c++ test_img(Range(400,800), Range(200,700))什么意思

这行代码是使用 OpenCV 库对图像进行裁剪的代码，其中：

- `test_img` 是待裁剪的图像对象；
- `Range(400,800)` 表示裁剪行的范围，从第 400 行到第 799 行（因为是左闭右开区间）；
- `Range(200,700)` 表示裁剪列的范围，从第 200 列到第 699 列。

因此，这行代码的作用是将 `test_img` 中第 400 行到第 799 行，第 200 列到第 699 列的部分裁剪出来。

相关问题

c++ opencv 图片识别

要使用 C++ 和 OpenCV 进行图片识别，你需要安装 OpenCV 库并了解一些基本概念。以下是一个简单的示例程序，可以识别并在控制台上输出图片中的红色圆形：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读入图片
    Mat img = imread("test.jpg");

    // 转换为 HSV 格式
    Mat hsv;
    cvtColor(img, hsv, COLOR_BGR2HSV);

    // 提取红色区域
    Mat mask1, mask2;
    inRange(hsv, Scalar(0, 70, 50), Scalar(10, 255, 255), mask1);
    inRange(hsv, Scalar(170, 70, 50), Scalar(180, 255, 255), mask2);
    Mat mask = mask1 | mask2;

    // 查找轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(mask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 遍历轮廓
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
        // 计算轮廓面积和周长
        double area = contourArea(contours[i]);
        double perimeter = arcLength(contours[i], true);

        // 过滤掉非圆形轮廓
        if (area > 1000 && perimeter > 100) {
            double circularity = 4 * M_PI * area / (perimeter * perimeter);
            if (circularity > 0.8) {
                // 输出圆形信息
                cout << "Red circle detected!" << endl;
            }
        }
    }

    return 0;
}

这个程序首先读入一张图片，然后将其转换为 HSV 格式。接着，使用 inRange 函数提取出红色区域，并使用 findContours 函数查找轮廓。最后，遍历所有轮廓，计算面积、周长和圆形度，判断是否为红色圆形。

opencv裁剪图片c++

要使用OpenCV裁剪图片，你可以使用以下代码示例中的任一方法：
1.

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 读取图片
    Mat img = imread("test.jpg");

    // 裁剪图片
    Mat cropped_image = img(Range(400,1200), Range(350,700));

    // 显示原始图片和裁剪后的图片
    imshow("原始图片", img);
    imshow("裁剪后的图片", cropped_image);

    // 保存裁剪后的图片
    imwrite("裁剪后的图片.jpg", cropped_image);

    // 等待按键退出
    waitKey(0);

    // 销毁窗口
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

2.

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 读取图片
    cv::Mat img;
    cv::Rect m_select;
    img = imread("F://Visual Studio 2015//ROItest01//ROItest01//01.jpg");

    // 显示原始图片
    imshow("原图", img);

    // 裁剪图片
    m_select = Rect(0,0,111,217);
    Mat ROI = img(m_select);

    // 显示裁剪后的图片
 
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [opencv图像裁剪（C++）](https://blog.csdn.net/weixin_44487231/article/details/112849701)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* *3* [OpenCV入门（C++/Python）-使用OpenCV裁剪图像（四）](https://blog.csdn.net/weixin_42010722/article/details/128183509)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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