请为我解释这段代码,并将输入由视频改成两张图片: VideoCapture capture; //capture.open("D:\\opencv_c++\\opencv_tutorial\\data\\images\\video.avi"); capture.open("D:\\OpenCV\\opencv\\sources\\samples\\data\\vtest.avi"); if (!capture.isOpened()) { return 0; } Mat pre_gray,

时间: 2023-07-17 12:57:56 浏览: 62
这段代码使用了OpenCV库来打开一个视频文件并读取帧。以下是代码的解释: 1. `VideoCapture capture;` - 创建一个VideoCapture对象,用于读取视频帧。 2. `capture.open("D:\\opencv_c++\\opencv_tutorial\\data\\images\\video.avi");` - 打开指定路径下的视频文件。这里的视频文件路径是一个示例,你可以根据实际情况修改路径。 3. `capture.open("D:\\OpenCV\\opencv\\sources\\samples\\data\\vtest.avi");` - 如果上一步无法打开视频文件,则尝试打开另一个示例视频文件。同样,你可以根据实际情况修改路径。 4. `if (!capture.isOpened())` - 检查视频文件是否成功打开。如果无法打开视频文件,表示出现了错误。 5. `Mat pre_gray,` - 创建了一个名为pre_gray的Mat对象,用于存储处理前的灰度图像。 如果你想将输入由视频改成两张图片,你可以修改代码如下: ```cpp Mat img1 = imread("path_to_image1.jpg"); Mat img2 = imread("path_to_image2.jpg"); if (img1.empty() || img2.empty()) { return 0; } cvtColor(img1, pre_gray, COLOR_BGR2GRAY); ``` 其中,`path_to_image1.jpg`和`path_to_image2.jpg`分别是你想要处理的两张图片的路径。代码会首先读取这两张图片,并将其中一张转换为灰度图像存储在pre_gray中。你可以继续在这之后的代码中使用pre_gray进行后续的处理。

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private slots: void on_open_video_btn_clicked(); void on_stop_video_btn_clicked(); void on_capture_btn_clicked(); void readFarme(); // 读取当前帧信息 void on_timeout_video_btn_clicked(); void on_keep_video_btn_clicked(); private: Ui::Widget *ui; QTimer *timer; QImage *imag; cv::VideoCapture *cam;// 视频获取结构, 用来作为视频获取函数的一个参数 cv::Mat frame;//申请IplImage类型指针,就是申请内存空间来存放每一帧图像 };根据以上代码修改以下代码void Widget::on_open_video_btn_clicked() { cam->open(0);//打开摄像头,从摄像头中获取视频 timer->start(30); //每30ms更新一次画面 QString fileName = QFileDialog::getSaveFileName(this, tr("Save Video"), ".", tr("Video Files (.avi)")); if (!fileName.isEmpty()) { int codec = cv::VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G');//设置视频编码格式 double fps = 30;//设置视频帧率 cv::VideoWriter writer(fileName.toStdString(), codec, fps, frame->size(), true);//创建VideoWriter对象 if (writer.isOpened()) { timer->stop();//停止更新画面 cam->release();//释放摄像头 while (true) //写入视频帧 { (*cam) >> (*frame);//继续读取下一帧 if(frame->empty()) { break;//如果没有帧,则退出循环 } cv::cvtColor(*frame,frame,cv::COLOR_BGR2RGB);//转化为Qt的RGB格式 QByteArray imageData((const char)frame->data, frame->cols * frame->rows * frame->elemSize()); imag->loadFromData(imageData, frame->cols, frame->rows, QImage::Format_RGB888); ui->captrue_lab->setPixmap(QPixmap::fromImage(*imag));//将图片显示到label上 qApp->processEvents();//处理UI事件 writer.write(*frame); } } } }

void detectAndDisplay(Mat frame); /** Global variables / CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier eyes_cascade; /* @function main / int main(int argc, const char* argv) { CommandLineParser parser(argc, argv, "{help h||}" "{face_cascade|data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml|Path to face cascade.}" "{eyes_cascade|data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml|Path to eyes cascade.}" "{camera|0|Camera device number.}"); parser.about("\nThis program demonstrates using the cv::CascadeClassifier class to detect objects (Face + eyes) in a video stream.\n" "You can use Haar or LBP features.\n\n"); parser.printMessage(); String face_cascade_name = samples::findFile(parser.get<String>("face_cascade")); String eyes_cascade_name = samples::findFile(parser.get<String>("eyes_cascade")); //-- 1. Load the cascades if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { cout << "--(!)Error loading face cascade\n"; return -1; }; if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)) { cout << "--(!)Error loading eyes cascade\n"; return -1; }; int camera_device = parser.get<int>("camera"); VideoCapture capture; //-- 2. Read the video stream capture.open(camera_device); if (!capture.isOpened()) { cout << "--(!)Error opening video capture\n"; return -1; } Mat frame; while (capture.read(frame)) { if (frame.empty()) { cout << "--(!) No captured frame -- Break!\n"; break; } //-- 3. Apply the classifier to the frame detectAndDisplay(frame); if (waitKey(10) == 27) { break; // escape } } return 0; }写出实现步骤

#include <iostream> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { VideoCapture capture("D:/dvp/sample/dataset/traffic.mp4"); if (!capture.isOpened()) { //error in opening the video input cerr << "Unable to open file!" << endl; return 0; } Mat frame, roi, hsv_roi, mask; // take first frame of the video capture >> frame; // setup initial location of window Rect track_window(300, 200, 100, 50); // simply hardcoded the values // set up the ROI for tracking roi = frame(track_window); cvtColor(roi, hsv_roi, COLOR_BGR2HSV); inRange(hsv_roi, Scalar(0, 60, 32), Scalar(180, 255, 255), mask); float range_[] = { 0, 180 }; const float* range[] = { range_ }; Mat roi_hist; int histSize[] = { 180 }; int channels[] = { 0 }; calcHist(&hsv_roi, 1, channels, mask, roi_hist, 1, histSize, range); normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, NORM_MINMAX); // Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt TermCriteria term_crit(TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1); while (true) { Mat hsv, dst; capture >> frame; if (frame.empty()) break; cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV); calcBackProject(&hsv, 1, channels, roi_hist, dst, range); // apply meanshift to get the new location meanShift(dst, track_window, term_crit); // Draw it on image rectangle(frame, track_window, 255, 2); imshow("img2", frame); setMouseCallback("img2", onMouse, 0); int keyboard = waitKey(30); if (keyboard == 'q' || keyboard == 27) break; } }帮我更改此段代码,使其能够通过gui使用鼠标来框选指定区域

将#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)合并一下

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