跟我一起写cmakelists.txt

好的，下面是一个简单的 CMakeLists.txt 文件示例：

cmake_minimum_required(VERSION 3.5)

project(MyProject)

# 设置源代码路径
set(SOURCE_DIR src)

# 收集源代码
file(GLOB_RECURSE SOURCE_FILES ${SOURCE_DIR}/*.cpp)

# 设置可执行文件的名称和源代码
add_executable(my_executable ${SOURCE_FILES})

# 添加编译选项
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11")

# 添加链接选项
target_link_libraries(my_executable my_library)

其中，`cmake_minimum_required` 指定 CMake 的最低版本。`project` 定义项目名称和版本号。

`set` 命令用于设置变量，这里设置了源代码路径。

`file` 命令用于收集源代码，这里用 `file(GLOB_RECURSE ...)` 收集所有 `.cpp` 文件。

`add_executable` 命令用于设置可执行文件的名称和源代码。

`set` 命令添加编译选项，这里添加了 `-std=c++11` 选项。

`target_link_libraries` 命令添加链接选项，这里链接了一个名为 `my_library` 的库。

请根据你的项目要求修改相应的选项。

相关问题

用c++写一个基于cmake的工程，将1.jpg和2.jpg拼接/融合成一张图片，并保存为output.jpg 1. 偏移量通过特征点匹配自动计算 2. 拼接后空白区域用黑色代替。

好的，我可以为您提供一个基本的C++代码，用于拼接两张图片并保存为output.jpg。使用OpenCV库进行图像处理和特征点匹配。您需要先安装OpenCV库，并将以下代码保存为CMakeLists.txt文件，以创建cmake工程。

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(ImageStitching)

find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

add_executable(ImageStitching main.cpp)
target_link_libraries(ImageStitching ${OpenCV_LIBS})

接下来，您需要编写main.cpp文件，其中包含图像拼接的代码。以下是一个基本示例，您可以根据需要进行修改。

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取输入图像
    Mat img1 = imread("1.jpg");
    Mat img2 = imread("2.jpg");

    // 特征点检测和匹配
    Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create();
    vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
    Mat descriptors1, descriptors2;
    detector->detectAndCompute(img1, Mat(), keypoints1, descriptors1);
    detector->detectAndCompute(img2, Mat(), keypoints2, descriptors2);
    Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
    vector<DMatch> matches;
    matcher->match(descriptors1, descriptors2, matches);

    // 计算偏移量
    vector<Point2f> points1, points2;
    for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
        points1.push_back(keypoints1[matches[i].queryIdx].pt);
        points2.push_back(keypoints2[matches[i].trainIdx].pt);
    }
    Mat H = findHomography(points2, points1, RANSAC);

    // 图像拼接
    Mat result;
    warpPerspective(img2, result, H, Size(img1.cols + img2.cols, img1.rows));
    Mat half(result, Rect(0, 0, img1.cols, img1.rows));
    img1.copyTo(half);
    imshow("Result", result);

    // 保存输出图像
    Mat output;
    cv::cvtColor(result, output, COLOR_BGR2GRAY);
    cv::imwrite("output.jpg", output);

    waitKey(0);
    return 0;
}

此代码使用ORB检测特征点，并使用BruteForce-Hamming算法进行特征匹配。然后，使用findHomography函数计算偏移量，并将两个图像拼接在一起。最后，将输出图像保存为output.jpg。请注意，空白区域用黑色填充，这是由于在拼接过程中使用了warpPerspective函数。如果您需要更高级的拼接算法，可以使用其他库或算法，例如Stitcher类或SIFT算法。

## 第一题 用c++写一个基于cmake的工程，将1.jpg和2.jpg拼接/融合成一张图片，并保存为output.jpg 1. 直接拼接即可，不用自动检测，人工确定偏移量后直接拼接。 2. 拼接后空白区域用黑色代替。

好的，我来帮您解答这个问题。

首先，您需要安装CMake和OpenCV库，以便在C++中读取和处理图像。然后，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个CMakeLists.txt文件，用于配置您的CMake项目。该文件应该包含以下内容：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(image_stitching)

find_package(OpenCV REQUIRED)

add_executable(image_stitching main.cpp)

target_link_libraries(image_stitching ${OpenCV_LIBS})

2. 创建一个名为main.cpp的C++源文件。该文件将包含您的图像拼接代码。

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    Mat image1 = imread("1.jpg");
    Mat image2 = imread("2.jpg");

    // 如果图像读取失败，输出错误信息并退出程序
    if (image1.empty() || image2.empty())
    {
        std::cout << "Failed to read image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 计算两幅图像的大小，以便创建一个新的Mat对象
    int width = image1.cols + image2.cols;
    int height = std::max(image1.rows, image2.rows);

    // 创建一个新的Mat对象来存储拼接后的图像
    Mat stitched_image = Mat::zeros(height, width, image1.type());

    // 将第一幅图像复制到新的Mat对象中
    image1.copyTo(stitched_image(Rect(0, 0, image1.cols, image1.rows)));

    // 将第二幅图像复制到新的Mat对象中
    image2.copyTo(stitched_image(Rect(image1.cols, 0, image2.cols, image2.rows)));

    // 将空白区域用黑色填充
    Rect roi = Rect(image1.cols, 0, image2.cols, image2.rows);
    Mat roi_image = stitched_image(roi);
    roi_image.setTo(Scalar(0, 0, 0));

    // 保存拼接后的图像
    imwrite("output.jpg", stitched_image);

    return 0;
}

3. 在命令行中，进入您的项目目录并创建一个名为build的文件夹。然后，在build文件夹中运行以下命令：

cmake ..
make

这将生成一个名为image_stitching的可执行文件。

4. 最后，您可以在命令行中运行以下命令来运行您的程序：

./image_stitching

这将读取1.jpg和2.jpg，将它们拼接在一起，并将结果保存为output.jpg。

希望这个回答能够帮到您！