//显示结果 imshow("轮廓绘制结果", edge); vector<Point2f>point_0; vector<Point2f>point_1; vector<Point2f>point_2; vector<Point2f>point_3; vector<Point2f>point_4; vector<Point2f>point_5; vector<Point2f>point_6; vector<Point2f>point_7; vector<Point2f>point_8; vector<Point2f>point_9; vector<Point2f>point_10; vector<Point2f>point_11; vector<Point2f>point_12; vector<Point2f>point_13; vector<Point2f>point_14; vector<Point2f>point_15; vector<Point2f>point_16; vector<Point2f>point_17; vector<Point2f>point_18; vector<Point2f>point_19;

时间: 2023-06-27 08:06:06 浏览: 74
这段代码是在定义多个vector变量,每个vector变量都存储了图像中的某个轮廓的关键点坐标。这些变量的命名中包含了数字,可能是因为这些关键点所属的轮廓编号。在这段代码中,只是定义了这些vector变量,但是并没有进行赋值操作。同时,代码中还展示了一个名为"轮廓绘制结果"的窗口,将图像中的轮廓绘制出来并显示出来。
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opencv 使用 vector<Point2f> 显示图片 c++实例

在OpenCV中,`vector<Point2f>`通常用于保存图像中的关键点或者兴趣区域的位置。如果你想用这样的向量显示一个图片,你需要做以下步骤: 首先,假设你已经加载了一个`cv::Mat`类型的图片,并且有一个`vector<Point2f>`叫做`keyPoints`,其中包含了关键点的位置。 ```cpp // 加载图片 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR); // 确保关键点数量与图片对应 if (keyPoints.size() == 0 || keyPoints.empty()) { std::cout << "No key points found." << std::endl; } else if (keyPoints.size() != image.rows) { std::cout << "Number of keypoints does not match the image height." << std::endl; } // 如果一切正常,我们可以遍历关键点并绘制它们 cv::Mat output; output.create(image.size(), CV_8UC3); // 创建一个新的灰度图作为输出 cv::circle(output, keyPoints[i], 5, cv::Scalar(0, 0, 255), -1); // 绘制一个蓝点 cv::imshow("Key Points on Image", output); // 显示带有关键点标记的图像 cv::waitKey(); // 等待用户按键 ``` 这里,我们创建了一个新的`cv::Mat`输出,然后对每一个关键点应用了`cv::circle`函数,用蓝色圆圈标记出来。最后使用`cv::imshow`展示结果。

#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<Point> > 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

好的,下面是更详细的注释: ```c++ #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"); // 读取图像 Mat gray, binary; // 定义灰度图像和二值图像 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 // 计算轮廓 vector<vector<Point> > contours; // 定义轮廓 vector<Vec4i> hierarchy; // 定义轮廓的层次结构 findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point()); // 提取轮廓 // 计算中心、质心、重心、外接圆圆心 Point2f center, centroid, gravity, minEnclosingCircleCenter; // 定义中心、质心、重心、外接圆圆心 Moments mu = moments(contours[0], false); // 计算轮廓的矩 center = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00); // 计算中心 float radius; minEnclosingCircle(contours[0], minEnclosingCircleCenter, radius); // 计算外接圆 centroid = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00); // 计算质心 gravity = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00 + 50); // 计算重心 // 绘制结果 Mat drawing = Mat::zeros(binary.size(), CV_8UC3); // 创建一个空的彩色图像 circle(drawing, center, 5, Scalar(0, 0, 255), -1); // 绘制中心 circle(drawing, centroid, 5, Scalar(0, 255, 0), -1); // 绘制质心 circle(drawing, gravity, 5, Scalar(255, 0, 0), -1); // 绘制重心 circle(drawing, minEnclosingCircleCenter, 5, Scalar(0, 255, 255), -1); // 绘制外接圆圆心 imshow("result", drawing); // 显示绘制结果 waitKey(0); // 等待按键 return 0; } ``` 注释中对代码的各个部分进行了说明,使得代码更容易理解。
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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++

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