一个目录下只有一个.cpp文件和一张图片,目的是使图片灰度化,编译该.cpp文件的步骤是什么
时间: 2024-02-23 15:00:46 浏览: 20
编译该.cpp文件的步骤如下:
1. 打开命令行终端,进入到该.cpp文件所在的目录。
2. 执行以下命令编译.cpp文件:
```
g++ -o output_file input_file.cpp
```
其中,`output_file`是编译输出的可执行文件的文件名,`input_file.cpp`是待编译的.cpp文件的文件名。
对于本例,可以执行如下命令:
```
g++ -o gray_image gray_image.cpp
```
这样就会生成一个名为`gray_image`的可执行文件。
3. 执行以下命令运行可执行文件:
```
./output_file
```
其中,`output_file`是编译输出的可执行文件的文件名。
对于本例,可以执行如下命令:
```
./gray_image
```
这样就可以将图片灰度化了。
相关问题
请使用cvtColor()函数、resize函数、cv_bridge函数,给出ubantu系统下将ros仿真摄像头图像输出为灰度图并降低分辨率的.cpp文件,同时给出其编译方法
下面是将ROS仿真摄像头图像输出为灰度图并降低分辨率的cpp代码:
```cpp
#include <ros/ros.h>
#include <sensor_msgs/Image.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <image_transport/image_transport.h>
const int WIDTH = 320;
const int HEIGHT = 240;
void imageCallback(const sensor_msgs::Image::ConstPtr& msg)
{
cv::Mat image;
cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;
try
{
cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8);
cv::cvtColor(cv_ptr->image, image, CV_BGR2GRAY); // 将图像转为灰度图
cv::resize(image, image, cv::Size(WIDTH, HEIGHT)); // 降低分辨率
}
catch (cv_bridge::Exception& e)
{
ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());
return;
}
// 显示图像
cv::imshow("image", image);
cv::waitKey(1);
}
int main(int argc, char **argv)
{
ros::init(argc, argv, "camera_subscriber");
ros::NodeHandle nh;
cv::namedWindow("image");
image_transport::ImageTransport it(nh);
image_transport::Subscriber sub = it.subscribe("/camera/image_raw", 1, imageCallback);
ros::spin();
cv::destroyWindow("image");
return 0;
}
```
编译方法:
1. 在ROS工作空间的src目录下创建一个新的package:`catkin_create_pkg image_subscriber roscpp sensor_msgs cv_bridge image_transport opencv2`
2. 在package目录下创建一个新的cpp文件:`image_subscriber.cpp`
3. 在CMakeLists.txt中添加以下内容:
```cmake
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
add_executable(image_subscriber src/image_subscriber.cpp)
target_link_libraries(image_subscriber ${OpenCV_LIBRARIES} ${catkin_LIBRARIES})
```
4. 在terminal中进入ROS工作空间的根目录,执行`catkin_make`命令进行编译
注:需将以上代码保存在`image_subscriber.cpp`文件中,并将其放置于`src`文件夹下。
能基于linemod算法,使用c++语言,在clion下,写出一个模板图片与视频的模板匹配代码吗?
当然可以!以下是一个基于LineMod算法的模板匹配代码示例,使用C++语言编写,并在CLion下运行:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/linemod.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
void drawResponse(const std::vector<cv::linemod::Match>& matches, cv::Mat& dst, const std::vector<cv::Ptr<cv::linemod::Template>>& templates, const cv::Ptr<cv::linemod::Detector>& detector);
int main()
{
// 读取模板图片
cv::Mat templateImage = cv::imread("template.png", 0);
if (templateImage.empty())
{
std::cout << "Failed to read template image!" << std::endl;
return -1;
}
// 创建模板对象
std::vector<cv::Mat> templateImages;
templateImages.push_back(templateImage);
cv::Ptr<cv::linemod::Detector> detector = cv::linemod::getDefaultLINE();
detector->addTemplate(templateImages, "template");
// 读取视频
cv::VideoCapture cap("video.mp4");
if (!cap.isOpened())
{
std::cout << "Failed to open video!" << std::endl;
return -1;
}
// 创建窗口
cv::namedWindow("Template Matching", cv::WINDOW_NORMAL);
// 进行模板匹配
cv::Mat frame;
while (cap.read(frame))
{
// 转换为灰度图像
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 运行模板匹配
std::vector<cv::linemod::Match> matches;
detector->match(gray, 80, matches);
// 绘制匹配结果
drawResponse(matches, frame, detector->getTemplates("template"), detector);
// 显示匹配结果
cv::imshow("Template Matching", frame);
// 按下ESC键退出
if (cv::waitKey(1) == 27)
break;
}
// 释放资源
cv::destroyAllWindows();
cap.release();
return 0;
}
void drawResponse(const std::vector<cv::linemod::Match>& matches, cv::Mat& dst, const std::vector<cv::Ptr<cv::linemod::Template>>& templates, const cv::Ptr<cv::linemod::Detector>& detector)
{
for (size_t i = 0; i < matches.size(); ++i)
{
const cv::linemod::Match& match = matches[i];
const std::vector<cv::linemod::Template>& classTemplates = templates[match.class_id]->templates;
for (size_t j = 0; j < classTemplates.size(); ++j)
{
cv::Mat display = dst.clone();
cv::Rect rect = classTemplates[j].rect;
cv::rectangle(display, rect, cv::Scalar(0, 255, 255));
cv::Point center(match.x, match.y);
cv::circle(display, center, 5, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
cv::imshow("Template Matching", display);
}
}
}
```
请确保安装了OpenCV库,并将示例代码中的`template.png`和`video.mp4`替换为你自己的模板图片和视频文件路径。你可以使用CLion来编译和运行这段代码。
注意:这只是一个简单的示例,实际使用中可能需要进行更多的参数调整和优化。希望对你有帮助!
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![.zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
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