#include <openc4/highgui/highgui.hpp>

时间: 2023-08-08 16:04:39 浏览: 92
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opencv代码示例

在引用OpenCV的高级图形用户界面（GUI）模块时，你需要使用以下代码： ```cpp #include <opencv4/highgui/highgui.hpp> ``` 这行代码将引入OpenCV 4.x版本的高级GUI功能。确保你已经正确安装了OpenCV 4.x，并且编译器能够找到OpenCV的头文件路径。如果你的安装路径不同，你可能需要相应地修改`<opencv4/highgui/highgui.hpp>`的路径。 同样，确保编译器能够链接到OpenCV库文件。在编译命令中添加相应的链接标志，如`-lopencv_highgui`。 如果你遇到了报错或其他问题，请提供更多的信息，例如完整的代码示例和报错信息，以便我能够更具体地帮助你解决问题。
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#include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp>

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#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>报错

4. 头文件名称拼写错误：请确保你正确拼写了<opencv2/highgui/highgui.hpp>，并且文件存在于指定的路径中。 请检查上述原因，并尝试解决问题。如果问题仍然存在，请提供更详细的错误信息，以便我能够更好地帮助你...

#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。

#include 文件 "D:/opencv/opencv/build/include/opencv2/highgui/highgui.hpp" 包含自身

不包含自身，它只是包含了 OpenCV 库中的高级图形用户界面模块的头文件 highgui.hpp。这个模块提供了一些用于图像和视频处理的高级 GUI 功能，例如显示图像、读取和保存图像、创建图形用户界面等。需要注意的是，该...

#include 文件 "D:/opencv/opencv/build/include/opencv2/highgui/highgui.hpp" 包含自身，这个错误应该怎么改

这个错误可能是因为你的编译环境没有正确设置，导致编译器无法找到 OpenCV 库的头文件。你可以尝试以下几个方法： 1. 确认你的 OpenCV 库已经正确安装，并且环境变量已经设置好。可以参考 OpenCV 官方文档进行安装...

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/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; 然后，它定义了一个主函数 main()。在主函数中，它通过 ...

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#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....

// 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"。...

#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/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; Rect box; //定义一个矩形...

#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：...

#ifndef _OPENCV_FACE_PROCESS_H_ #define _OPENCV_FACE_PROCESS_H_ #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/objdetect.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/face.hpp" #include <semaphore.h> #include "type.h" using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::face; #define FRONTAL_TACE_HAAR_XML "resource/haarcascade_frontalface_alt.xml" class face_detect { public: face_detect(void); int face_detect_init(void); void face_detect_deinit(void); public: uint8_t *frame_buf; uint32_t frame_size; sem_t detect_sem; CascadeClassifier face_cascade; }; class face_recogn { private: public: face_recogn(void); int face_recogn_init(void); void face_recogn_deinit(void); public: Ptr<LBPHFaceRecognizer> mod_LBPH; Mat face_mat; sem_t recogn_sem; int recogn_avalid; // 0-unavaliable 1-avalidiable }; int face_database_train(void); int opencv_put_frame_detect(uint8_t *buf, int len); int opencv_get_frame_detect(uint8_t *buf, int size); int start_face_process_task(void); #endif // _OPENCV_FACE_PROCESS_H_

首先是一些头文件的引用，包括OpenCV的core、objdetect、imgproc、highgui和face模块，以及一些其他需要的头文件。 然后是一些命名空间的声明，使用std、cv和cv::face命名空间。 接下来是一些宏定义，定义了...

#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() ...

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/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...
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