用C++和opencv写一个检测道路交通禁止直行标志的代码

好的，以下是一个简单的 C++ 和 OpenCV 的代码，用于检测道路交通禁止直行标志：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    Mat inputImage = imread("input.jpg"); // 读取输入图像

    if (inputImage.empty()) {
        cerr << "Failed to load image!" << endl;
        return -1;
    }

    Mat hsvImage;
    cvtColor(inputImage, hsvImage, COLOR_BGR2HSV); // 转换颜色空间为 HSV

    // 设置红色范围的上下限
    Scalar lowerRed = Scalar(0, 100, 100);
    Scalar upperRed = Scalar(10, 255, 255);
    Scalar lowerRed2 = Scalar(160, 100, 100);
    Scalar upperRed2 = Scalar(179, 255, 255);

    // 提取红色区域
    Mat mask1, mask2, mask;
    inRange(hsvImage, lowerRed, upperRed, mask1);
    inRange(hsvImage, lowerRed2, upperRed2, mask2);
    bitwise_or(mask1, mask2, mask);

    // 通过形态学操作来去噪
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
    morphologyEx(mask, mask, MORPH_OPEN, kernel);

    // 寻找轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(mask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 绘制矩形框
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
        Rect rect = boundingRect(contours[i]);
        double aspectRatio = rect.width / (double)rect.height;
        if (aspectRatio > 0.8 && aspectRatio < 1.2) { // 判断长宽比是否符合要求
            rectangle(inputImage, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);
        }
    }

    // 显示结果
    imshow("Result", inputImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个代码中，我们首先读取输入图像，然后将其转换为 HSV 颜色空间。接下来，我们定义一个红色的范围，然后使用 inRange 函数提取红色区域。为了去除噪声，我们使用形态学操作进行开运算。最后，我们查找轮廓并绘制符合要求的矩形框。

请注意，这个代码仅仅是一个简单的示例，可能无法适应所有情况。如果您需要更加准确和鲁棒的结果，请根据实际情况进行修改和优化。