一个基于OpenCV的情绪检测的Python代码示例:
```python
import cv2
# 加载Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 加载情绪识别分类器
emotion_cascade = cv2.CascadeClassifier('cascade.xml')
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 遍历每个检测到的人脸
for (x,y,w,h) in faces:
# 在原始图像上绘制矩形框
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
# 从人脸区域提取特征
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
# 检测情绪
emotions = emotion_cascade.detectMultiScale(roi_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
# 遍历每种情绪
for (ex,ey,ew,eh) in emotions:
# 在人脸区域绘制矩形框
cv2.rectangle(img,(x+ex,y+ey),(x+ex+ew,y+ey+eh),(0,255,0),2)
# 根据情绪位置计算情绪中心点坐标
center_x = x + ex + ew // 2
center_y = y + ey + eh // 2
# 根据情绪位置和大小判断情绪类型
if center_y < y + h // 3:
emotion = 'Happy'
elif center_y > y + 2 * h // 3:
emotion = 'Sad'
else:
emotion = 'Neutral'
# 在情绪框上方显示情绪类型文本
cv2.putText(img, emotion, (x+ex, y+ey-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
# 显示检测结果
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先加载了Haar级联分类器和情绪识别分类器,然后读取测试图像,并在其中检测人脸。对于每个检测到的人脸,它从人脸区域提取特征并检测情绪,然后根据情绪位置和大小判断情绪类型,并在情绪框上方显示情绪类型文本。最后,它显示检测结果。注意,这里使用的情绪识别分类器是基于特定数据集训练的,因此它可能无法准确地识别所有情绪。
用Java写一段OpenCV4.7训练汽车识别模型的代码
很抱歉,我并不熟悉OpenCV4.7训练汽车识别模型的代码,因为这需要涉及到深度学习等方面的知识。不过,如果你需要使用Java调用OpenCV4.7的相关功能,可以参考下面的代码示例:
```java
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
public class CarDetection {
public static void main(String[] args) {
// 加载OpenCV库
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// 加载汽车检测器模型
CascadeClassifier carDetector = new CascadeClassifier("car_detector.xml");
// 读取测试图像
Mat image = Imgcodecs.imread("test.jpg");
// 转换为灰度图像
Mat grayImage = new Mat();
Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// 检测汽车
MatOfRect cars = new MatOfRect();
carDetector.detectMultiScale(grayImage, cars);
// 在图像上绘制矩形框
for (Rect car : cars.toArray()) {
Imgproc.rectangle(image, new Point(car.x, car.y), new Point(car.x + car.width, car.y + car.height), new Scalar(0, 0, 255), 2);
}
// 显示结果图像
Imgcodecs.imwrite("result.jpg", image);
}
}
```
其中,`CascadeClassifier`类用于加载汽车检测器模型,`detectMultiScale`方法用于检测汽车,`Imgproc.rectangle`方法用于在图像上绘制矩形框。这只是一个简单的示例,实际开发中需要根据具体需求进行调整。