cv::namedwindow

时间: 2023-08-08 07:08:46 浏览: 99
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cv::namedWindow,GLFWwindow以及notepad嵌入MFC示例

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cv::namedWindow是OpenCV库中的一个函数，用于创建一个可视化窗口，以便在其中显示图像或视频。它的语法如下： ```cpp void cv::namedWindow(const String& winname, int flags = WINDOW_AUTOSIZE) ``` 其中，winname参数是窗口的名称，可以自定义。flags参数是一个可选的标志，用于指定窗口的属性，例如窗口大小、调整大小的方式等。默认情况下，窗口会自动调整大小以适应显示的图像。 注意：在使用namedWindow函数之前，需要先调用cv::imshow函数来显示图像或视频帧。 请问还有什么其他问题吗？
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cv::namedWindow("My Window"); // 显示图像 cv::Mat img = cv::imread("image.jpg"); cv::imshow("My Window", img); // 等待用户按下任意键 cv::waitKey(0); // 关闭窗口 cv::destroyWindow("My Window...

void Map::play() { //Map map1("play"); init(); cv::namedWindow("play", cv::WindowFlags::WINDOW_FREERATIO); cv::imshow("play", coloredMap); cv::resizeWindow("play", 800, 600); cv::setMouseCallback("play",onmouse,this); cv::waitKey(0); //show(); }

这段代码是一个名为Map的类中的play()函数。在该函数中，进行了一系列操作，包括初始化(init())，创建一个名为"play"的窗口，显示一个名为coloredMap的图像，调整窗口大小为800x600，设置鼠标回调函数为onmouse，并...

if (timeOut || ret < 0) { continue; } cv::Mat img = cv::Mat(640, 640, CV_8UC4);// 截屏 saveDesktopImage(acquiredDesktopImage, device, deviceContext, &img); doneWithFrame(desktopDupl); if (acquiredDesktopImage) { acquiredDesktopImage->Release(); acquiredDesktopImage = nullptr; } cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_RGBA2RGB); //resize图片 cv::resize(img, img, cv::Size(640, 640)); // 创建窗口 cv::namedWindow("Display", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

这段代码是使用OpenCV库截取屏幕并显示在窗口中。其中，首先判断是否超时或者返回值小于0，如果是则继续循环。然后创建一个640x640的Mat对象img，通过调用saveDesktopImage函数将截屏保存到img中。...

这段代码怎么能显示XY坐标点=// 截屏 saveDesktopImage(acquiredDesktopImage, device, deviceContext, &img); doneWithFrame(desktopDupl); if (acquiredDesktopImage) { acquiredDesktopImage->Release(); acquiredDesktopImage = nullptr; } cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_RGBA2RGB); //resize图片 cv::resize(img, img, cv::Size(640, 640)); // 创建窗口 cv::namedWindow("Display", CV_WINDOW_AUTOSIZE); //显示图像 cv::imshow("Display", img); ////暂停，等待按键结束 cv::waitKey(0);

如果你想在窗口上显示XY坐标点，你需要在...cv::namedWindow("Display", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cv::imshow("Display", img); cv::waitKey(0); 这样，你就可以在窗口上显示一个红色的圆点，代表着图片中心的位置。

这段代码怎么能显示框架XY坐标点=// 截屏 saveDesktopImage(acquiredDesktopImage, device, deviceContext, &img); doneWithFrame(desktopDupl); if (acquiredDesktopImage) { acquiredDesktopImage->Release(); acquiredDesktopImage = nullptr; } cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_RGBA2RGB); //resize图片 cv::resize(img, img, cv::Size(640, 640)); // 创建窗口 cv::namedWindow("Display", CV_WINDOW_AUTOSIZE); //显示图像 cv::imshow("Display", img); ////暂停，等待按键结束 cv::waitKey(0);

cv::namedWindow("Display", CV_WINDOW_AUTOSIZE); // 显示图像 cv::imshow("Display", img); // 等待按键结束 cv::waitKey(0); 其中，前三行代码是从Windows桌面获取截图，并释放已获取的桌面图像，第四行代码...

cv2.namedWindow('viz', cv2.WINDOW_NORMAL, (800, 600)) TypeError: namedWindow() takes at most 2 arguments (3 given)

这个错误提示 TypeError: namedWindow() takes at most 2 arguments (3 given) 表明你在调用 cv2.namedWindow() 函数时传入了超过两个参数，而该函数通常只需要一个或两个参数。 cv2.namedWindow(name, flags=...

此代码中有以下报错信息，请修改： 1.while函数中报错“No matching function for call to 'drawResponse'” 2.No member named 'rect' in 'cv::linemod::Template' 3.No viable overloaded operator[] for type 'const std::vector<cv::Ptr<cv::linemod::Template>>' 4.主函数中detector->addTemplate部分、drawResponse部分、detector->getTemplates部分都少给了一个参数

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)...

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cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这段代码中，首先使用imread函数读取一张图像，然后调用namedWindow函数创建一个名为'image'的...

cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'imshow' > Overload resolution failed: > - mat is not a numerical tuple > - Expected Ptr<cv::cuda::GpuMat> for argument 'mat' > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'mat'

建议您检查一下代码中传递给 imshow() 函数的参数是否正确，也可以尝试使用其他函数或方法来显示图像，比如 cv2.namedWindow() 和 cv2.imshow()。如果问题仍然存在，可以尝试更新或重新安装 OpenCV 库，或者查看一下...

cv::showimg

cv::namedWindow("Image", cv::WINDOW_NORMAL); cv::imshow("Image", image); // 等待按键事件 cv::waitKey(0); return 0; } 请确保在编译和运行代码之前，你已经安装了OpenCV库，并将图像文件命名为...

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