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。

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