C++ opencv IMSHOW 用法
时间: 2023-10-08 07:11:11 浏览: 120
好的,关于opencv IMSHOW的用法,您可以将图像读入并用imshow函数进行显示,如下代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg') # 读入图像
cv2.imshow('image', img) # 显示图像
cv2.waitKey(0) # 等待用户按下任意键,关闭窗口
cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口
```
其中,'image'是窗口名称,img是读入的图像数据,waitKey函数等待用户按下按键,直到返回ASCII码,而destroyAllWindows函数则是关闭所有窗口的操作。
希望回答能够帮到您!
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c++ opencv
C++是一种通用的编程语言,而OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。C++与OpenCV的结合可以实现各种图像处理和计算机视觉任务。
在C++中使用OpenCV,你需要先安装OpenCV库,并将其包含到你的C++项目中。然后,你可以使用OpenCV提供的函数和类来读取、处理和显示图像,以及执行各种计算机视觉任务。
以下是一些常见的OpenCV功能和用法:
1. 图像读取和显示:使用`cv::imread()`函数读取图像文件,使用`cv::imshow()`函数显示图像。
2. 图像处理:OpenCV提供了许多图像处理函数,如图像滤波、边缘检测、图像变换等。你可以使用这些函数来对图像进行各种处理操作。
3. 特征检测和描述:OpenCV提供了多种特征检测和描述算法,如SIFT、SURF、ORB等。这些算法可以用于在图像中检测和描述关键点。
4. 目标检测:OpenCV提供了一些目标检测算法,如Haar级联分类器、HOG+SVM等。这些算法可以用于在图像或视频中检测特定的目标。
5. 视频处理:OpenCV可以处理视频流,包括视频的读取、显示、保存以及对视频进行各种处理操作。
6. 机器学习:OpenCV还提供了一些机器学习算法和工具,如支持向量机、随机森林等。这些算法可以用于图像分类、目标识别等任务。
C++opencv中findContours函数用法
在C++的OpenCV中,findContours函数用于查找图像中的轮廓。其函数原型如下:
```cpp
void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point());
```
其中,
- InputOutputArray image:输入图像,必须为8位单通道二进制图像。
- OutputArrayOfArrays contours:输出轮廓,为一个向量类型,包含所有检测到的轮廓。
- OutputArray hierarchy:轮廓的层次结构,可不传入该参数。
- int mode:轮廓检索模式,可取值为RETR_EXTERNAL、RETR_LIST、RETR_CCOMP和RETR_TREE。
- int method:轮廓逼近方法,可取值为CHAIN_APPROX_NONE、CHAIN_APPROX_SIMPLE、CHAIN_APPROX_TC89_L1和CHAIN_APPROX_TC89_KCOS。
- Point offset:轮廓点的可选偏移量。
例如,下面的代码使用findContours函数查找图像中的轮廓并在图像中绘制出来:
```cpp
Mat image = imread("example.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat binary;
threshold(image, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
Mat result = Mat::zeros(image.size(), CV_8UC3);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
drawContours(result, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, hierarchy);
}
imshow("result", result);
```
其中,先使用threshold函数将图像二值化,然后使用findContours函数查找轮廓,并使用drawContours函数将轮廓绘制在新的图像上,最后显示结果图像。
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