/*检测框画完清除掉画框的坐标时,重新写一遍区域框*/ /*std::map<int, std::vector<RS_DrawLineInfo_S> >::iterator Lineitr; for (Lineitr = mapLine.begin(); Lineitr != mapLine.end(); Lineitr++) { if(Lineitr != mapLine.find(s32DrawLineType)) { for(i = 0; i < Lineitr->second.size(); i++) { for(j = 0; j < Lineitr->second[i].veLine.size(); j++) { if(Lineitr->second[i].u32Color == 0) CHostDrawFace::DrawIntAreaRect(&Lineitr->second[i].veLine[j], u8BorderWidth * 2, 0xCC, &stCanvasInfo); else CHostDrawFace::DrawIntAreaRect(&Lineitr->second[i].veLine[j], u8BorderWidth * 2, Lineitr->second[i].u32Color, &stCanvasInfo); } } } else { for(i = 0; i < Lineitr->second.size(); i++) { for(j = 0; j < Lineitr->second[i].veLine.size(); j++) { CHostDrawFace::DrawIntAreaRect(&Lineitr->second[i].veLine[j], u8BorderWidth * 2, u32RegionColor, &stCanvasInfo); } } } }*/解释一下
时间: 2024-04-10 20:32:33 浏览: 17
这段代码是一个循环,用于重新绘制区域框。首先,通过迭代器遍历mapLine中的每一个元素,判断是否等于指定的s32DrawLineType。如果不等于,则将该元素的每个veLine中的坐标绘制为指定的u8BorderWidth * 2宽度的矩形,颜色为0xCC或Lineitr->second[i].u32Color。如果等于,则将该元素的每个veLine中的坐标绘制为指定的u8BorderWidth * 2宽度的矩形,颜色为u32RegionColor。最后,重新绘制完成后,清除掉之前画框的坐标。整体来说,这段代码用于重新绘制区域框,并根据条件设置不同的颜色。
相关问题
写一份c++代码,识别红色和蓝色,用圆形框画在原始图像红色区域,用矩形框画在原始图像蓝色区域
好的,以下是一份简单的C++代码,使用OpenCV库实现了红色和蓝色区域的识别,并在原始图像中用圆形框和矩形框标出:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读入原始图像
Mat image = imread("image.jpg");
// 转换颜色空间为HSV
Mat hsv_image;
cvtColor(image, hsv_image, COLOR_BGR2HSV);
// 设定红色和蓝色的颜色范围
Scalar lower_red = Scalar(0, 70, 50);
Scalar upper_red = Scalar(10, 255, 255);
Scalar lower_blue = Scalar(100, 70, 50);
Scalar upper_blue = Scalar(130, 255, 255);
// 根据颜色范围进行颜色提取
Mat red_mask, blue_mask;
inRange(hsv_image, lower_red, upper_red, red_mask);
inRange(hsv_image, lower_blue, upper_blue, blue_mask);
// 使用形态学操作去除噪声
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5));
morphologyEx(red_mask, red_mask, MORPH_OPEN, kernel);
morphologyEx(blue_mask, blue_mask, MORPH_OPEN, kernel);
// 寻找红色和蓝色区域的轮廓
std::vector<std::vector<Point>> red_contours, blue_contours;
findContours(red_mask, red_contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
findContours(blue_mask, blue_contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 在原始图像中标出红色和蓝色区域
for (auto contour : red_contours)
{
Rect rect = boundingRect(contour);
Point center = Point(rect.x + rect.width / 2, rect.y + rect.height / 2);
circle(image, center, rect.width / 2, Scalar(0, 0, 255), 2);
}
for (auto contour : blue_contours)
{
Rect rect = boundingRect(contour);
rectangle(image, rect, Scalar(255, 0, 0), 2);
}
// 显示结果图像
imshow("Result", image);
waitKey(0);
return 0;
}
```
其中,我们首先读入原始图像,并将其转换到HSV颜色空间。然后,我们设定红色和蓝色的颜色范围,并根据颜色范围进行颜色提取。接着,我们使用形态学操作去除噪声,并寻找红色和蓝色区域的轮廓。最后,我们在原始图像中标出红色和蓝色区域,并展示结果图像。
python实现运动探测并用框画出并显示是否检测到并展开另一个转为轻度灰度照片
好的,下面是一个示例代码,可以实现运动探测并用框画出运动区域,并且展开另一个轻度灰度图像,以便您可以查看运动探测结果的轻度灰度版本:
```python
import cv2
# 打开视频文件或摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 初始化前一帧
_, prev_frame = cap.read()
prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 初始化变量
motion_detected = False
while True:
# 获取当前帧
ret, frame = cap.read()
# 将当前帧转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算当前帧与前一帧的差异
diff = cv2.absdiff(gray, prev_gray)
# 应用阈值来过滤掉噪声
thresh = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 检测运动
if cv2.countNonZero(thresh) > 0:
motion_detected = True
else:
motion_detected = False
# 显示运动探测结果
if motion_detected:
# 用框画出运动区域
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(frame, "Motion Detected", (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
else:
cv2.putText(frame, "No Motion Detected", (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
# 将当前帧转换为轻度灰度照片
gray_light = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示结果
cv2.imshow('Motion Detection', frame)
cv2.imshow('Gray Light Image', gray_light)
# 更新前一帧
prev_gray = gray.copy()
# 按下q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个代码将打开摄像头并捕获视频流。它将每个帧转换为灰度图像,并计算当前帧与前一帧的差异。如果差异超过了阈值,就将其标记为运动。然后,它将检查运动是否检测到,并在视频帧上用框画出运动区域,并显示相应的文本。最后,它将展开另一个轻度灰度图像,以便您可以查看运动探测结果的轻度灰度版本。