c++代码怎么实现按“Q”键退出循环,按其他键继续
时间: 2023-09-15 20:24:20 浏览: 168
可以使用C++的标准库函数`getchar()`获取用户输入的字符,然后判断是否为Q键。具体代码如下:
```c++
#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
char c;
while (true) {
cout << "按Q键退出,按其他键继续:" << endl;
c = getchar();
if (c == 'Q' || c == 'q') { // 判断是否为Q键
break; // 退出循环
}
// 其他操作
}
cout << "程序结束" << endl;
return 0;
}
```
在上面的代码中,当用户输入Q键时,程序会跳出循环并输出"程序结束"。如果用户输入其他键,程序会继续执行循环内部的操作。
相关问题
opencv实现物体检测追踪c++代码
以下是一个基于OpenCV实现物体检测追踪的C++代码示例:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/tracking.hpp>
#include <iostream>
#include <string>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
// 加载视频
VideoCapture cap("video.mp4");
if (!cap.isOpened())
{
cout << "Could not open the video file" << endl;
return -1;
}
// 创建对象检测器
CascadeClassifier detector;
if (!detector.load("haarcascade_frontalface_default.xml"))
{
cout << "Could not load the detector" << endl;
return -1;
}
// 创建跟踪器
Ptr<Tracker> tracker = TrackerKCF::create();
// 初始化目标位置
Rect2d bbox;
Mat frame;
cap >> frame;
cvtColor(frame, frame, COLOR_BGR2GRAY);
vector<Rect> faces;
detector.detectMultiScale(frame, faces, 1.3, 5);
if (faces.size() > 0)
{
bbox = faces[0];
tracker->init(frame, bbox);
}
// 循环处理每一帧
while (cap.read(frame))
{
// 检测目标并更新bbox
if (bbox.area() == 0)
{
cvtColor(frame, frame, COLOR_BGR2GRAY);
detector.detectMultiScale(frame, faces, 1.3, 5);
if (faces.size() > 0)
{
bbox = faces[0];
tracker->init(frame, bbox);
}
}
else
{
bool ok = tracker->update(frame, bbox);
if (ok)
{
rectangle(frame, bbox, Scalar(0, 255, 0), 2, 1);
}
else
{
bbox = Rect2d();
}
}
// 显示结果
imshow("frame", frame);
// 按下q键退出循环
if (waitKey(1) == 'q')
{
break;
}
}
// 释放资源
cap.release();
destroyAllWindows();
return 0;
}
```
该代码使用了Haar Cascades检测人脸,并使用KCF跟踪器追踪人脸。在每一帧中,首先检测目标并初始化bbox,然后使用跟踪器更新bbox并绘制矩形框。最后显示结果并等待用户按下q键退出循环。你可以根据需要调整检测器和跟踪器,并对算法参数进行调整。
opencv实现小球检测追踪c++代码
以下是一个基于OpenCV实现小球检测追踪的C++代码示例:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <string>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
// 加载视频
VideoCapture cap("video.mp4");
if (!cap.isOpened())
{
cout << "Could not open the video file" << endl;
return -1;
}
// 创建颜色范围
Scalar lower_red = Scalar(0, 150, 150);
Scalar upper_red = Scalar(10, 255, 255);
// 循环处理每一帧
while (true)
{
// 读取当前帧
Mat frame;
cap >> frame;
if (frame.empty())
{
break;
}
// 转换颜色空间
Mat hsv, mask;
cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV);
// 检测小球
inRange(hsv, lower_red, upper_red, mask);
vector<vector<Point>> contours;
findContours(mask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
if (contours.size() > 0)
{
// 找到最大轮廓
int max_index = 0;
double max_area = 0;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
double area = contourArea(contours[i]);
if (area > max_area)
{
max_area = area;
max_index = i;
}
}
// 计算最小外接圆
Point2f center;
float radius;
minEnclosingCircle(contours[max_index], center, radius);
// 绘制圆和中心点
circle(frame, center, radius, Scalar(0, 255, 0), 2);
circle(frame, center, 2, Scalar(0, 0, 255), 2);
}
// 显示结果
imshow("frame", frame);
// 按下q键退出循环
if (waitKey(1) == 'q')
{
break;
}
}
// 释放资源
cap.release();
destroyAllWindows();
return 0;
}
```
该代码使用了颜色过滤器和轮廓检测器检测小球,并计算最小外接圆绘制圆和中心点。在每一帧中,首先读取当前帧并转换颜色空间,然后使用颜色过滤器和轮廓检测器检测小球,找到最大轮廓并计算最小外接圆,最后绘制圆和中心点并显示结果。你可以根据需要调整颜色范围和算法参数。
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