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

时间: 2023-09-17 18:09:31 浏览: 108
DSW

#include <iostream>

这段代码包含了两个头文件：iostream 和 opencv2/opencv.hpp。 iostream 头文件提供了输入输出流的支持，包括 cin、cout、cerr、clog 等对象和相应的方法。可以用来读取用户输入或者输出程序运行结果。 opencv2/opencv.hpp 是 OpenCV 的 C++ 接口头文件，包括了 OpenCV 中大部分的函数和数据结构的声明。它提供了图像处理、计算机视觉、机器学习等方面的功能，可以用来开发图像处理、计算机视觉和机器学习等应用程序。 需要注意的是，如果要使用 OpenCV 库，需要先安装 OpenCV 并配置好编译环境。
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#include"iostream.h"

#include"iostream.h" #include"stdlib.h" class memory; class memorynode { public: friend class memory; memorynode(int add,int s);//初始内存空间 memorynode(char n,int s);//分区
cpp

opencv.cpp

用opencv库开启摄像头，包含平滑滤波以及摄像头图像提取，作为使用OpenCV展示这些内容的测试用例，我创建了一个小程序，该程序读取两个视频文件并在它们之间执行相似性检查。您可以使用它来检查新的视频压缩算法的工作情况。让我们提供一个参考（原始）视频，例如这个小Megamind剪辑及其压缩版本。您还可以samples/data在OpenCV源库的文件夹中找到源代码和这些视频文件

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h>

- #include <opencv2/opencv.hpp>：引用了OpenCV库的主要头文件，包含了大部分OpenCV的函数和数据类型。 - #include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h>：引用了OpenCV的图像处理函数的C接口。 这些头文件的引用是...

#ifndef MY_HEADER_FILE_H #define MY_HEADER_FILE_H //#include "stdafx.h" #include <WINSOCK2.H> #include <iostream> #include <stdio.h> //#include <opencv/cv.h> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> // 头文件内容 #endif 这样，可以确保在条件编译指令之前包含的头文件不会包含当前头文件，避免了文件包含自身的问题。

解释这个代码：#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { //载入图像 Mat image = imread("jiaoyan.jpg"); if (!image.data) //Check for invalid input { cout << "Could not open or find the image" << endl; return -1; } //创建窗口，显示原图 namedWindow("均值滤波原图"); imshow("均值滤波原图", image); //进行滤波 Mat out; blur(image, out, Size(3, 3)); namedWindow("均值滤波效果图"); imshow("均值滤波效果图", out); waitKey(0); return 0; }

#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; 然后，它定义了一个...

#include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat srcImage = imread("D:/opencv/operator/PHOTO/1.png"); Mat logoImage = imread("D:/opencv/operator/PHOTO/111.png"); Mat imageRoi = srcImage(Rect(100, 600, logoImage.cols, logoImage.rows)); Mat mask = imread("D:/opencv/operator/PHOTO/111.png", 0); logoImage.copyTo(imageRoi, mask); imwrite("D:/opencv/operator/PHOTO/21.png", srcImage); return 0; }

这段代码使用了OpenCV库来读取两图片，并将一张图片覆盖到另张图片的指定区域上。体的操作包括： 1. 引入必要的头文件和命名空间。 2. 在main函数中，使用im函数读取了张图片，一张是源图片srcImage，另一张是...

#include <iostream> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("F:\\图像处理\\图片\\待修复图像.png"); if (img.empty()) { cout << "请检查文件名称是否有误！" << endl; return -1; } imshow("img", img); //转化为灰度图 Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); //通过阈值处理生成Mask掩码 Mat imgMask; threshold(gray, imgMask, 245, 255, THRESH_BINARY); //对Mask掩码膨胀处理，增加Mask的面积 Mat Kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); dilate(imgMask, imgMask, Kernel); //图像修复 Mat imgInpaint; inpaint(img, imgMask, imgInpaint, 5, INPAINT_NS); //显示处理结果 imshow("imgMask", imgMask); imshow("img修复后", imgInpaint); waitKey(0); return 0; }

import cv2 img = cv2.imread("F:\\图像处理\\图片\\待修复图像.png") if img is None: print("请检查文件名称是否有误！") else: cv2.imshow("img", img) # 转化为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2....

我的代码#include <stdio.h> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> //opencl #include <opencv2/core/ocl.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { ocl::setUseOpenCL(true); UMat img; imread("../lena.jpg").copyTo(img); UMat frameGray; int64 start=0,end=0; start = getTickCount(); cvtColor(img, frameGray, COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(frameGray,frameGray , Size(3,3), 0,0); end = getTickCount(); printf("time: %f ms\n", 1000.0*(end - start)/getTickFrequency()); return 0; }

这段代码使用了 OpenCV 的 ocl 模块，启用了 OpenCL 加速。在运行之前需要确保你的系统已经安装好了 OpenCL 的驱动程序和运行时环境，并且支持你的硬件设备。如果你不确定是否已经安装好了 OpenCL，可以查看 OpenCL ...

#include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; #include <opencv2/wechat_qrcode.hpp> int main() { const std::string modelDir = R"(D:\opencv\opencv4.5.4\build_contrib\downloads\wechat_qrcode\)"; // 构造（使用异常捕获构造函数是否正常） wechat_qrcode::WeChatQRCode detector{ modelDir + "detect.prototxt", modelDir + "detect.caffemodel", modelDir + "sr.prototxt", modelDir + "sr.caffemodel" }; // 临时变量 Mat img; vector<Mat> points; // qrcode: Retangle, not RotatedBox auto camIdx = 0; // auto camIdx = R"(C:\Users\wanggao\Desktop\qrconde_test.jpg)"; VideoCapture cap(camIdx); while(cap.read(img)){ // 检测 auto res = detector->detectAndDecode(img, points); // 结果叠加 for(size_t idx = 0; idx < res.size(); idx ++){ Point pt1 = points[idx].at(0); Point pt2 = points[idx].at(2); Rect rect{pt1, pt2}; Point center = (pt1 + pt2) / 2; // 绘制矩形框 rectangle(img, rect, {0,0,255}, 2); circle(img, center, rect.height / 15, {0,0,255}, -1); // 解码字符串 putText(img, res[idx], {pt1.x, pt2.y + 16}, 1, 1, {0,0,255}); } imshow("image", img); if (waitKey(30) >= 0) break; } return 0; } 如何捕获 detector->detectAndDecode产生的异常？

std::cerr << "Exception caught: " << e.what() << std::endl; // 处理异常情况下的错误信息 } 其中，std::exception 是 C++ 标准库中的异常类，可以用来捕获各种可能的异常。在 catch 子句中可以通过 e.what() ...

#pragma once #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace std; using namespace cv; // Lớp chứa các blob class Blob { public: int xmax, xmin, ymax, ymin, xcenter, ycenter; vector region; int width, height; int size; bool isInBlob(Point a) { if (a.x >= xmin - 2 && a.x <= xmax + 2 && a.y >= ymin - 2 && a.y <= ymax + 2) return true; return false; } void Add(Point a) { region.push_back(a); xmax = max(a.x, xmax); xmin = min(a.x, xmin); ymin = min(a.y, ymin); ymax = max(a.y, ymax); xcenter = (xmax + xmin) / 2; ycenter = (ymax + ymin) / 2; size = (xmax - xmin) * (ymax - ymin); width = xmax - xmin; height = ymax - ymin; } Blob() { xmax = ymax = xcenter = ycenter = size = 0; width = height = 0; xmin = ymin = INT_MAX; } ~Blob() {} };

这段代码定义了一个名为 Blob 的类，用于存储图像中的 blob 区域的信息。Blob 类包含以下属性： - xmax、xmin、ymax、ymin：blob 区域的最大/最小坐标值，用于计算 blob 区域的宽度和高度。 - xcenter、ycenter：...

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <string> using namespace cv; void ImageThreshold(String str) { Mat image = imread(str); Mat binary; cvtColor(image, binary, COLOR_BGR2GRAY); imshow("test_opencv_srtup", binary); waitKey(0); } int main() { String str = "壁纸3.jpg"; // 注意文件路径和你所对应的图片 ImageThreshold(str); return 0; }

程序首先包含了必要的头文件，包括OpenCV的头文件、iostream和string。然后定义了一个ImageThreshold函数，该函数的作用是将输入的图像进行二值化处理并显示出来。 在main函数中，先定义了一个字符串str，指定了要...

#include <iostream> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { VideoCapture capture("D:/dvp/sample/dataset/traffic.mp4"); if (!capture.isOpened()) { //error in opening the video input cerr << "Unable to open file!" << endl; return 0; } Mat frame, roi, hsv_roi, mask; // take first frame of the video capture >> frame; // setup initial location of window Rect track_window(300, 200, 100, 50); // simply hardcoded the values // set up the ROI for tracking roi = frame(track_window); cvtColor(roi, hsv_roi, COLOR_BGR2HSV); inRange(hsv_roi, Scalar(0, 60, 32), Scalar(180, 255, 255), mask); float range_[] = { 0, 180 }; const float* range[] = { range_ }; Mat roi_hist; int histSize[] = { 180 }; int channels[] = { 0 }; calcHist(&hsv_roi, 1, channels, mask, roi_hist, 1, histSize, range); normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, NORM_MINMAX); // Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt TermCriteria term_crit(TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1); while (true) { Mat hsv, dst; capture >> frame; if (frame.empty()) break; cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV); calcBackProject(&hsv, 1, channels, roi_hist, dst, range); // apply meanshift to get the new location meanShift(dst, track_window, term_crit); // Draw it on image rectangle(frame, track_window, 255, 2); imshow("img2", frame); setMouseCallback("img2", onMouse, 0); int keyboard = waitKey(30); if (keyboard == 'q' || keyboard == 27) break; } }帮我更改此段代码，使其能够通过gui使用鼠标来框选指定区域

#include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include ...

用#include <opencv2/opencv.hpp>怎么解决cvCreateFileCaptureWithPreference: backend DSHOW doesn't support legacy API anymore.

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { cv::VideoCapture cap("your_video_file_path"); if (!cap.isOpened()) { std::cout << "Failed to open video file!" << std::endl; return ...

// main.cpp #include <iostream> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("D:\\opencv\\sources\\doc\\tutorials\\images\\objdetect.jpg"); if (img.empty()) { cout << "Error" << endl; return -1; } namedWindow("pic", WINDOW_FULLSCREEN); imshow("pic", img); waitKey(); return 0; }

首先，包含了必要的头文件，其中包括iostream和opencv2/highgui/highgui.hpp。 在main函数中，首先使用imread函数读取一张图像，该图像的路径是"D:\\opencv\\sources\\doc\\tutorials\\images\\objdetect.jpg"。...

按照以下代码编写vs2010版本的所需要的头文件#include<opencv2/core.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; //创建灰度图像的直方图 class Histogram1D { private: int histSize[1];//直方图中箱子的数量 float hranges[2];//值范围 const float* ranges[1];//值范围的指针 int channels[1];//要检查的通道数量 public: Histogram1D() { //准备一维直方图的默认参数 histSize[0] = 256;//256个箱子 hranges[0] = 0.0;//从0开始（含） hranges[1] = 256.0;//到256（不含） ranges[0] = hranges; channels[0] = 0;//先关注通道0 } cv::Mat getHistogram(const cv::Mat& image); }; //计算一维直方图 cv::Mat Histogram1D::getHistogram(const cv::Mat& image) { cv::Mat hist; //用calcHist函数计算一维直方图 cv::calcHist(&image, 1, //仅为一幅图像的直方图 channels, //使用的通道 cv::Mat(), //不使用掩码 hist, //作为结果的直方图 1, //这是一维的直方图 histSize, //箱子数量 ranges //像素值的范围 ); return hist; } int main() { //读取输入的图像 cv::Mat image = cv::imread("girl.jpg", 0);//以黑白方式打开 //直方图对象 Histogram1D h; //计算直方图 cv::Mat histo = h.getHistogram(image); //循环遍历每个箱子 for (int i = 0; i < 256; i++) cout << "Value" << i << "=" << histo.at<float>(i) << endl; }

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //创建灰度图像的直方图 class Histogram1D { ...

#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui_c.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //Mat img = imread("cells.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); // 读入灰度图像 Mat img; Mat img1 = imread("G:/图像处理/实验课设/实验课设5.31/cell3.png"); //cvtColor(img1, img, CV_BGR2GRAY); Mat img_blur; cvtColor(img1, img_blur, CV_BGR2GRAY); Mat img_thresh1; threshold(img_blur, img_thresh1, 0, 255, THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU); // 二值化 Mat img_thresh; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(35, 35), Point(-1, -1)); erode(img_thresh1, img_thresh, element); //morphologyEx(img_thresh1, img_thresh, MORPH_OPEN, kernel); imshow("FUSHI", img_thresh); vector<vector> contours; findContours(img_thresh, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 寻找轮廓 //findContours(canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); Mat img_contours = Mat::zeros(img_thresh.size(), CV_8UC3); Scalar color(0, 0, 255); drawContours(img_contours, contours, -1, color); cout << "细胞个数：" << contours.size() << endl; imshow("去噪后的图像", img_blur); imshow("二值化后的图像", img_thresh); imshow("轮廓", img_contours); waitKey(0); return 0; } OpenCV2015版本 把element函数中size（）创建滑动控件createTrackbar x64

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int element_size = ...

逐句解释以下代码#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("88.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像 Mat dst; medianBlur(img, dst, 3); // 中值滤波器，核大小为 3x3 imshow("Original", img); imshow("Processed", dst); waitKey(0); return 0; }

#include <opencv2/opencv.hpp> 该语句是用来包含 OpenCV 库的头文件，以便在程序中使用 OpenCV 库的函数和类。 #include <iostream> 该语句是用来包含标准输入输出流的头文件，以便在程序中使用 ...
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opencvJS,编译好的。

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