CV_WINDOW_AUTOSIZE识别不了

CV_WINDOW_AUTOSIZE是OpenCV中的一个窗口标志，它指示窗口大小与图像大小相同。使用这个标志创建的窗口不允许调整大小。如果您的程序中出现了识别不了的问题，可能是因为您的程序中没有正确使用该标志。您需要确保在创建窗口时将该标志作为参数传递给cv::namedWindow函数。此外，您还需要确保在显示图像时，使用cv::imshow函数并将窗口名称作为第一个参数传递给该函数。如果您仍然遇到问题，请提供更多的细节和代码，以便更好地帮助您解决问题。

相关问题

#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src; // set a src lei src = imread("C:/Users\520\Desktop\image", IMREAD_UNCHANGED); if (!src.data) { cout << "could not load image..4." << endl; return -1; } namedWindow("input image", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input image", src); waitKey(0); return 0; }

您的代码中存在一个问题，即在读取图像的路径时，路径中的反斜杠（\）没有使用转义符号，会导致编译器无法正确识别路径。

您可以将读取图像的路径改为以下形式：

src = imread("C:/Users/520/Desktop/image.png", IMREAD_UNCHANGED);

另外，您的代码中没有指定要读取的图像的文件名和文件格式，这可能会导致读取失败。请确保指定了正确的文件名和文件格式（例如image.png、image.jpg等）。

如果您还遇到其他问题，请提供详细的报错信息，我可以更好地帮助您解决问题。

int main() { String filename = "D:\\code\\opencv-4.5.0-vc14_vc15\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"; CascadeClassifier face_classifiler; if (!face_classifiler.load(filename)) { printf("The CascadeClassifier load fail!"); return 0; } namedWindow("face", WINDOW_AUTOSIZE); VideoCapture capture(1); Mat frame; Mat gray; while (capture.read(frame)) { cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, gray); vector<Rect>faces; face_classifiler.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3, 0, Size(30, 30)); for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) { rectangle(frame, faces[static_cast<int>(t)], Scalar(255, 255, 0), 2, 8, 0); cv::Point locate; locate.x = (float)(faces[static_cast<int>(t)].x + faces[static_cast<int>(t)].width / 4); locate.y = (float)(faces[static_cast<int>(t)].y - 10); putText(frame, "Person", locate, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 0, 255), 2, 8); } imshow("face", frame); if (waitKey(10) == 27) { break; } } capture.release(); destroyAllWindows(); return 0; }

这段代码是一个使用OpenCV库进行人脸识别的程序。首先，它加载了一个名为"haarcascade_frontalface_alt.xml"的级联分类器文件，该文件包含了用于人脸检测的模型。然后，它打开了一个名为"face"的窗口，用于显示检测到的人脸。接下来，它通过视频捕获设备（通常是摄像头）读取帧，并将其转换为灰度图像。然后，它对灰度图像进行直方图均衡化，以增强图像的对比度。接着，它使用级联分类器检测人脸，并将检测到的人脸用蓝色矩形框出，并在框上方显示"Person"字样。最后，它在窗口中显示处理后的帧，直到按下ESC键退出程序。

请注意，这段代码假设你已经正确安装并配置了OpenCV库，并且你的计算机上有可用的摄像头设备。如果你没有满足这些条件，代码可能无法正常运行。