C++ 未定义标识符 "CV_GRAY2BGR"

时间: 2023-09-26 12:08:45 浏览: 240
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VC 颜色棒 C++类封装的

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CV_GRAY2BGR 是OpenCV库中的一个常量，用于将灰度图像转换为BGR彩色图像。如果你在编译代码时遇到了 "未定义标识符" 的错误，可能是因为你没有正确地包含和链接OpenCV库。 解决此问题的方法是确保你已经正确地包含了OpenCV库，并且在编译时链接了相应的库文件。具体的步骤会根据你使用的编程语言和开发环境而有所不同。 在C++中，你需要添加以下代码来包含OpenCV库： ``` #include <opencv2/opencv.hpp> ``` 并且在编译时链接OpenCV库。例如，在Linux上，你可以使用以下命令来编译： ``` g++ your_code.cpp -o your_executable `pkg-config --cflags --libs opencv` ``` 如果你使用的是其他编程语言或开发环境，请参考相应的文档或教程，以确保正确地包含和链接OpenCV库。
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标识符是一个字符序列，用来标识变量、函数、数据类型等。任何程序都离不开标识符，也就是说，不可能有没有标识符的C++程序。在程序2-1中，include、void、main、int、i、cin、cout等都是标识符。
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gray_image.rar_Opencv值_opencv gray_图像处理 vs

cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); 3. 执行直方图均衡化： cpp cv::Mat eqGray; cv::equalizeHist(gray, eqGray); 4. 二值化处理： cpp int threshold_value; cv::threshold...

error: ‘CV_GRAY2BGR’ was not declared in this scope

如果你已经包含了这个头文件，那么可能是因为你的 OpenCV 版本不支持 CV_GRAY2BGR，你可以尝试使用 cv::cvtColor 函数来代替。例如，将灰度图像转换为 BGR 彩色图像的代码如下： c++ cv::Mat grayImage, bgr...

CV_RGB2GRAY未定义的标识符如何解决

3. 如果仍然出现 CV_RGB2GRAY 未定义的标识符错误，可以尝试使用 cv::COLOR_RGB2GRAY 或者 cv::COLOR_BGR2GRAY 代替 CV_RGB2GRAY。这两个常量是 OpenCV 3.x 版本中提供的。 cpp cvtColor(g_srcImage, g_...

未定义标识符"ReaderException"

cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY); // 创建二维码读取器 Ref<QRCodeReader> reader(new QRCodeReader()); // 创建二维码解码器 Ref<BinaryBitmap> bitmap(new BinaryBitmap( ...

cv::Mat input_image = imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);cv::Mat gray_image;cv::cvtColor(input_image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);gray_image.convertTo(gray_image, CV_8U);用python改写这段代码

gray_image = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_image = cv2.convertScaleAbs(gray_image, alpha=(255.0/65535.0)) # 将图像转换为8位深度 if input_image is None: print("Input image is ...

C++ OpenCV中BGR2gray

- *1* *2* [C++ OpenCV cvColor（src, gray_src, CV_BGR2GRAY）未声明的标识符的解决办法](https://blog.csdn.net/qq_46067306/article/details/120691828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226....

import numpy as np import cv2 as cv # 加载图片 img = cv.imread('4.jpg') # 灰度化 img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, thresh = cv.threshold(img_gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) # 寻找连通域 num_labels, labels, stats, centroids = cv.connectedComponentsWithStats(thresh, connectivity=8) # 计算平均面积 areas = list() for i in range(num_labels): areas.append(stats[i][-1]) print("轮廓%d的面积:%d" % (i, stats[i][-1])) area_avg = np.average(areas[1:-1]) print("轮廓平均面积:", area_avg) # 筛选超过平均面积的连通域 image_filtered = np.zeros_like(img) for (i, label) in enumerate(np.unique(labels)): # 如果是背景，忽略 if label == 0: continue if stats[i][-1] < area_avg : image_filtered[labels == i] = 255 #cv.imshow("image_filtered", image_filtered) #cv.imshow("img", img) cv.imwrite('4.jpg',image_filtered ) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows(),将上述代码转化为c++形式

cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY); // 二值化 Mat thresh; threshold(img_gray, thresh, 127, 255, THRESH_BINARY); // 寻找连通域 Mat labels, stats, centroids; int num_labels = ...
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cvtColor()函数可以将RGB图像转换为灰度图像，如cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY);。 在计算直方图后，我们可以调用equalizeHist()函数对图像进行直方图均衡化，例如cv::equalizeHist...
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cv::cvtColor(bgrImage, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); 接下来是图像增强，这是提高图像质量或突出某些特征的过程。这包括直方图均衡化、平滑滤波和锐化等操作。例如，直方图均衡化可以扩大图像的动态范围，...

将以下代码转成python cv::Mat light2(cv::Mat input) { cvtColor(input, input, cv::COLOR_GRAY2BGR); int height = input.rows; int width = input.cols; int channels = input.channels(); double alpha = 3;//像素增加权重，即：每个像素都扩大1.2倍，用于增加图像的对比度 double beta = -200;//用于增加亮度 cv::Mat dst;//输出图像 dst = cv::Mat::zeros(input.size(), input.type());//创建一个都是0的Mat，即纯黑色的mat //下面是增加亮度及对比度的关键代码 for (int y = 0; y < height; y++) { for (int x = 0; x < width; x++) { dst.at<cv::Vec3b>(y, x)[0] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * input.at<cv::Vec3b>(y, x)[0] + beta); dst.at<cv::Vec3b>(y, x)[1] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * input.at<cv::Vec3b>(y, x)[1] + beta); dst.at<cv::Vec3b>(y, x)[2] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * input.at<cv::Vec3b>(y, x)[2] + beta); } } return dst; }

input = cv2.cvtColor(input, cv2.COLOR_GRAY2BGR) height, width, channels = input.shape alpha = 3 beta = -200 dst = cv2.Mat.zeros(input.shape, input.type()) for y in range(height): for x in ...

C++ 从opencv转换格式CV_8UC1

cv::cvtColor(src, src_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度 } else if (src.depth() != CV_8U || src.channels() != 1) // 检查是否已经是单通道的8位无符号整数 { cv::Mat temp; // 创建临时存储空间 cv:...

img=cv2.threshold(image,90,255,cv2.THRESH_BINARY) #调整裁剪效果 阈值算法速度优于canny算法 # img = cv2.Canny(image,100,20) # cannyb = cv2.resize(b,None,fx=0.25,fy=0.25) # cv2.imshow('Canny', cannyb) # cv2.waitKey(0) binary_image=img[1] #二值图--具有三通道 # binary_image = img # binary_image=cv2.cvtColor(binary_image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # print(binary_image.shape) #改为单通道 x = binary_image.shape[1] print("宽度x=", x) y=binary_image.shape[0] print("高度y=",y) x_min = 0 y_min = 0 x_max = 0 y_max = 0 count = 0 for r in range(y): if 255 in binary_image[r][:]: if count == 0: y_min = r count += 1 y_max = r

// cv::cvtColor(binary_image, binary_image, cv::COLOR_BGR2GRAY); // std::cout << binary_image.size() ; int x = binary_image.cols; std::cout 宽度x=" ; int y = binary_image.rows; std::cout 高度y=" ; int...

import cv2 import math def cal_ang(start, center, end): point_1 = start point_2 = center point_3 = end a = math.sqrt( (point_2[0] - point_3[0]) * (point_2[0] - point_3[0]) + (point_2[1] - point_3[1]) * (point_2[1] - point_3[1])) b = math.sqrt( (point_1[0] - point_3[0]) * (point_1[0] - point_3[0]) + (point_1[1] - point_3[1]) * (point_1[1] - point_3[1])) c = math.sqrt( (point_1[0] - point_2[0]) * (point_1[0] - point_2[0]) + (point_1[1] - point_2[1]) * (point_1[1] - point_2[1])) A = math.degrees(math.acos((a * a - b * b - c * c) / (-2 * b * c))) B = math.degrees(math.acos((b * b - a * a - c * c) / (-2 * a * c))) C = math.degrees(math.acos((c * c - a * a - b * b) / (-2 * a * b))) return B img = cv2.imread('46.png') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(gray, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) hull = cv2.convexHull(contours[0],returnPoints=False) defects = cv2.convexityDefects(contours[0],hull) start = end = (0,0) for i in range(0,defects.shape[0]): s,e,f,d = defects[i,0] start = tuple(contours[0][s][0]) end = tuple(contours[0][e][0]) far = tuple(contours[0][f][0]) if d > 5000: cv2.line(img,start,end,[0,255,0],2) cv2.circle(img,end,5,[0,0,255],-1) cv2.circle(img,start,5,[0,0,255],-1) break cv2.imshow('find', img) center,radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[0]) cv2.circle(img,(int(center[0]),int(center[1])),8,(255,0,255),-1) cv2.circle(img,end,8,[255,0,0],-1) cv2.circle(img,start,8,[255,0,0],-1) cv2.line(img,start,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) cv2.line(img,end,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) angle = cal_ang(start,center,end) print('angle = %0.2f' % angle) length = (1 - angle / 360.0) * math.pi * radius * 2 print((angle / 360.0)) print('radius = %0.2f' % radius) strL = 'length=%0.2f' % length cv2.putText(img,strL,(int(center[0]-40),int(center[1]+40)),0,0.8,(0,255,0),2) cv2.imshow('result', img) angle_1 = cal_ang(start, center, ((center[0]+100),(center[1]))) angle_2 = cal_ang(end, center, ((center[0]+100),(center[1]))) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,-angle_1,0,(255,0,255),2, cv2.LINE_AA) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,0,angle_2,(255,0,255),2,cv2.LINE_AA) cv2.imshow('result', img) cv2.imwrite('result.png',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows(),将这段代码转换为c++

cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); threshold(gray, gray, 70, 255, THRESH_BINARY); vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(gray, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL,...

void Extract1DEdge::GetProfieMat() { if (m_mInputMat.empty()) { return; } if (m_mInputMat.channels() > 1) { cvtColor(m_mInputMat, m_mInputMat, COLOR_BGR2GRAY); } Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(m_mInputMat, m_mInputMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP); Mat newCenter = RotateMat * (Mat_<double>(3, 1) << m_pdCenter.x, m_pdCenter.y, 1); double x = newCenter.at<double>(0, 0); double y = newCenter.at<double>(1, 0); Mat M = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, x - m_dLength * 0.5, 0, 1, y - m_dHeight * 0.5); warpAffine(m_mInputMat, m_mInputMat, M, Size2d(m_dLength, m_dHeight), WARP_INVERSE_MAP); }如何保持两个warpAffine效果不变的情况下加速这段代码给个例程

cvtColor(m_mInputMat, m_mInputMat, COLOR_BGR2GRAY); } // 将输入图像转换为UMat格式 UMat inputMat = m_mInputMat.getUMat(ACCESS_READ); // 计算旋转矩阵 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_...

#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){ // 读取图像并进行预处理 Mat src = imread("test.jpg"); Mat gray, binary; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); imshow("binary", binary); // 计算轮廓 vector<vector > contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point()); // 计算中心、质心、重心、外接圆圆心 Point2f center, centroid, gravity, minEnclosingCircleCenter; Moments mu = moments(contours[0], false); center = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00); minEnclosingCircle(contours[0], minEnclosingCircleCenter, radius); centroid = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00); gravity = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00 + 50); // 绘制结果 Mat drawing = Mat::zeros(binary.size(), CV_8UC3); circle(drawing, center, 5, Scalar(0, 0, 255), -1); circle(drawing, centroid, 5, Scalar(0, 255, 0), -1); circle(drawing, gravity, 5, Scalar(255, 0, 0), -1); circle(drawing, minEnclosingCircleCenter, 5, Scalar(0, 255, 255), -1); imshow("result", drawing); waitKey(0); return 0;}添加更详细的注释

cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 将图像转换为灰度图像 threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 对灰度图像进行二值化 imshow("binary", binary); // 显示二值图像 // ...

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