CV_WINDOW_AUTOSIZE

时间: 2023-08-06 15:06:31 浏览: 144
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CV_WINDOW_AUTOSIZE是OpenCV中的一个窗口标志，用于指定创建的窗口大小自适应于显示图像的大小。这意味着窗口的大小将根据图像的大小进行调整，以便完整显示图像。在上述代码中，使用CV_WINDOW_AUTOSIZE标志创建了一个名为"Source Image"的窗口，该窗口将根据图像的大小进行自适应调整。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* [opencv4.2.0未声明的标识符CV_WINDOW_AUTOSIZE](https://blog.csdn.net/grllery/article/details/105315736)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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win7_64&VS2010配置opencv2.4.6.

cvNamedWindow("test", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvMoveWindow("test", 5, 5); while (1) { img = cvQueryFrame(capture); cvShowImage("test", img); c = cvWaitKey(10); if (c == 27) // Esc 键 break; } ...
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OpenCV3.3.0_解决无法获取摄像头图像的源码.rar

cvNamedWindow("myWindow", CV_WINDOW_AUTOSIZE); IplImage *frame; //放置视频当前帧的图片 while (true) { frame = cvQueryFrame(capture); if (frame == NULL) { break; } //展示当前帧的图片 ...

严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 详细信息 错误 C2065 “CV_WINDOW_AUTOSIZE”: 未声明的标识符 OPencvT C:\Users\3032987057\Desktop\OPencvT\OPencvT.cpp 12

根据您提供的错误信息，错误代码C2065表示标识符“CV_WINDOW_AUTOSIZE”未声明。这通常是由于缺少必要的头文件或库文件引起的。 在OpenCV中，CV_WINDOW_AUTOSIZE是一个窗口属性常量，用于指定窗口的大小调整方式。...

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...

WINDOW_AUTOSIZE

cv_window_autosize 是 OpenCV 中的一个函数，它可以自动调整窗口的大小以适应图像的大小。使用方法为 cv2.namedWindow("window_name", cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO | cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED)。

cv2.WINDOW_AUTOSIZE

cv2.WINDOW_AUTOSIZE是OpenCV库中的一个窗口属性，用于设置窗口的大小自适应功能。当使用cv2.imshow()函数显示图像时，可以通过设置窗口属性为cv2.WINDOW_AUTOSIZE来使窗口大小自动适应图像的大小。 具体来说，cv2....

opencv中WINDOW_AUTOSIZE

在OpenCV中，WINDOW_AUTOSIZE是一种窗口大小的标志，它指定窗口大小...cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.imshow('image', img) # 等待按键 cv2.waitKey(0) # 销毁窗口 cv2.destroyAllWindows()

WINDOW_AUTOSIZE的头文件是什么

WINDOW_AUTOSIZE不是一个头文件，它是OpenCV图像...当使用cv::imshow()函数显示图像时，可以将第二个参数设置为WINDOW_AUTOSIZE来指定窗口大小自适应图像大小。在C++中，需要包含以下头文件： cpp #include

cv::namedWindow("corner", cv::WINDOW_AUTOSIZE)

This code creates a window named "corner" with the auto-size option enabled using the OpenCV library in C++. The window is used to display an image or video stream with detected corners or keypoints. ...

cv2.namedWindow("input", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.imshow("input", gray) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

首先使用cv2.namedWindow()函数创建一个名为"input"的窗口并指定窗口大小为自适应大小。然后使用cv2.imshow()函数在该窗口中显示灰度图像。cv2.waitKey(0)函数会等待用户按下任意按键后才会继续执行程序。最后...

import cv2 if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(3) if cap.isOpened(): window_handle = cv2.namedWindow("D435", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # 逐帧显示 while cv2.getWindowProperty("D435", 0) >= 0: ret_val, img = cap.read() cv2.imshow("D435", img) keyCode = cv2.waitKey(30) & 0xFF if keyCode == 27:# ESC键退出 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() else: print("打开摄像头失败")

这段代码是使用OpenCV库来打开摄像头，并且逐帧显示摄像头捕获的图像。它首先导入了OpenCV库，然后定义了一个名为cap的VideoCapture对象，用于捕获摄像头的视频流。如果摄像头成功打开，则创建一个名为"D435"的窗口...

import cv2 img =cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\4.jpg",0) cv2.namedWindow("image",cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.imshow("image",img) cv2.waitKey(0) cv2.imwrite(r"C:\Users\Administrator\Desktop\4.jpg",img) cv2.destroyAllWindows()给这段代码加上注释

cv2.namedWindow("image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # 在 "image" 窗口中显示读取的图片 cv2.imshow("image", img) # 等待用户按下任意键后关闭窗口 cv2.waitKey(0) # 将处理过的图片保存到指定路径下 cv2.imwrite(r...

#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src; // set a src lei src = imread("C:/Users\520\Desktop\image", IMREAD_UNCHANGED); if (!src.data) { cout << "could not load image..4." << endl; return -1; } namedWindow("input image", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input image", src); waitKey(0); return 0; }

您的代码中存在一个问题，即在读取图像的路径时，路径中的反斜杠（\）没有使用转义符号，会导致编译器无法正确识别路径。 您可以将读取图像的路径改为以下形式： src = imread("C:/Users/520/Desktop/image....

修改代码使其能动态调整分辨率 def run(self): self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('视频服务器已经启动...') print(f'\n工作地址是：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程视频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") cv2.namedWindow('Remote',cv2.WINDOW_AUTOSIZE) while True: cap = cv2.VideoCapture(0) # 动态调整画面分辨率 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) if width > 800: scale_percent = 50 # 缩小画面尺寸 new_width = int(width * scale_percent / 100) new_height = int(height * scale_percent / 100) frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA) while len(data)<payload_size: data+=conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data) < msg_size: data += conn.recv(81920) zframe_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frame_data = zlib.decompress(zframe_data) #解压数据 frame = pickle.loads(frame_data) #还原 cv2.imshow('Remote',frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF ==27: break

cv2.namedWindow('Remote',cv2.WINDOW_AUTOSIZE) while True: # 动态调整画面分辨率 cap = cv2.VideoCapture(0) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_...

import numpy as np import cv2 #pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple opencv-python，安装 # 实例化人脸 #======================================注意此处路径修改为你的电脑对应路径=========================== face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\1\python310\lib\site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml')#xml来源于资源文件。 # 读取测试图片 img = cv2.imread('faces.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) # 将原彩色图转换成灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 开始在灰度图上检测人脸，输出是人脸区域的外接矩形框 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=1) # 遍历人脸检测结果 for (x,y,w,h) in faces: # 在原彩色图上画人脸矩形框 cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),2) # 显示画好矩形框的图片 cv2.namedWindow('faces', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.imshow('faces',img) # 等待退出键 cv2.waitKey(0) # 销毁显示窗口 cv2.destroyAllWindows()

程序首先使用cv2.CascadeClassifier()实例化了一个人脸级联分类器(face_cascade)，并读取了一张测试图片(faces.jpg)。然后，程序将彩色图片转换为灰度图(gray)，并使用detectMultiScale()函数在灰度图上检测人脸，...

int main() { String filename = "D:\\code\\opencv-4.5.0-vc14_vc15\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"; CascadeClassifier face_classifiler; if (!face_classifiler.load(filename)) { printf("The CascadeClassifier load fail!"); return 0; } namedWindow("face", WINDOW_AUTOSIZE); VideoCapture capture(1); Mat frame; Mat gray; while (capture.read(frame)) { cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, gray); vector<Rect>faces; face_classifiler.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3, 0, Size(30, 30)); for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) { rectangle(frame, faces[static_cast<int>(t)], Scalar(255, 255, 0), 2, 8, 0); cv::Point locate; locate.x = (float)(faces[static_cast<int>(t)].x + faces[static_cast<int>(t)].width / 4); locate.y = (float)(faces[static_cast<int>(t)].y - 10); putText(frame, "Person", locate, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 0, 255), 2, 8); } imshow("face", frame); if (waitKey(10) == 27) { break; } } capture.release(); destroyAllWindows(); return 0; }

这段代码是一个使用OpenCV库进行人脸检测的程序。代码主要做了以下几个步骤： 1. 导入必要的头文件和命名空间。 2. 设置人脸级联分类器的文件路径。 3. 加载级联分类器，如果加载失败则输出错误信息并返回。...

cv_window_autosize

cv_window_autosize 是 OpenCV 中的一个函数，它可以自动调整窗口的大小以适应图像的大小。使用方法为 cv2.namedWindow("window_name", cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO | cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED)。

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