cv::showimg

时间: 2023-08-14 14:03:56 浏览: 75
抱歉,我是一个文本AI模型,无法显示图像。不过,我可以提供一些关于使用OpenCV库显示图像的代码示例,你可以参考如下代码: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 读取图像文件 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); // 检查图像是否成功读取 if (image.empty()) { std::cout << "无法读取图像文件" << std::endl; return -1; } // 创建一个窗口并显示图像 cv::namedWindow("Image", cv::WINDOW_NORMAL); cv::imshow("Image", image); // 等待按键事件 cv::waitKey(0); return 0; } ``` 请确保在编译和运行代码之前,你已经安装了OpenCV库,并将图像文件命名为"image.jpg",并与代码文件放在同一目录下。希望这可以帮到你!如果有任何进一步的问题,请随时提问。
相关问题

cv::showimg c++

在 C++ 中使用 OpenCV 库来显示图像,可以使用 `cv::imshow` 函数。下面是一个简单的示例代码: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 读取图像 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); // 检查是否成功读取图像 if (image.empty()) { std::cout << "无法读取图像文件" << std::endl; return -1; } // 创建一个窗口并显示图像 cv::namedWindow("Image", cv::WINDOW_AUTOSIZE); cv::imshow("Image", image); // 等待键盘输入,按下任意键退出 cv::waitKey(0); // 关闭窗口 cv::destroyAllWindows(); return 0; } ``` 你需要将上述代码中的 "image.jpg" 替换为你想要显示的图像文件的路径。这段代码使用 `cv::namedWindow` 创建了一个窗口,并使用 `cv::imshow` 在该窗口中显示图像。然后,使用 `cv::waitKey` 来等待键盘输入,直到用户按下任意键。最后,使用 `cv::destroyAllWindows` 关闭窗口。 希望这可以帮助到你!如果还有其他问题,请随时问我。

cv::Mat showimg

cv::Mat是OpenCV中用于表示图像的类。根据引用和引用,在C++中,可以通过将图像加载到cv::Mat对象中,然后使用相应的函数将其显示在窗口中。可以使用ShowMatImgToWnd函数将Mat对象显示到指定的窗口控件中。这种方法比CvvImage类中的DrawToHDC方法更稳定。 另外,根据引用,您还可以在C++中调用Python中的show_img函数来显示图像。首先,需要确保环境配置正确,包括安装OpenCV和Python相关的库。然后,可以使用Python的C API将图像转换为PyObject*对象,并将其传递给Python函数show_img。该函数将创建一个名为'img'的窗口,并将图像显示在窗口中。您还可以通过调用cv2.waitKey函数来等待用户的按键操作。函数返回一个字符串,您可以将其转换为char*并打印出来。 因此,cv::Mat showimg是指在C++中使用cv::Mat对象显示图像并调用名为show_img的Python函数的过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [在MFC中显示OpenCV的Mat图像矩阵 ShowMatImgToWnd(GetDlgItem(IDC_ShowImg) , matFrame);](https://blog.csdn.net/zfdxx369/article/details/8138706)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [c++调用python函数, cv::Mat类转ndarray](https://blog.csdn.net/tomato3351/article/details/104768187)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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以下代码发生TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument 'mat',代码如下: def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作,去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', cv2.circle) cv2.waitKey() showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

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代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

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