opencv代码结构

OpenCV是一个开源计算机视觉库，它提供了各种各样的图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中，代码结构通常包含以下几个部分：

1. 头文件包含：包含所需的头文件；
2. 命名空间：定义所使用的命名空间；
3. 主函数：程序的入口点；
4. 图像读取：读取输入图像；
5. 图像处理：对图像进行处理；
6. 结果显示：显示处理后的结果；
7. 结果保存：保存处理后的结果。

下面是一个简单的OpenCV代码结构示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat src = imread("input.jpg");

    // 对图像进行处理
    Mat dst;
    cvtColor(src, dst, COLOR_BGR2GRAY);

    // 显示结果
    imshow("Result", dst);

    // 保存结果
    imwrite("output.jpg", dst);

    waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先包含了OpenCV的头文件，然后定义了所使用的命名空间。接着，在主函数中，我们通过imread函数读取了一张输入图像，然后对其进行了灰度化处理，并将结果保存为一张输出图像。最后，我们使用imshow函数显示了处理后的结果，并使用waitKey函数等待用户按下任意键后退出程序。

相关问题

opencv腐蚀代码

OpenCV中的腐蚀操作可以通过cv::erode函数实现。其基本语法如下：

void cv::erode(
    cv::InputArray src,       //输入图像，可以是单通道或多通道图像，8位或浮点型
    cv::OutputArray dst,      //输出图像，与输入图像类型相同
    cv::InputArray kernel,    //结构元素，用于确定腐蚀操作的形状和大小
    cv::Point anchor = cv::Point(-1,-1),  //锚点，表示结构元素的锚定位置，默认为(-1,-1)，表示位于结构元素中心
    int iterations = 1,       //迭代次数，表示腐蚀操作的次数，默认为1
    int borderType = cv::BORDER_CONSTANT,  //边界处理方式，默认为BORDER_CONSTANT，表示使用常数填充
    const cv::Scalar& borderValue = cv::morphologyDefaultBorderValue()  //常数填充的值，默认为0
);

具体而言，对于一张输入图像，在给定结构元素和迭代次数的情况下，腐蚀操作会将图像中的物体边缘逐渐收缩，直至物体消失或变得不连续。

opencv寻找结构光的c++代码

以下是使用OpenCV进行结构光三维重建的C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/utils/logger.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

// 结构光三维重建
int structured_light_reconstruction() {
    // 读取图像
    Mat pattern1 = imread("images/pattern1.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat pattern2 = imread("images/pattern2.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat pattern3 = imread("images/pattern3.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat pattern4 = imread("images/pattern4.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat pattern5 = imread("images/pattern5.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat pattern6 = imread("images/pattern6.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat pattern7 = imread("images/pattern7.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat pattern8 = imread("images/pattern8.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat pattern9 = imread("images/pattern9.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat pattern10 = imread("images/pattern10.png", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 计算相位图
    Mat phase1, phase2, phase3;
    phase1 = (pattern1 - pattern2 + pattern3 - pattern4 + pattern5 - pattern6 + pattern7 - pattern8 + pattern9 - pattern10) / 10.0;
    phase2 = (pattern1 - pattern3 + pattern5 - pattern7 + pattern9) / 5.0;
    phase3 = (pattern2 - pattern4 + pattern6 - pattern8 + pattern10) / 5.0;

    // 合成深度图
    Mat depth_map = phase1 + phase2 + phase3;

    // 显示结果
    imshow("depth map", depth_map);
    waitKey(0);

    return 0;
}

int main(int argc, char** argv) {
    // 执行结构光三维重建
    structured_light_reconstruction();

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先加载了10张结构光图像，然后计算出相位图和深度图，最后将深度图显示出来。