// main.cpp #include <iostream> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("D:\\opencv\\sources\\doc\\tutorials\\images\\objdetect.jpg"); if (img.empty()) { cout << "Error" << endl; return -1; } namedWindow("pic", WINDOW_FULLSCREEN); imshow("pic", img); waitKey(); return 0; }

时间: 2024-04-17 21:23:12 浏览: 137
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使用include <iostream>时一定要加using namespace std

这是一个使用OpenCV库显示图像的简单的main.cpp文件。 首先，包含了必要的头文件，其中包括iostream和opencv2/highgui/highgui.hpp。 在main函数中，首先使用imread函数读取一张图像，该图像的路径是"D:\\opencv\\sources\\doc\\tutorials\\images\\objdetect.jpg"。如果图像读取失败，会输出"Error"并返回-1。 接下来，使用namedWindow函数创建一个名为"pic"的窗口，并使用WINDOW_FULLSCREEN参数使该窗口全屏显示。 然后，使用imshow函数在刚刚创建的窗口中显示读取到的图像。 最后，使用waitKey函数等待用户按下任意键后关闭窗口，并返回0表示程序正常结束。 请确保你已经安装了OpenCV库，并将图像路径修改为你实际的图像路径。
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text/x-c

#include"iostream.h"

#include"iostream.h" #include"stdlib.h" class memory; class memorynode { public: friend class memory; memorynode(int add,int s);//初始内存空间 memorynode(char n,int s);//分区
rar

opencv4.6.0-vs2019-x86.rar

#include <opencv2/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; // 定义一个结构体用于存储图像数据 void ***** { Mat image = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\photo.bmp"); // 读取图像 ...

#include <iostream> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("F:\\图像处理\\图片\\待修复图像.png"); if (img.empty()) { cout << "请检查文件名称是否有误！" << endl; return -1; } imshow("img", img); //转化为灰度图 Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); //通过阈值处理生成Mask掩码 Mat imgMask; threshold(gray, imgMask, 245, 255, THRESH_BINARY); //对Mask掩码膨胀处理，增加Mask的面积 Mat Kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); dilate(imgMask, imgMask, Kernel); //图像修复 Mat imgInpaint; inpaint(img, imgMask, imgInpaint, 5, INPAINT_NS); //显示处理结果 imshow("imgMask", imgMask); imshow("img修复后", imgInpaint); waitKey(0); return 0; }

import cv2 img = cv2.imread("F:\\图像处理\\图片\\待修复图像.png") if img is None: print("请检查文件名称是否有误！") else: cv2.imshow("img", img) # 转化为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2....

#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

#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; Rect box; //定义一个矩形...

#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui_c.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //Mat img = imread("cells.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); // 读入灰度图像 Mat img; Mat img1 = imread("G:/图像处理/实验课设/实验课设5.31/cell3.png"); //cvtColor(img1, img, CV_BGR2GRAY); Mat img_blur; cvtColor(img1, img_blur, CV_BGR2GRAY); Mat img_thresh1; threshold(img_blur, img_thresh1, 0, 255, THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU); // 二值化 Mat img_thresh; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(35, 35), Point(-1, -1)); erode(img_thresh1, img_thresh, element); //morphologyEx(img_thresh1, img_thresh, MORPH_OPEN, kernel); imshow("FUSHI", img_thresh); vector<vector> contours; findContours(img_thresh, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 寻找轮廓 //findContours(canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); Mat img_contours = Mat::zeros(img_thresh.size(), CV_8UC3); Scalar color(0, 0, 255); drawContours(img_contours, contours, -1, color); cout << "细胞个数：" << contours.size() << endl; imshow("去噪后的图像", img_blur); imshow("二值化后的图像", img_thresh); imshow("轮廓", img_contours); waitKey(0); return 0; } OpenCV2015版本 把element函数中size（）创建滑动控件createTrackbar x64

#include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int element_size = 35; // 初始大小 Mat element; void on_trackbar(int, void*) { ...

#include <iostream> #include #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> int main() { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("test.pcd", *cloud); float max_intensity = -std::numeric_limits<double>::infinity(); float min_intensity = std::numeric_limits<double>::infinity(); for (const auto& point : *cloud) { max_intensity = std::max(max_intensity, point.intensity); min_intensity = std::min(min_intensity, point.intensity); } double intensity_range = max_intensity - min_intensity; for (auto& point : *cloud) { point.intensity = 255 * (point.intensity - min_intensity) / intensity_range; } cv::Mat rgb_image(cloud->height, cloud->width, CV_8UC3); for (int i = 0; i < cloud->size(); ++i) { rgb_image.at<cv::Vec3b>(i) = cv::Vec3b(cloud->at(i).intensity, 0, 0); } cv::imwrite("output_image.png", rgb_image); return 0; }

这段代码是用于将给定的点云文件（PCD）转换为图像，并在图像中显示每个点的强度值，其中强度值被映射为红色通道的像素值。但是，当运行此代码时，可能会遇到“Failed to find match for field 'intensity'”错误，...

#include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; #include <opencv2/wechat_qrcode.hpp> int main() { const std::string modelDir = R"(D:\opencv\opencv4.5.4\build_contrib\downloads\wechat_qrcode\)"; // 构造（使用异常捕获构造函数是否正常） wechat_qrcode::WeChatQRCode detector{ modelDir + "detect.prototxt", modelDir + "detect.caffemodel", modelDir + "sr.prototxt", modelDir + "sr.caffemodel" }; // 临时变量 Mat img; vector<Mat> points; // qrcode: Retangle, not RotatedBox auto camIdx = 0; // auto camIdx = R"(C:\Users\wanggao\Desktop\qrconde_test.jpg)"; VideoCapture cap(camIdx); while(cap.read(img)){ // 检测 auto res = detector->detectAndDecode(img, points); // 结果叠加 for(size_t idx = 0; idx < res.size(); idx ++){ Point pt1 = points[idx].at(0); Point pt2 = points[idx].at(2); Rect rect{pt1, pt2}; Point center = (pt1 + pt2) / 2; // 绘制矩形框 rectangle(img, rect, {0,0,255}, 2); circle(img, center, rect.height / 15, {0,0,255}, -1); // 解码字符串 putText(img, res[idx], {pt1.x, pt2.y + 16}, 1, 1, {0,0,255}); } imshow("image", img); if (waitKey(30) >= 0) break; } return 0; } 如何捕获 detector->detectAndDecode产生的异常？

std::cerr << "Exception caught: " << e.what() << std::endl; // 处理异常情况下的错误信息 } 其中，std::exception 是 C++ 标准库中的异常类，可以用来捕获各种可能的异常。在 catch 子句中可以通过 e.what() ...

按照以下代码编写vs2010版本的所需要的头文件#include<opencv2/core.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; //创建灰度图像的直方图 class Histogram1D { private: int histSize[1];//直方图中箱子的数量 float hranges[2];//值范围 const float* ranges[1];//值范围的指针 int channels[1];//要检查的通道数量 public: Histogram1D() { //准备一维直方图的默认参数 histSize[0] = 256;//256个箱子 hranges[0] = 0.0;//从0开始（含） hranges[1] = 256.0;//到256（不含） ranges[0] = hranges; channels[0] = 0;//先关注通道0 } cv::Mat getHistogram(const cv::Mat& image); }; //计算一维直方图 cv::Mat Histogram1D::getHistogram(const cv::Mat& image) { cv::Mat hist; //用calcHist函数计算一维直方图 cv::calcHist(&image, 1, //仅为一幅图像的直方图 channels, //使用的通道 cv::Mat(), //不使用掩码 hist, //作为结果的直方图 1, //这是一维的直方图 histSize, //箱子数量 ranges //像素值的范围 ); return hist; } int main() { //读取输入的图像 cv::Mat image = cv::imread("girl.jpg", 0);//以黑白方式打开 //直方图对象 Histogram1D h; //计算直方图 cv::Mat histo = h.getHistogram(image); //循环遍历每个箱子 for (int i = 0; i < 256; i++) cout << "Value" << i << "=" << histo.at<float>(i) << endl; }

#include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //创建灰度图像的直方图 class Histogram1D { private: int histSize[1];//直方...

#include<iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("C:\\Users\\Lenovo\\Pictures\\Saved Pictures\\QQ图片20230712174241.jpg", 0); Mat dst1, dst2; Sobel(img, dst1, CV_16S, 1, 0); //第五个参数为0，表示y方向不进行卷积运算 Sobel(img, dst2, CV_16S, 0, 1); //第四个参数为0，表示x方向不进行卷积运算 convertScaleAbs(dst1, dst1); convertScaleAbs(dst2, dst2); namedWindow("1", WINDOW_NORMAL); namedWindow("2", WINDOW_NORMAL); imshow("1", dst1); imshow("2", dst2); Mat dst; dst = Mat(dst1.size(), dst1.type()); int cols = dst1.cols, rows = dst2.rows; for (int i = 0; i < cols; i++) { for (int j = 0; j < rows; j++) { int x = dst.at<uchar>(j, i); int y = dst.at<uchar>(j, i); int xy = x + y; dst.at<uchar>(j, i) = saturate_cast<uchar>(xy); } } namedWindow("3", WINDOW_NORMAL); imshow("3", dst); waitKey(0); }

这段代码是使用OpenCV库进行图像处理的示例代码。它使用Sobel算子对输入的灰度图像进行边缘检测，并将水平和垂直方向的边缘图像进行叠加，最后显示处理后的图像。 首先，它包含了必要的头文件，并使用了cv和std命名...

std::vector<cv::String> image_paths;如何打印路径

#include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> int main(int argc, char* argv[]) { std::vector<cv::String> image_paths; cv::glob("path/to/images/*.png", image_paths, false); for ...

c语言编写用opencv将路径/root/photo/compressphoto中的.jpg图片解压缩到路径/root/photo/decompressphoto中，给出相应程序和对应的Makefile文件，注意opencv文件处于/root/opencv-4.5.1文件夹中。要求代码简洁易懂并说明效果

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { string src_path = "/root/photo/compressphoto/"; string dst_path = "/root/photo/...

c语言编写用opencv将路径/root/photo中的.jpg图片压缩到路径/root/compressphoto中，给出相应程序和对应的Makefile文件，注意opencv文件处于/root/opencv-4.5.1文件夹中。用最简洁的代码表示

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { string path = "/root/photo/"; string compress_path = "/root/compressphoto/"; vector<string>...

error: opencv2/imgproc.hpp: No such file or directory

#include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { // 读取图像 Mat image = imread("test.jpg"); // 如果图像读取失败，输出错误信息 if (image....

// main.cpp #include <iostream> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("C:\\Users\\98720\\Desktop\\BJU.jpg"); if (img.empty()) { cout << "Error" << endl; return -1; } namedWindow("pic", WINDOW_FULLSCREEN); imshow("pic", img); waitKey(); return 0; } 这个代码的结果应该是什么样子的

根据你提供的代码，它将打开一张名为"BJU.jpg"的图像，并将其显示在一个全屏窗口中。 如果图像成功加载，它将在窗口中显示图像。然后，程序将等待用户按下任意键后关闭窗口。 请确保你的图像路径是正确的，并且...

#ifndef MY_HEADER_FILE_H #define MY_HEADER_FILE_H //#include "stdafx.h" #include <WINSOCK2.H> #include <iostream> #include <stdio.h> //#include <opencv/cv.h> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> // 头文件内容 #endif 这样，可以确保在条件编译指令之前包含的头文件不会包含当前头文件，避免了文件包含自身的问题。

解释这个代码：#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { //载入图像 Mat image = imread("jiaoyan.jpg"); if (!image.data) //Check for invalid input { cout << "Could not open or find the image" << endl; return -1; } //创建窗口，显示原图 namedWindow("均值滤波原图"); imshow("均值滤波原图", image); //进行滤波 Mat out; blur(image, out, Size(3, 3)); namedWindow("均值滤波效果图"); imshow("均值滤波效果图", out); waitKey(0); return 0; }

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; 然后，它定义了一个主函数 main()。在主函数中，它通过 ...

用H.265方式压缩opencv输出的视频 cpp代码

#include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> #include <string> #include <sstream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // 打开视频文件 VideoCapture cap...

用c语言改写import cv2 import numpy as np #读取原始图像 src = cv2.imread('scenery.png') #图像灰度处理 gray = cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #自定义卷积核 kernel = np.array([[-1,-1,-1],[-1,10,-1],[-1,-1,-1]]) #kernel = np.array([[0,-1,0],[-1,5,-1],[0,-1,0]]) #图像浮雕效果 output = cv2.filter2D(gray, -1, kernel) #显示图像 cv2.imshow('Original Image', src) cv2.imshow('Emboss_1',output) #等待显示 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp> #include <iostream> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { ...

#pragma once #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace std; using namespace cv; // Lớp chứa các blob class Blob { public: int xmax, xmin, ymax, ymin, xcenter, ycenter; vector region; int width, height; int size; bool isInBlob(Point a) { if (a.x >= xmin - 2 && a.x <= xmax + 2 && a.y >= ymin - 2 && a.y <= ymax + 2) return true; return false; } void Add(Point a) { region.push_back(a); xmax = max(a.x, xmax); xmin = min(a.x, xmin); ymin = min(a.y, ymin); ymax = max(a.y, ymax); xcenter = (xmax + xmin) / 2; ycenter = (ymax + ymin) / 2; size = (xmax - xmin) * (ymax - ymin); width = xmax - xmin; height = ymax - ymin; } Blob() { xmax = ymax = xcenter = ycenter = size = 0; width = height = 0; xmin = ymin = INT_MAX; } ~Blob() {} };

这段代码定义了一个名为 Blob 的类，用于存储图像中的 blob 区域的信息。Blob 类包含以下属性： - xmax、xmin、ymax、ymin：blob 区域的最大/最小坐标值，用于计算 blob 区域的宽度和高度。 - xcenter、ycenter：...

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