%4多目标轴2端点定位 startf=353;endf=1500; for i=startf:1:endf I1 =read(xyloObj,i);%读取每一帧 % figure,imshow(I1); I1=im2double(rgb2gray(I1))-Ibj;%减去背景帧 bw1=im2bw(I1,25/255);%二值化处理,灰度值大于25设置为白色,小于等于25设置为黑色 bwAreaOpenBW =bwareaopen(bw1,10);%将二值图像bw1中的小区域(面积小于等于10个像素)去除,得到一个新的二值图像bwAreaOpenBW。这个操作可以消除二值图像中一些不必要的小区域,保留需要的大区域 [L,n]=bwlabel(bwAreaOpenBW,8); for j=1:1:n [r, c] = find(L==j); rc = [r c]; u=size(r); zhou2=fitlm(rc(:,2),rc(:,1)); %拟合直线 b1(i,j)=zhou2.Coefficients.Estimate(1,1); b2(i,j)=zhou2.Coefficients.Estimate(2,1); minzhi(i,j)=min(rc(:,2)); maxzhi(i,j)=max(rc(:,2)); % y = minzhi(i,j):1:maxzhi(i,j); % x = b1(i,j)+b2(i,j).*y; % plot(y,x);hold on; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2个端点 duan1x(i,j)=b1(i,j)+b2(i,j).*minzhi(i,j); duan1y(i,j)=minzhi(i,j); duan2x(i,j)=b1(i,j)+b2(i,j).*maxzhi(i,j); duan2y(i,j)=maxzhi(i,j); % plot(minzhi,b1+b2.*minzhi,'r*');hold on; % plot(maxzhi,b1+b2.*maxzhi,'r*');hold on; end end帮我改为vs的程序,用opencv库

时间: 2024-01-13 22:02:56 浏览: 67
下面是使用OpenCV库的C++代码实现多目标轴2端点定位: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { int startf = 353, endf = 1500; // 起始和结束帧数 Mat Ibj = imread("background.jpg"); // 读取背景帧 Mat I1, bw1, bwAreaOpenBW, L; vector<vector<Point>> contours; for (int i = startf; i <= endf; i++) { stringstream ss; ss << "test" << i << ".jpg"; // 读取当前帧 I1 = imread(ss.str()); Mat gray; cvtColor(I1, gray, COLOR_BGR2GRAY); gray.convertTo(gray, CV_64F); gray -= Ibj; // 减去背景帧 threshold(gray, bw1, 25, 255, THRESH_BINARY); // 二值化处理 morphologyEx(bw1, bwAreaOpenBW, MORPH_OPEN, Mat(), Point(-1, -1), 1); // 开运算 int n = connectedComponents(bwAreaOpenBW, L); // 连通区域标记 for (int j = 1; j <= n; j++) { Mat temp = Mat::zeros(L.rows, L.cols, CV_8UC1); for (int r = 0; r < L.rows; r++) { for (int c = 0; c < L.cols; c++) { if (L.at<int>(r, c) == j) { temp.at<uchar>(r, c) = 255; } } } findContours(temp, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 查找轮廓 if (contours[0].size() < 10) continue; // 去除小轮廓 RotatedRect rect = fitEllipse(contours[0]); // 拟合椭圆 Point2f points[4]; rect.points(points); // 获取旋转矩形的四个顶点 float k = (points[1].y - points[0].y) / (points[1].x - points[0].x); // 计算斜率 float b = points[0].y - k * points[0].x; // 计算截距 int minzhi = min(points[0].x, points[1].x); int maxzhi = max(points[0].x, points[1].x); Point2f duan1(minzhi, k * minzhi + b); // 第一个端点 Point2f duan2(maxzhi, k * maxzhi + b); // 第二个端点 line(I1, duan1, duan2, Scalar(0, 0, 255), 2); // 绘制直线 imshow("image", I1); waitKey(1); } } return 0; } ``` 需要注意的是,由于没有提供测试数据,代码中的图片路径需要根据实际情况进行修改。
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xiangji11=zeros(50,50,50); xiangji12=zeros(50,50,50); xiangji21=zeros(50,50,50); xiangji22=zeros(50,50,50); R=50000; f1=24;f2=24; arfa1=45pi/180;arfa2=45pi/180; beita1=0;beita2=0; pixel=0.01;dt=1/4500; %找到两个不同相机拍摄的图像序列之间的重叠部分。 % 比较两个相机拍摄的图像序列在 x 轴上的坐标,确定了起始帧和结束帧。 % 如果第一个相机的第一帧在 x 轴上的坐标小于第二个相机的第一帧在 x 轴上的坐标,则起始帧为第二个相机的第一帧;否则起始帧为第一个相机的第一帧。 % 同样地,如果第一个相机的第一帧在 x 轴上的坐标小于第二个相机的第一帧在 x 轴上的坐标,则结束帧为第一个相机的最后一帧;否则结束帧为第二个相机的最后一帧。 if(xiangji11(1,1)<xiangji21(1,1)) startf=xiangji21(1,1); else startf=xiangji11(1,1); end if(xiangji11(1,1)<xiangji21(1,1)) endf=xiangji21(1,1); else endf=xiangji11(1,1); end for i=startf:1:endf for j=1:1:50 if(xiangji11(j,1)==i) X11=xiangji11(j,2); Y11=xiangji11(j,3); w11=atan(X11pixel/f1); fai11=atan(Y11pixelcos(w11)/f1); X12=xiangji12(j,2); Y12=xiangji12(j,3); w12=atan(X12pixel/f1); fai12=atan(Y12pixelcos(w12)/f1); end end for j=1:1:50 if(xiangji21(j,1)==i) X21=xiangji21(j,2); Y21=xiangji21(j,3); w21=atan(X21pixel/f2); fai21=atan(Y21pixelcos(w21)/f2); X22=xiangji22(j,2); Y22=xiangji22(j,3); w22=atan(X22pixel/f2); fai22=atan(Y22pixelcos(w22)/f2); end end x1(i)=R.cot(w11+arfa1)./(cot(w11+arfa1)+cot(w21+arfa2)); z1(i)=R./(cot(w11+arfa11)+cot(w21+arfa21)); y1(i)=(z1tan(fai11+beita1))/(sin(w11+arfa1)); x2(i)=R.cot(w12+arfa1)./(cot(w12+arfa1)+cot(w22+arfa2)); z2(i)=R./(cot(w12+arfa1)+cot(w22+arfa2)); y2(i)=(ztan(fai12+beita1))/(sin(w12+arfa1)); x12(i)=(x1(i)+x2(i))/2; z12(i)=(z1(i)+z2(i))/2; y12(i)=(y1(i)+y2(i))/2; end改为vs代码

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { int startf = 39, endf = 512; // 视频帧的起始和结束帧号 // 读入背景图像 Mat Ibj = imread("D://yanyi//opencv//test//opencv1//BackgroundFrame.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); for (int i = startf; i <= endf; i++) // 遍历视频帧 { // 读入当前视频帧并转化为灰度图像 Mat I1 = imread("frame" + to_string(i) + ".jpg"); Mat gray; cvtColor(I1, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 将灰度图像转换为双精度浮点型并减去背景图像 gray.convertTo(gray, CV_64F); gray -= Ibj; // 对图像进行二值化处理 Mat bw1; threshold(gray, bw1, 25, 255, THRESH_BINARY); // 对二值化图像进行形态学开运算 Mat bwAreaOpenBW; morphologyEx(bw1, bwAreaOpenBW, MORPH_OPEN, getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3))); // 对二值化图像进行连通组件分析 Mat labels; if (bwAreaOpenBW.depth() != CV_8U && bwAreaOpenBW.depth() != CV_8S) { bwAreaOpenBW.convertTo(bwAreaOpenBW, CV_8U); // or CV_8S } int n = connectedComponents(bwAreaOpenBW, labels, 8, CV_16U); // 遍历每一个连通组件 for (int j = 1; j < n; j++) { // 提取连通组件中的像素点 Mat mask = labels == j; vector points; findNonZero(mask, points); // 构建矩阵并求解线性方程组 Mat X(points.size(), 2, CV_64F); for (int k = 0; k < points.size(); k++) { X.at<double>(k, 0) = points[k].x; X.at<double>(k, 1) = points[k].y; } Mat Y(points.size(), 1, CV_64F); for (int k = 0; k < points.size(); k++) { Y.at<double>(k, 0) = points[k].y; } Mat coef; solve(X, Y, coef, DECOMP_SVD); // 计算轴的两个端点的坐标 double b1 = coef.at<double>(0, 0); double b2 = coef.at<double>(1, 0); double minzhi = points[0].x; double maxzhi = points[0].x; for (int k = 1; k < points.size(); k++) { if (points[k].x < minzhi) { minzhi = points[k].x; } if (points[k].x > maxzhi) { maxzhi = points[k].x; } } double duan1x = b1 + b2 * minzhi; double duan1y = minzhi; double duan2x = b1 + b2 * maxzhi; double duan2y = maxzhi; // 在图像上绘制轴的两个端点 circle(I1, Point(duan1x, duan1y), 3, Scalar(0, 0, 255), -1); circle(I1, Point(duan2x, duan2y), 3, Scalar(0, 0, 255), -1); } // 显示处理结果并等待用户按键 imshow("result", I1); waitKey(1); } return 0; }没有绘制出端点是怎么回事

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