#include <opencv4/core/core.hpp>

时间: 2023-08-24 22:06:40 浏览: 195
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mac 下 使用homebrew 安装的opencv4 ，文件名显示2只是因为是我后面改的

如果你的OpenCV版本是4.x，则可以使用以下代码来引用OpenCV的核心头文件： ```cpp #include <opencv4/core/core.hpp> ``` 这行代码将引入OpenCV 4.x版本的核心功能。确保你已经正确安装了OpenCV 4.x，并且编译器能够找到OpenCV的头文件路径。如果你的安装路径不同，你可能需要相应地修改`<opencv4/core/core.hpp>`的路径。 同样，确保编译器能够链接到OpenCV库文件。在编译命令中添加相应的链接标志，如`-lopencv_core`。 如果你遇到了报错或其他问题，请提供更多的信息，例如完整的代码示例和报错信息，以便我能够更具体地帮助你解决问题。
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shijue_shibie_opencv2_highgui.hpp_

#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
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opencv4.6.0-vs2019-x86.rar

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #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...

#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; } 为什么detector->detectAndDecode这句话调用几次后会导致程序崩溃

#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 ...

优化这段代码，使其可以运行 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { // 读取车牌图像 Mat image = imread("car_plate.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 图像预处理 resize(image, image, Size(400, 300)); // 调整图像大小 GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0, 0); // 高斯模糊去噪 threshold(image, image, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 二值化处理 // 特征提取 // TODO: 在这里添加特征提取代码 // 机器学习模型训练 // TODO: 在这里添加机器学习模型训练代码 // 车牌识别 // TODO: 在这里添加车牌识别代码 return 0; }

#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 2. 图像读取失败： 需要检查图片路径是否正确，以及图片是否存在。可以使用以下代码检查...

#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：...

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/cuda.hpp> #include <opencv2/cudaimgproc.hpp> #include <opencv2/cudaarithm.hpp>

#include <opencv2/opencv.hpp> 是... #include <opencv4/core/cuda.hpp> // CUDA模块 #include <opencv4/cudaimgproc.hpp> // CUDA图像处理模块 #include <opencv4/cudaarithm.hpp> // CUDA算术运算模块

无法打开opencv2/core/core.hpp

#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 4. 如果您已经完成了上述步骤，但...

#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/core/core.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...

/home/gec/Cap_Video_Recording/Cap_Video_Recording/mainwindow.h:8: error: opencv2/video.hpp: No such file or directory #include <opencv2/video.hpp> ^

其中，-I 选项指定 OpenCV 库的 include 目录路径，-L 选项指定 OpenCV 库的 lib 目录路径，-lopencv_core 和 -lopencv_video 分别指定要链接的 OpenCV 库文件。请根据你的实际情况进行调整。

opencv2/core/core.hpp: 没有那个文件或目录 2 | #include <opencv2/core/core.hpp>

这个错误提示是因为编译器无法找到 OpenCV 的核心库文件。你需要确保已经正确安装了 OpenCV 并且设置了正确的编译器选项和库路径。你可以尝试在编译选项中添加 -I 选项，指定包含 OpenCV 头文件的路径，以及 -L ...

/usr/include/opencv4/opencv2/core/eigen.hpp:63:22: error: ‘Eigen’ does not name a type; did you mean ‘eigen’?

你可以使用#include <Eigen/Dense>或者#include <eigen3/Eigen/Dense>来包含Eigen库的头文件。如果你的系统中没有安装Eigen库，你需要先安装它。 2. 确保你在使用Eigen库的时候使用了正确的命名空间。Eigen库的...

#include <opencv2/core/core.hpp> ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated.

此错误信息是一个编译错误，它指出找不到 #include <opencv2/core/core.hpp> 头文件。这个错误通常是由于没有正确安装或配置OpenCV库引起的。 要解决这个问题，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 确保您已经正确...

fatal error: opencv2/imgcodecs.hpp: 没有那个文件或目录 1 | #include <opencv2/imgcodecs.hpp> | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

g++ -I/usr/local/include/opencv4 -L/usr/local/lib -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs your_program.cpp -o your_program 这个命令将OpenCV库的路径添加到了-I和-L选项中，并且添加了...

Execution failed for task ':app:externalNativeBuildDebug'. > Build command failed. Error while executing process D:\NDK\android-sdk-windows\cmake\3.22.1\bin\ninja.exe with arguments {-C E:\desktop\MyApplication\app\.cxx\cmake\debug\armeabi-v7a myapplication} ninja: Entering directory E:\desktop\MyApplication\app\.cxx\cmake\debug\armeabi-v7a' [1/2] Building CXX object CMakeFiles/myapplication.dir/native-lib.cpp.o FAILED: CMakeFiles/myapplication.dir/native-lib.cpp.o D:\NDK\android-sdk-windows\ndk\21.4.7075529\toolchains\llvm\prebuilt\windows-x86_64\bin\clang++.exe --target=armv7-none-linux-androideabi24 --gcc-toolchain=D:/NDK/android-sdk-windows/ndk/21.4.7075529/toolchains/llvm/prebuilt/windows-x86_64 --sysroot=D:/NDK/android-sdk-windows/ndk/21.4.7075529/toolchains/llvm/prebuilt/windows-x86_64/sysroot -Dmyapplication_EXPORTS -g -DANDROID -fdata-sections -ffunction-sections -funwind-tables -fstack-protector-strong -no-canonical-prefixes -D_FORTIFY_SOURCE=2 -march=armv7-a -mthumb -Wformat -Werror=format-security -O0 -fno-limit-debug-info -fPIC -MD -MT CMakeFiles/myapplication.dir/native-lib.cpp.o -MF CMakeFiles\myapplication.dir\native-lib.cpp.o.d -o CMakeFiles/myapplication.dir/native-lib.cpp.o -c E:/desktop/MyApplication/app/src/main/cpp/native-lib.cpp E:/desktop/MyApplication/app/src/main/cpp/native-lib.cpp:3:10: fatal error: 'opencv2/core.hpp' file not found #include <opencv2/core.hpp> ^~~~~~~~~~~~~~~~~~ 1 error generated. ninja: build stopped: subcommand failed. * Try: > Run with --stacktrace option to get the stack trace. > Run with --info or --debug option to get more log output. > Run with --scan to get full insights.

这个错误提示是说在编译过程中找不到OpenCV库的头文件"opencv2/core.hpp"，你需要确认你的OpenCV库是否已经正确地导入到项目中，并且在CMakeLists.txt中正确地配置了OpenCV库的路径。你可以尝试使用下面的命令来查找...

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/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 { ...

我的代码#include <stdio.h> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> //opencl #include <opencv2/core/ocl.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { ocl::setUseOpenCL(true); UMat img; imread("../lena.jpg").copyTo(img); UMat frameGray; int64 start=0,end=0; start = getTickCount(); cvtColor(img, frameGray, COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(frameGray,frameGray , Size(3,3), 0,0); end = getTickCount(); printf("time: %f ms\n", 1000.0*(end - start)/getTickFrequency()); return 0; }

这段代码使用了 OpenCV 的 ocl 模块，启用了 OpenCL 加速。在运行之前需要确保你的系统已经安装好了 OpenCL 的驱动程序和运行时环境，并且支持你的硬件设备。如果你不确定是否已经安装好了 OpenCL，可以查看 OpenCL ...

#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/core/core.hpp> #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; ...

-Werror=’ argument ‘-Werror=non-virtual-dtor’ is not valid for C In file included from /home/user/opencv-3.4.7/modules/core/test/test_precomp.hpp:12:0, from /home/user/opencv-3.4.7/build/modules/core/opencv_test_core_pch_dephelp.cxx:1: /home/user/opencv-3.4.7/modules/core/include/opencv2/core/private.hpp:66:12: fatal error: Eigen/Core: 没有那个文件或目录 # include <Eigen/Core> ^~~~~~~~~~~~

另外，关于缺少 "Eigen/Core" 文件或目录的错误，这意味着你的编译环境缺少了Eigen库。Eigen是一个用于线性代数运算的C++模板库，如果你的代码中使用了Eigen库，并且编译环境中没有安装该库，那么你需要安装Eigen库...

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