Mat a, s,m,d; Mat water=imread("D:/vs2017 ku/雷亮老师opencv第2次作业/cf1d7ca156a4ee97534cc7e9ada54f3.jpg"); Mat photo = imread("D:/vs2017 ku/雷亮老师opencv第2次作业/clip.png"); add(photo, water, a); subtract(photo, water, s); multiply(photo, water, m); divide(photo, water, d); imshow("加:",a); imshow("减:",s); imshow("乘:",m); imshow("除:",d); waitKey(0); return 0;

时间: 2024-03-15 13:43:00 浏览: 55
这是一段使用 OpenCV 库进行图片加减乘除运算的 C++ 代码。其中,使用 `imread` 函数读取了两张图片,一张是 `cf1d7ca156a4ee97534cc7e9ada54f3.jpg`,另一张是 `clip.png`。然后分别对这两张图片进行加减乘除运算,得到四张新的图片,并使用 `imshow` 函数将其展示出来。最后使用 `waitKey` 函数等待用户按下任意键,然后返回 0。
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#include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat srcImage = imread("D:/opencv/operator/PHOTO/1.png"); Mat logoImage = imread("D:/opencv/operator/PHOTO/111.png"); Mat imageRoi = srcImage(Rect(100, 600, logoImage.cols, logoImage.rows)); Mat mask = imread("D:/opencv/operator/PHOTO/111.png", 0); logoImage.copyTo(imageRoi, mask); imwrite("D:/opencv/operator/PHOTO/21.png", srcImage); return 0; }

这段代码使用了OpenCV库来读取两图片,并将一张图片覆盖到另张图片的指定区域上。体的操作包括: 1. 引入必要的头文件和命名空间。 2. 在`main函数中,使用`im`函数读取了张图片,一张是源图片srcImage`,另一张是待覆盖的图片`logoImage`。 3. 创建一个`imageRoi`矩形区域,用来指定在源图片中覆盖的位置和大小,这里的位置是`(100, 600)`,大小是`logoImage`的宽高。 4. 使用`imread`函数读取待覆盖图片的灰度图,作为掩码`mask`。 5. 使用`copyTo`函数将待覆盖图片`logoImage`复制到源图片的指定区域`imageRoi`上,并利用掩码`mask`进行融合。 6. 使用`imwrite`函数将处理后的图片保存到指定路径。 7. 返回0,表示程序正常执行结束。 请注意,以上代码中的图片路径是绝对路径,你需要根据实际情况修改路径。

Mat img = imread("C:/yangben/images/test/a1.jpg");

在使用OpenCV处理图像时,`imread`是一个非常常用的功能,用于从指定路径读取图像文件,并将其加载为一个`Mat`对象。`Mat`对象是OpenCV中用于存储图像数据的矩阵类型。 在您提供的代码行中: ```java Mat img = imread("C:/yangben/images/test/a1.jpg"); ``` `imread`函数接受一个字符串参数,这个字符串是图像文件的路径。在这个例子中,路径是`"C:/yangben/images/test/a1.jpg"`,表示要读取位于`C:/yangben/images/test/`目录下的名为`a1.jpg`的文件。读取成功后,这个图像文件将被转换成一个`Mat`对象,并赋值给变量`img`。 需要注意的是,`imread`函数的第二个参数可以指定读取图像的方式,例如是否包含alpha通道,是否转换为灰度图像等,但是在这个例子中,第二个参数没有被指定,所以它将默认使用`IMREAD_COLOR`标志,这意味着图像将被加载为一个带有颜色的常规图像。 如果图像文件成功读取,`img`变量将包含图像数据,之后可以使用OpenCV提供的各种方法对`img`进行进一步的处理。
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#include<string> #include"resource.h" #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/core.hpp> #include <zxing/DecodeHints.h> #include <zxing/MultiFormatReader.h> #include <zxing/Result.h> #include <zxing/BinaryBitmap.h> #include <zxing/common/GlobalHistogramBinarizer.h> using namespace zxing; using namespace std; class OpenCVLuminanceSource : public zxing::LuminanceSource { private: cv::Mat image_; public: OpenCVLuminanceSource(cv::Mat image) : LuminanceSource(image.cols, image.rows), image_(image) {} zxing::ArrayRef<char> getRow(int y, zxing::ArrayRef<char> row) const { int width = getWidth(); if (!row || row->size() < width) { row = zxing::ArrayRef<char>(width); } const uchar* imgRow = image_.ptr<uchar>(y); memcpy(&row[0], imgRow, width); return row; } zxing::ArrayRef<char> getMatrix() const { int width = getWidth(); int height = getHeight(); zxing::ArrayRef<char> matrix = zxing::ArrayRef<char>(width * height); for (int y = 0; y < height; ++y) { const uchar* imgRow = image_.ptr<uchar>(y); memcpy(&matrix[y * width], imgRow, width); } return matrix; } }; int main() { cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); OpenCVLuminanceSource source(image); zxing::Ref<zxing::LuminanceSource> luminanceSource(&source); zxing::Ref<zxing::Binarizer> binarizer = zxing::Binarizer::createBinarizer(luminanceSource); zxing::Ref<zxing::BinaryBitmap> bitmap = zxing::Ref<zxing::BinaryBitmap>(new zxing::BinaryBitmap(binarizer)); zxing::DecodeHints hints; hints.setTryHarder(true); zxing::MultiFormatReader reader; zxing::Ref<zxing::Result> result = reader.decode(bitmap, hints); std::string decodedData = result->getText()->getText(); std::cout << "Decoded data: " << decodedData << std::endl; }

修改代码,消除错误,错误如下:OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下cvtColor(src_blur, src_gray, CV_RGB2GRAY); if (debug) { opencv_imgcodecs.imwrite("D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg", src_gray); System.out.println("灰度"+"D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg"); } public int plateDetect(final Mat src, Vector<Mat> resultVec) { //车牌定位 Vector<Mat> matVec = plateLocate.plateLocate(src); if (0 == matVec.size()) { return -1; } //车牌判断 if (0 != plateJudge.plateJudge(matVec, resultVec)) { return -2; } if (getPDDebug()) { int size = (int) resultVec.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { Mat img = resultVec.get(i); //车牌定位图片 String str = "D:\\PlateLocate\\carPlateLocation.jpg"; System.out.println("车牌定位图片"+str); opencv_imgcodecs.imwrite(str, img); } } return 0; } public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; } public static String[] multiPlateRecognise(String imgPath) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); return multiPlateRecognise(src); } public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_cor

改变通道数,代码如何修改public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { if (matVector.size() > 0) { //字符分割与识别 return new String[]{cr.charsRecognise(matVector.get(0))}; } } return null;public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPaths[i]); String[] ret = multiPlateRecognise(src); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(Arrays.toString(ret)); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; boolean flag =false;//是否有一个车牌号识别错误 for (String plate:ret) { if (plate == null) { continue; } String targetPlate = getTargetPlate(imgPaths[i]); if (!plate.equals(targetPlate)){ flag = true; break; } } if (flag) { errNum++; } } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum,2, RoundingMode.HALF_UP).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时:" + sumTime + "ms,平均处理时长:" + sumTime/sum + "ms,错误数量:" + errNum + ",正确识别率:" + c + "%"); } }

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