给定一段视频帧序列，请给出C++使用OpenCV识别视频中固定字幕和滚动字幕的代码

下面是使用OpenCV识别视频中固定字幕和滚动字幕的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取视频帧序列
    VideoCapture cap("video.mp4");
    if (!cap.isOpened())
    {
        std::cout << "Failed to open video file!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 获取视频帧的宽度和高度
    int width = cap.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
    int height = cap.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);

    // 定义滚动字幕区域的上下边界
    int top_boundary = height - 100;
    int bottom_boundary = height - 50;

    // 创建窗口
    namedWindow("Video", WINDOW_NORMAL);

    while (true)
    {
        Mat frame;
        cap >> frame;

        if (frame.empty())
        {
            break;
        }

        // 检测固定字幕
        Mat subtitle_roi = frame(Rect(0, 0, width, 50));
        Mat subtitle_gray;
        cvtColor(subtitle_roi, subtitle_gray, COLOR_BGR2GRAY);
        threshold(subtitle_gray, subtitle_gray, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
        double subtitle_pixels = countNonZero(subtitle_gray);
        double subtitle_area = subtitle_roi.cols * subtitle_roi.rows;
        double subtitle_ratio = subtitle_pixels / subtitle_area;

        if (subtitle_ratio > 0.5)
        {
            putText(frame, "Subtitle detected", Point(50, 50), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2);
        }

        // 检测滚动字幕
        Mat scroll_subtitle_roi = frame(Rect(0, top_boundary, width, bottom_boundary - top_boundary));
        Mat scroll_subtitle_gray;
        cvtColor(scroll_subtitle_roi, scroll_subtitle_gray, COLOR_BGR2GRAY);
        threshold(scroll_subtitle_gray, scroll_subtitle_gray, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
        double scroll_subtitle_pixels = countNonZero(scroll_subtitle_gray);
        double scroll_subtitle_area = scroll_subtitle_roi.cols * scroll_subtitle_roi.rows;
        double scroll_subtitle_ratio = scroll_subtitle_pixels / scroll_subtitle_area;

        if (scroll_subtitle_ratio > 0.5)
        {
            putText(frame, "Scrolling subtitle detected", Point(50, height - 50), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2);
        }

        // 显示视频帧
        imshow("Video", frame);

        // 等待按键事件
        int key = waitKey(30);
        if (key == 27)
        {
            break;
        }
    }

    // 释放视频帧序列
    cap.release();

    // 关闭窗口
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先读取视频帧序列，并获取视频帧的宽度和高度。然后，我们定义了滚动字幕区域的上下边界，这里假设滚动字幕出现在视频帧的底部。

在每个视频帧中，我们使用OpenCV的 `Rect()` 函数截取固定字幕和滚动字幕区域的ROI，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用 `threshold()` 函数对灰度图像进行二值化处理，以便更好地识别字幕。

接下来，我们计算字幕区域的非零像素数和区域面积，并计算它们的比率。如果比率大于0.5，则我们认为该区域包含字幕。

最后，我们在视频帧中使用 `putText()` 函数将检测到的字幕类型绘制出来，并使用 `imshow()` 函数显示视频帧。我们还使用 `waitKey()` 函数等待按键事件，并在按下ESC键时退出程序。

请注意，此示例代码仅用于演示目的，并不一定能够准确地识别所有类型的字幕。如果您需要更精确的字幕识别算法，建议使用深度学习模型，如基于卷积神经网络（CNN）的字幕检测算法。