Rect box; //定义一个矩形框，用于记录鼠标选择的区域 bool drawing_box = false; //标记是否正在通过鼠标绘制矩形框 void draw_box(Mat& img, Rect box) { //绘制矩形框 rectangle(img, box.tl(), box.br(), Scalar(0, 0, 255), 2); } void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param) { Mat& image = *(Mat*)param; switch (event) { case EVENT_MOUSEMOVE: if (drawing_box) { //更新矩形框位置 box.width = x - box.x; box.height = y - box.y; } break; case EVENT_LBUTTONDOWN: //开始绘制矩形框 drawing_box = true; box = Rect(x, y, 0, 0); break; case EVENT_LBUTTONUP: //结束绘制矩形框 drawing_box = false; if (box.width < 0) { box.x += box.width; box.width *= -1; } if (box.height < 0) { box.y += box.height; box.height *= -1; } draw_box(image, box); break; } }

这段代码是一个使用OpenCV库实现的鼠标交互式绘制矩形框的程序。它包含了一个鼠标回调函数onMouse()和一个绘制矩形框的函数draw_box()。

首先，定义了一个Rect类型的变量box，用于记录鼠标选择的矩形框的位置和大小。同时，定义了一个bool类型的变量drawing_box，用于标记是否正在通过鼠标绘制矩形框。

在onMouse()函数中，通过EVENT_MOUSEMOVE，EVENT_LBUTTONDOWN和EVENT_LBUTTONUP三个事件来实现矩形框的绘制。当鼠标移动时，如果标记drawing_box为true，就更新矩形框的位置和大小；当鼠标左键按下时，就开始绘制矩形框，将标记drawing_box设为true，并初始化矩形框的位置；当鼠标左键松开时，就结束绘制矩形框，将标记drawing_box设为false，并根据矩形框的位置和大小来绘制矩形框。

draw_box()函数用于绘制矩形框，它接收一个Mat类型的图像和一个Rect类型的矩形框作为输入，使用rectangle()函数绘制矩形框，并将其显示在图像上。

这段代码可以用于图像处理中的目标检测、跟踪等应用中，通过鼠标交互式地选择感兴趣的目标区域，进而对目标进行处理。

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解释每一句 for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { double area = contourArea(contours[i]); double peri = arcLength(contours[i], true); //根据面积筛选出可能属于车牌区域的轮廓 if (area > 1000) { //使用多边形近似，进一步确定车牌区域轮廓 approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02*peri, true); if (conPoly[i].size() == 4) { //计算矩形区域宽高比 Rect box = boundingRect(contours[i]); double ratio = double(box.width) / double(box.height); if (ratio > 2 && ratio < 4) { //截取ROI区域 Rect rect = boundingRect(contours[i]); License_ROI = { src(rect),rect }; } } } }

这段代码是用于对图像中的轮廓进行筛选，找出可能属于车牌区域的轮廓。首先，使用for循环遍历所有的轮廓。然后，对于每一个轮廓，计算其面积和周长（即弧长）。如果该轮廓的面积大于1000，则认为该轮廓可能属于车牌区域。接着，使用多边形近似算法，进一步确定车牌区域的轮廓。如果近似后得到的轮廓是一个四边形，则计算该四边形的宽高比。如果宽高比大于2，则认为该轮廓可能是车牌区域的轮廓。最终，将符合要求的轮廓的矩形区域存储下来。

解释这段代码：Mat srcImg = imread(argv[1]); //场景图像mat矩阵 Mat template_Img = imread(argv[2]); //模板图像mat矩阵 Mat srcImgCopy;//复制后的场景图像mat矩阵 srcImg.copyTo(srcImgCopy);//把srcImg内容复制到srcImagCopy vector<vector<Point>> srcImg_contours, templateImg_contours;//定义轮廓数据集合 getContours(srcImg, srcImg_contours); //先计算template和image的轮廓 getContours(template_Img, templateImg_contours); Rect template_box; Segment(template_Img, templateImg_contours[0], template_Img, template_box);// 对template的图片也切割一下，把不是红色轮廓里面的背景置0 double best_score = 0; Rect best_rect;

这段代码主要是读取两张图像并进行轮廓检测以及图像分割的操作。具体地，代码通过imread()函数读取命令行输入的两张图片，得到场景图像和模板图像的Mat矩阵。然后，通过copyTo()函数将场景图像复制到一个新的Mat矩阵中，以备后续操作使用。接着，定义了两个vector<vector<Point>>类型的变量，用于存储场景图像和模板图像的轮廓数据。getContours()函数被调用两次，分别对场景图像和模板图像进行轮廓检测，并将结果存储到上述定义的变量中。然后，定义了一个矩形变量template_box，用于存储模板图像的轮廓所在矩形框的位置和大小。接着，调用Segment()函数对模板图像进行分割，将不属于红色轮廓内部的背景部分置0。最后，定义了两个变量best_score和best_rect，用于存储最好的匹配得分和对应的矩形框位置和大小。这段代码是图像匹配算法的一部分，目的是找到场景图像中最好匹配模板图像的位置和大小。