#include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp>

时间: 2023-07-02 19:08:58 浏览: 174
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shijue_shibie_opencv2_highgui.hpp_

这是一个基于OpenCV库的C++程序，用于处理图像。其中包含了三个头文件： - imgcodecs.hpp：用于读写图像文件； - highgui.hpp：用于图形用户界面（GUI）； - imgproc.hpp：用于图像处理。 这些头文件提供了一系列函数和类，可以实现图像的读取、显示、处理等操作。需要注意的是，使用这些头文件前，需要先安装OpenCV库，并且在编译时链接OpenCV库。
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bmp.zip_herselfxt2_opencv C++ 图像_opencv图片转bmp

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 接下来，我们将创建一个函数，该函数接受JPEG图像的路径作为输入，读取图像，然后将其保存为BMP格式： cpp void convertJpgToBmp(const std::string& jpgPath, ...
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OpenCV2.framework.zip

例如，#include <opencv2/opencv.hpp>可以引入OpenCV的基本功能，而#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>则可以使用图像显示和视频读取等功能。 4. **Modules**: 这部分包含了OpenCV的不同模块，每个模块...

#ifndef MY_HEADER_FILE_H #define MY_HEADER_FILE_H //#include "stdafx.h" #include <WINSOCK2.H> #include <iostream> #include <stdio.h> //#include <opencv/cv.h> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> // 头文件内容 #endif 这样，可以确保在条件编译指令之前包含的头文件不会包含当前头文件，避免了文件包含自身的问题。

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>报错

如果你在包含<opencv2/highgui/highgui.hpp>时遇到了错误，可能是由于以下几种原因： 1. 没有正确安装OpenCV库：请确保你已经成功安装了OpenCV库，并且路径配置正确。你可以尝试重新安装OpenCV库，或者检查路径...

#include <iostream> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { VideoCapture capture("D:/dvp/sample/dataset/traffic.mp4"); if (!capture.isOpened()) { //error in opening the video input cerr << "Unable to open file!" << endl; return 0; } Mat frame, roi, hsv_roi, mask; // take first frame of the video capture >> frame; // setup initial location of window Rect track_window(300, 200, 100, 50); // simply hardcoded the values // set up the ROI for tracking roi = frame(track_window); cvtColor(roi, hsv_roi, COLOR_BGR2HSV); inRange(hsv_roi, Scalar(0, 60, 32), Scalar(180, 255, 255), mask); float range_[] = { 0, 180 }; const float* range[] = { range_ }; Mat roi_hist; int histSize[] = { 180 }; int channels[] = { 0 }; calcHist(&hsv_roi, 1, channels, mask, roi_hist, 1, histSize, range); normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, NORM_MINMAX); // Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt TermCriteria term_crit(TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1); while (true) { Mat hsv, dst; capture >> frame; if (frame.empty()) break; cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV); calcBackProject(&hsv, 1, channels, roi_hist, dst, range); // apply meanshift to get the new location meanShift(dst, track_window, term_crit); // Draw it on image rectangle(frame, track_window, 255, 2); imshow("img2", frame); setMouseCallback("img2", onMouse, 0); int keyboard = waitKey(30); if (keyboard == 'q' || keyboard == 27) break; } }帮我更改此段代码，使其能够通过gui使用鼠标来框选指定区域

#include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include ...

解释这个代码：#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { //载入图像 Mat image = imread("jiaoyan.jpg"); if (!image.data) //Check for invalid input { cout << "Could not open or find the image" << endl; return -1; } //创建窗口，显示原图 namedWindow("均值滤波原图"); imshow("均值滤波原图", image); //进行滤波 Mat out; blur(image, out, Size(3, 3)); namedWindow("均值滤波效果图"); imshow("均值滤波效果图", out); waitKey(0); return 0; }

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; 然后，它定义了一个主函数 main()。在主函数中，它通过 ...

#include <iostream> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("F:\\图像处理\\图片\\待修复图像.png"); if (img.empty()) { cout << "请检查文件名称是否有误！" << endl; return -1; } imshow("img", img); //转化为灰度图 Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); //通过阈值处理生成Mask掩码 Mat imgMask; threshold(gray, imgMask, 245, 255, THRESH_BINARY); //对Mask掩码膨胀处理，增加Mask的面积 Mat Kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); dilate(imgMask, imgMask, Kernel); //图像修复 Mat imgInpaint; inpaint(img, imgMask, imgInpaint, 5, INPAINT_NS); //显示处理结果 imshow("imgMask", imgMask); imshow("img修复后", imgInpaint); waitKey(0); return 0; }

import cv2 img = cv2.imread("F:\\图像处理\\图片\\待修复图像.png") if img is None: print("请检查文件名称是否有误！") else: cv2.imshow("img", img) # 转化为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2....

#pragma once #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace std; using namespace cv; // Lớp chứa các blob class Blob { public: int xmax, xmin, ymax, ymin, xcenter, ycenter; vector region; int width, height; int size; bool isInBlob(Point a) { if (a.x >= xmin - 2 && a.x <= xmax + 2 && a.y >= ymin - 2 && a.y <= ymax + 2) return true; return false; } void Add(Point a) { region.push_back(a); xmax = max(a.x, xmax); xmin = min(a.x, xmin); ymin = min(a.y, ymin); ymax = max(a.y, ymax); xcenter = (xmax + xmin) / 2; ycenter = (ymax + ymin) / 2; size = (xmax - xmin) * (ymax - ymin); width = xmax - xmin; height = ymax - ymin; } Blob() { xmax = ymax = xcenter = ycenter = size = 0; width = height = 0; xmin = ymin = INT_MAX; } ~Blob() {} };

这是一个使用OpenCV库实现的Blob类，用于表示图像中的连通区域。Blob类具有以下属性和方法： 属性： - xmax, xmin, ymax, ymin：表示连通区域的最大和最小的x和y坐标。 - xcenter, ycenter：表示连通区域的中心点...

#ifndef _OPENCV_FACE_PROCESS_H_ #define _OPENCV_FACE_PROCESS_H_ #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/objdetect.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/face.hpp" #include <semaphore.h> #include "type.h" using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::face; #define FRONTAL_TACE_HAAR_XML "resource/haarcascade_frontalface_alt.xml" class face_detect { public: face_detect(void); int face_detect_init(void); void face_detect_deinit(void); public: uint8_t *frame_buf; uint32_t frame_size; sem_t detect_sem; CascadeClassifier face_cascade; }; class face_recogn { private: public: face_recogn(void); int face_recogn_init(void); void face_recogn_deinit(void); public: Ptr<LBPHFaceRecognizer> mod_LBPH; Mat face_mat; sem_t recogn_sem; int recogn_avalid; // 0-unavaliable 1-avalidiable }; int face_database_train(void); int opencv_put_frame_detect(uint8_t *buf, int len); int opencv_get_frame_detect(uint8_t *buf, int size); int start_face_process_task(void); #endif // _OPENCV_FACE_PROCESS_H_

首先是一些头文件的引用，包括OpenCV的core、objdetect、imgproc、highgui和face模块，以及一些其他需要的头文件。 然后是一些命名空间的声明，使用std、cv和cv::face命名空间。 接下来是一些宏定义，定义了...

#include 文件 "D:/opencv/opencv/build/include/opencv2/highgui/highgui.hpp" 包含自身

是的，这个 #include 文件 "D:/opencv/opencv/build/include/opencv2/highgui/highgui.hpp" 包含了自身。具体来说，这个文件包含了一些与图形用户界面相关的函数和类的声明，其中可能会包含对同一个文件的其他部分的...

opencv2/opencv.hpp: 没有那个文件或目录 #include <opencv2/opencv.hpp>

具体来说，你可以在编译器的命令行参数中添加-I/path/to/opencv2/include，其中/path/to/opencv2/include是指OpenCV的include目录的路径。如果你使用CMake来构建你的项目，你也可以使用find_package(OpenCV)...

#include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; #include <opencv2/wechat_qrcode.hpp> int main() { const std::string modelDir = R"(D:\opencv\opencv4.5.4\build_contrib\downloads\wechat_qrcode\)"; // 构造（使用异常捕获构造函数是否正常） wechat_qrcode::WeChatQRCode detector{ modelDir + "detect.prototxt", modelDir + "detect.caffemodel", modelDir + "sr.prototxt", modelDir + "sr.caffemodel" }; // 临时变量 Mat img; vector<Mat> points; // qrcode: Retangle, not RotatedBox auto camIdx = 0; // auto camIdx = R"(C:\Users\wanggao\Desktop\qrconde_test.jpg)"; VideoCapture cap(camIdx); while(cap.read(img)){ // 检测 auto res = detector->detectAndDecode(img, points); // 结果叠加 for(size_t idx = 0; idx < res.size(); idx ++){ Point pt1 = points[idx].at(0); Point pt2 = points[idx].at(2); Rect rect{pt1, pt2}; Point center = (pt1 + pt2) / 2; // 绘制矩形框 rectangle(img, rect, {0,0,255}, 2); circle(img, center, rect.height / 15, {0,0,255}, -1); // 解码字符串 putText(img, res[idx], {pt1.x, pt2.y + 16}, 1, 1, {0,0,255}); } imshow("image", img); if (waitKey(30) >= 0) break; } return 0; } 如何捕获 detector->detectAndDecode产生的异常？

std::cerr << "Exception caught: " << e.what() << std::endl; // 处理异常情况下的错误信息 } 其中，std::exception 是 C++ 标准库中的异常类，可以用来捕获各种可能的异常。在 catch 子句中可以通过 e.what() ...

#include <opencv2/opencv.hpp> 没有opencv怎么办

#include <opencv2/opencv.hpp> 是OpenCV库中的一个头文件，用于在C++项目中使用OpenCV的各种功能。如果你没有安装OpenCV，那么当你尝试包含这个头文件时，编译器会找不到这个库，从而导致错误。 要解决这个问题...

#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui_c.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //Mat img = imread("cells.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); // 读入灰度图像 Mat img; Mat img1 = imread("G:/图像处理/实验课设/实验课设5.31/cell3.png"); //cvtColor(img1, img, CV_BGR2GRAY); Mat img_blur; cvtColor(img1, img_blur, CV_BGR2GRAY); Mat img_thresh1; threshold(img_blur, img_thresh1, 0, 255, THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU); // 二值化 Mat img_thresh; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(35, 35), Point(-1, -1)); erode(img_thresh1, img_thresh, element); //morphologyEx(img_thresh1, img_thresh, MORPH_OPEN, kernel); imshow("FUSHI", img_thresh); vector<vector> contours; findContours(img_thresh, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 寻找轮廓 //findContours(canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); Mat img_contours = Mat::zeros(img_thresh.size(), CV_8UC3); Scalar color(0, 0, 255); drawContours(img_contours, contours, -1, color); cout << "细胞个数：" << contours.size() << endl; imshow("去噪后的图像", img_blur); imshow("二值化后的图像", img_thresh); imshow("轮廓", img_contours); waitKey(0); return 0; } OpenCV2015版本 把element函数中size（）创建滑动控件createTrackbar x64

#include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int element_size = 35; // 初始大小 Mat element; void on_trackbar(int, void*) { ...

fatal error: opencv2/imgcodecs.hpp: 没有那个文件或目录 1 | #include <opencv2/imgcodecs.hpp> | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

g++ -I/usr/local/include/opencv4 -L/usr/local/lib -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs your_program.cpp -o your_program 这个命令将OpenCV库的路径添加到了-I和-L选项中，并且添加了...

按照以下代码编写vs2010版本的所需要的头文件#include<opencv2/core.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; //创建灰度图像的直方图 class Histogram1D { private: int histSize[1];//直方图中箱子的数量 float hranges[2];//值范围 const float* ranges[1];//值范围的指针 int channels[1];//要检查的通道数量 public: Histogram1D() { //准备一维直方图的默认参数 histSize[0] = 256;//256个箱子 hranges[0] = 0.0;//从0开始（含） hranges[1] = 256.0;//到256（不含） ranges[0] = hranges; channels[0] = 0;//先关注通道0 } cv::Mat getHistogram(const cv::Mat& image); }; //计算一维直方图 cv::Mat Histogram1D::getHistogram(const cv::Mat& image) { cv::Mat hist; //用calcHist函数计算一维直方图 cv::calcHist(&image, 1, //仅为一幅图像的直方图 channels, //使用的通道 cv::Mat(), //不使用掩码 hist, //作为结果的直方图 1, //这是一维的直方图 histSize, //箱子数量 ranges //像素值的范围 ); return hist; } int main() { //读取输入的图像 cv::Mat image = cv::imread("girl.jpg", 0);//以黑白方式打开 //直方图对象 Histogram1D h; //计算直方图 cv::Mat histo = h.getHistogram(image); //循环遍历每个箱子 for (int i = 0; i < 256; i++) cout << "Value" << i << "=" << histo.at<float>(i) << endl; }

#include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //创建灰度图像的直方图 class Histogram1D { private: int histSize[1];//直方...

#include<iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("C:\\Users\\Lenovo\\Pictures\\Saved Pictures\\QQ图片20230712174241.jpg", 0); Mat dst1, dst2; Sobel(img, dst1, CV_16S, 1, 0); //第五个参数为0，表示y方向不进行卷积运算 Sobel(img, dst2, CV_16S, 0, 1); //第四个参数为0，表示x方向不进行卷积运算 convertScaleAbs(dst1, dst1); convertScaleAbs(dst2, dst2); namedWindow("1", WINDOW_NORMAL); namedWindow("2", WINDOW_NORMAL); imshow("1", dst1); imshow("2", dst2); Mat dst; dst = Mat(dst1.size(), dst1.type()); int cols = dst1.cols, rows = dst2.rows; for (int i = 0; i < cols; i++) { for (int j = 0; j < rows; j++) { int x = dst.at<uchar>(j, i); int y = dst.at<uchar>(j, i); int xy = x + y; dst.at<uchar>(j, i) = saturate_cast<uchar>(xy); } } namedWindow("3", WINDOW_NORMAL); imshow("3", dst); waitKey(0); }

这段代码是使用OpenCV库进行图像处理的示例代码。它使用Sobel算子对输入的灰度图像进行边缘检测，并将水平和垂直方向的边缘图像进行叠加，最后显示处理后的图像。 首先，它包含了必要的头文件，并使用了cv和std命名...

#include <openc4/highgui/highgui.hpp>

#include <opencv4/highgui/highgui.hpp> 这行代码将引入OpenCV 4.x版本的高级GUI功能。确保你已经正确安装了OpenCV 4.x，并且编译器能够找到OpenCV的头文件路径。如果你的安装路径不同，你可能需要相应地修改...
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