openCV marker数目

根据提供的引用内容，生成OpenCV marker的数量是通过指定字典和调用`cv::aruco::drawMarker()`函数来生成的。在引用的代码中，使用了`cv::aruco::getPredefinedDictionary()`函数来指定字典，并且调用`cv::aruco::drawMarker()`函数来生成marker图像。在这个例子中，生成的marker图像的数量是1。因此，OpenCV marker的数量是1。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

opencv2 opencv4

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台的开源计算机视觉库，它可以帮助开发者快速构建高效的计算机视觉应用程序。

OpenCV2 和 OpenCV4 都是 OpenCV 的版本，其中 OpenCV2 是较老的版本，而 OpenCV4 是较新的版本。OpenCV4 比 OpenCV2 更加完善和稳定，包含更多的功能和特性，同时也修复了一些在 OpenCV2 中存在的 bug。OpenCV4 还支持 C++11 标准，提高了代码的可读性和可维护性。总体来说，如果是新的项目，建议使用 OpenCV4。

mfc opencv

MFC (Microsoft Foundation Classes) 是 Microsoft 提供的一套用于 Windows 开发的框架，它简化了 Windows 应用程序的开发过程，提供了丰富的控件和组件。而 OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉库，主要用于实时图像处理、计算机视觉任务和机器学习。

当 MFC 和 OpenCV 结合使用时，通常是为了在 Windows 应用中集成 OpenCV 的图像处理和分析功能。MFC 可以作为界面工具提供图形用户界面，而 OpenCV 提供底层的图像处理算法和机器学习模块，例如读取、显示、处理图片，进行特征检测、人脸识别等。

具体的应用可能包括：

1. **图像显示和预览**：使用 MFC 的对话框或窗口显示 OpenCV 读取的图像。
2. **图像处理**：MFC 应用中嵌入 OpenCV 函数，对图像进行灰度处理、边缘检测、滤波等操作。
3. **视频流**：MFC 控制视频播放，OpenCV 对视频帧进行实时处理。
4. **机器学习**：使用 OpenCV 的机器学习模块（如 SVM、Haar cascades）在 MFC 中实现简单的对象识别或人脸识别。

如果你想深入了解如何结合 MFC 和 OpenCV，你可以考虑以下几个问题：

1. 如何在 MFC 应用中正确地加载和显示 OpenCV 图像？
2. 如何将 OpenCV 的图像处理函数封装成 MFC 的类或方法？
3. 如何集成 OpenCV 的机器学习模型到 MFC 的用户界面中进行交互？