用opencv与MFC实现加载显示图片功能

时间: 2023-06-14 17:04:42 浏览: 52
首先,需要在MFC项目中添加OpenCV库文件和头文件,具体步骤如下: 1. 在Visual Studio中打开MFC项目,选择项目名称右键点击,选择属性; 2. 在属性页中,选择“VC++目录”选项卡,找到“包含目录”选项,添加OpenCV的头文件路径,例如:C:\opencv\build\include; 3. 在同一属性页中,找到“库目录”选项,添加OpenCV的库文件路径,例如:C:\opencv\build\x64\vc14\lib; 4. 在同一属性页中,找到“链接器”选项卡,选择“输入”选项,添加OpenCV所需的库文件,例如:opencv_world341d.lib。 添加完库文件和头文件后,就可以开始编写代码了。以下是一个简单的示例: ``` #include "stdafx.h" #include "opencv2\highgui.hpp" #include "opencv2\core.hpp" #include "opencv2\imgproc.hpp" using namespace cv; void CMyDlg::OnBnClickedButtonLoadImage() { // 打开文件对话框 CFileDialog dlg(TRUE); if (dlg.DoModal() == IDOK) { CString strFilePath = dlg.GetPathName(); // 读取图像文件 Mat img = imread(strFilePath.GetBuffer(), CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 显示图像 imshow("Image", img); } } ``` 在这个示例中,我们在MFC对话框中添加了一个按钮“Load Image”,点击按钮后会弹出文件对话框,选择一个图像文件后会加载并显示在窗口中。其中,imread函数用于读取图像文件,imshow函数用于显示图像。需要注意的是,在MFC程序中使用imshow函数需要在头文件中添加"#define CV_NO_BACKWARD_COMPATIBILITY",否则会出现编译错误。 另外,需要在对话框的OnInitDialog函数中添加以下代码,以初始化OpenCV环境: ``` BOOL CMyDlg::OnInitDialog() { CDialogEx::OnInitDialog(); // 初始化OpenCV环境 cv::namedWindow("Image", CV_WINDOW_NORMAL); cv::resizeWindow("Image", 640, 480); return TRUE; } ``` 在这个示例中,我们创建了一个名为“Image”的窗口,并设置了窗口大小为640x480。需要注意的是,在MFC程序中使用OpenCV的窗口函数需要先调用namedWindow函数创建窗口,并在之后的代码中使用窗口名称来引用窗口。

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要在MFC应用程序中使用OpenCV来显示图像,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 在您的MFC项目中添加OpenCV库和头文件。 2. 创建一个MFC对话框应用程序并添加一个静态文本框控件。 3. 在您的对话框类中添加一个指向OpenCV图像的指针。 4. 在OnInitDialog()函数中,使用cv::imread()函数加载图像并将其存储在指向OpenCV图像的指针中。 5. 在OnPaint()函数中,使用CImage类将OpenCV图像转换为GDI+位图,然后将其绘制到静态文本框控件中。 以下是一个示例代码: #include "stdafx.h" #include "MFC_OpenCV.h" #include "MFC_OpenCVDlg.h" #include "afxdialogex.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif CMFC_OpenCVDlg::CMFC_OpenCVDlg(CWnd* pParent /*=nullptr*/) : CDialogEx(IDD_MFC_OPENCV_DIALOG, pParent) { m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME); } void CMFC_OpenCVDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CMFC_OpenCVDlg, CDialogEx) ON_WM_PAINT() ON_WM_QUERYDRAGICON() END_MESSAGE_MAP() BOOL CMFC_OpenCVDlg::OnInitDialog() { CDialogEx::OnInitDialog(); SetIcon(m_hIcon, TRUE); SetIcon(m_hIcon, FALSE); // 加载图像 cv::Mat img = cv::imread("test.jpg"); // 将OpenCV图像存储在指针中 m_pImage = new cv::Mat(img); return TRUE; } void CMFC_OpenCVDlg::OnPaint() { if (IsIconic()) { CPaintDC dc(this); // 用于绘制的设备上下文 SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, reinterpret_cast<WPARAM>(dc.GetSafeHdc()), 0); // 居中图标在客户区 int cxIcon = GetSystemMetrics(SM_CXICON); int cyIcon = GetSystemMetrics(SM_CYICON); CRect rect; GetClientRect(&rect); int x = (rect.Width() - cxIcon + 1) / 2; int y = (rect.Height() - cyIcon + 1) / 2; // 画图标 dc.DrawIcon(x, y, m_hIcon); } else { CDialogEx::OnPaint(); // 将OpenCV图像转换为GDI+位图 cv::Mat img = *m_pImage; CImage cimg; cimg.Create(img.cols, img.rows, 24); uchar* pDst = (uchar*)cimg.GetBits(); uchar* pSrc = (uchar*)img.data; for (int i = 0; i < img.rows; i++) { memcpy(pDst, pSrc, img.cols * 3); pDst += cimg.GetPitch(); pSrc += img.step; } // 绘制图像到静态文本框控件中 CRect rect; GetDlgItem(IDC_STATIC)->GetClientRect(&rect); CDC* pDC = GetDlgItem(IDC_STATIC)->GetDC(); CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(pDC); CBitmap bitmap; bitmap.CreateBitmapFromImage(&cimg, 0); CBitmap* pOldBitmap = memDC.SelectObject(&bitmap); pDC->BitBlt(0, 0, rect.Width(), rect.Height(), &memDC, 0, 0, SRCCOPY); memDC.SelectObject(pOldBitmap); } } HCURSOR CMFC_OpenCVDlg::OnQueryDragIcon() { return static_cast<HCURSOR>(m_hIcon); } 请注意,此示例代码仅适用于显示单个图像。如果您需要在MFC应用程序中实时捕获和显示视频流,请参考OpenCV文档中的cv::VideoCapture类。
在MFC窗体中显示OpenCV的图像,可以通过以下步骤实现: 1. 在MFC项目中添加OpenCV库。可以通过NuGet包管理器添加OpenCV的核心组件和高级计算机视觉组件。 2. 创建一个MFC Dialog或者MFC窗体应用程序。 3. 在窗体类的头文件中包含OpenCV的头文件。 4. 在窗体类的成员变量中声明一个用于存储图像数据的Mat对象。例如:cv::Mat m_image; 5. 在OnInitDialog或者OnInitialUpdate函数中初始化OpenCV并加载图像。例如: cv::Mat img = cv::imread("image.jpg"); if (img.empty()) { AfxMessageBox(_T("Failed to load image")); } else { m_image = img.clone(); } 6. 在窗体类中重写OnPaint函数,通过CDC对象绘制图像。例如: void CMyDialog::OnPaint() { CPaintDC dc(this); // device context for painting CRect rect; GetClientRect(&rect); if (!m_image.empty()) { cv::Mat imgToShow; cv::cvtColor(m_image, imgToShow, CV_BGR2RGB); // OpenCV颜色通道顺序为BGR,转换为RGB // 创建一个位图并加载图像数据 BITMAPINFO bmInfo; memset(&bmInfo, 0, sizeof(BITMAPINFO)); bmInfo.bmiHeader.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER); bmInfo.bmiHeader.biWidth = imgToShow.cols; bmInfo.bmiHeader.biHeight = -imgToShow.rows; // 负值表示图像是从顶部开始绘制的 bmInfo.bmiHeader.biPlanes = 1; bmInfo.bmiHeader.biBitCount = 24; bmInfo.bmiHeader.biCompression = BI_RGB; bmInfo.bmiHeader.biSizeImage = imgToShow.cols * imgToShow.rows * 3; SetDIBitsToDevice(dc.m_hDC, rect.left, rect.top, rect.Width(), rect.Height(), 0, 0, 0, imgToShow.rows, imgToShow.data, &bmInfo, DIB_RGB_COLORS); } } 7. 调用Invalidate函数更新窗体内容。例如,在加载图像后调用Invalidate();。 以上是在MFC窗体中显示OpenCV图像的基本步骤,你需要根据具体的应用场景和需求进行适当调整和扩展。
基于OpenCV和MFC的读图程序结合了图像处理和图形界面设计的功能。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了各种图像处理和计算机视觉算法,而MFC是Microsoft Foundation Class的缩写,是一种用于Windows平台的C++图形用户界面库。 这个读图程序可以加载、显示和处理各种类型的图像文件。使用OpenCV库的函数,我们可以读取和解码各种图像格式,如JPEG、PNG和BMP。通过MFC库提供的图形界面组件,我们可以创建一个窗口来显示图像,并提供交互操作。 程序首先通过OpenCV的函数读取图像文件。然后,使用MFC的窗口类创建一个窗口,并设置窗口的大小和位置。接下来,在窗口中创建一个图像显示区域,并将读取的图像显示在该区域内。同时,可以在窗口中添加一些控件,如按钮和滑动条,以实现一些图像处理的功能,如调整亮度、对比度和图像滤波等。 为了实现这个功能,我们可以使用OpenCV提供的图像处理函数,如cv::imshow()来显示图像,cv::resize()来调整图像大小,cv::cvtColor()来转换图像的色彩空间等。同时,可以使用MFC提供的窗口类,如CWnd和CDC来创建窗口和图像显示区域,并使用CButton和CSliderCtrl等控件类来添加交互控件。 通过结合OpenCV和MFC,我们可以实现一个功能强大的读图程序,能够加载、显示和处理各种类型的图像文件,并提供用户友好的图形界面,方便用户进行图像处理操作。这种基于OpenCV和MFC的读图程序不仅可以满足日常图像处理的需求,还可以作为学习和研究计算机视觉和图像处理的工具。
要在Visual Studio 2022中使用MFC和OpenCV打开图片,你需要按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你已经在Visual Studio 2022中安装了MFC和OpenCV库。你可以从官方网站下载并安装它们。 2. 在你的项目中创建一个新的MFC应用程序,并选择对话框作为应用程序类型。 3. 在对话框上添加一个按钮控件,并给它一个适当的标识符。 4. 双击按钮,调用按钮的点击事件处理程序。 5. 在事件处理程序中,添加代码以打开图片。你可以使用OpenCV的cv::imread函数来加载图片。例如,你可以使用以下代码: cpp CString strImagePath; // 图片路径 CFileDialog dlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY, _T("Image Files (*.bmp; *.jpg; *.png)|*.bmp;*.jpg;*.png||")); // 打开文件对话框 if (dlg.DoModal() == IDOK) { strImagePath = dlg.GetPathName(); // 获取选择的图片路径 // 使用OpenCV加载图片 cv::Mat image = cv::imread(CT2CA(strImagePath)); if (!image.empty()) { // 将图片显示在对话框上的图片控件中 CImage img; img.Attach(image.data, image.cols, image.rows, image.step, image.elemSize()); CRect rect; GetDlgItem(IDC_STATIC_IMAGE)->GetClientRect(rect); img.Draw(GetDlgItem(IDC_STATIC_IMAGE)->GetDC(), rect); } } 上述代码中,我们首先打开一个文件对话框以选择要加载的图片。然后,使用OpenCV的cv::imread函数加载选择的图片。如果成功加载了图片,我们将其显示在对话框上的一个图片控件中。 6. 运行程序,点击按钮选择要打开的图片。选择的图片将在对话框中显示出来。 通过以上步骤,你可以在Visual Studio 2022中使用MFC和OpenCV打开图片。记得在代码中添加适当的错误处理机制,以确保图片能够成功加载和显示。
### 回答1: 要实现这个功能,你需要掌握以下几个步骤: 1. 创建一个MFC工程,并添加Opencv库。 2. 在MFC中添加一个Picture Control控件,用于显示图像。 3. 编写代码读取图像文件,并将其转换为Opencv的Mat类型。 4. 调用Opencv库中的函数对图像进行处理和识别。 5. 将处理后的图像转换为位图,然后将其显示在Picture Control控件上。 下面是一个简单的示例代码,帮助你了解如何实现这个功能: // 首先包含必要的头文件 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <atlimage.h> // 定义一个MFC中的Picture Control控件 CStatic m_pictureCtrl; // 定义一个Opencv中的Mat类型变量 cv::Mat m_image; // 读取图像文件,将其转换为Mat类型 m_image = cv::imread("test.jpg"); // 在Mat类型变量上进行图像处理和识别 // ... // 将Mat类型变量转换为位图 CImage image; image.Create(m_image.cols, m_image.rows, 24); memcpy(image.GetBits(), (uchar*)m_image.data, m_image.cols * m_image.rows * 3); // 将位图显示在Picture Control控件上 m_pictureCtrl.SetBitmap(image.Detach()); 需要注意的是,Opencv中的Mat类型和MFC中的位图类型并不兼容,因此需要进行类型转换。上面的示例代码中,我们使用了CImage类来创建位图,并将Mat类型变量的数据拷贝到位图中。最后,使用SetBitmap函数将位图显示在Picture Control控件上。 ### 回答2: 要利用MFC和OpenCV开发一个图像识别软件,并将结果显示在MFC的pictrue control控件上,可以按照以下步骤进行: 1. 首先,创建一个MFC应用程序。在创建对话框时,添加一个Picture Control控件作为图像显示区域。 2. 引入OpenCV库。可以在项目属性中的“附加包含目录”中添加OpenCV库的路径,并在“链接器”->“输入”->“附加依赖项”中添加OpenCV库的名称。 3. 在对话框类的头文件中,添加包含OpenCV头文件的语句,如#include <opencv2/opencv.hpp>。 4. 在OnInitDialog()函数中,初始化Pictrue Control控件,并加载图像。可以使用OpenCV中的imread()函数读取图像文件,并使用OpenCV中的imshow()函数将图像显示到控件上。 5. 在图像识别函数中,使用OpenCV的相关函数进行图像处理和识别。例如,使用OpenCV中的cvtColor()函数将图像转换为灰度图像,然后使用OpenCV提供的算法进行目标检测。 6. 将图像识别的结果显示到Pictrue Control控件上。可以使用OpenCV的相关函数将结果图像绘制到一个Mat对象上,然后使用OpenCV的imshow()函数将该图像显示到控件上。 7. 在对话框类中添加一个按钮的处理函数,通过点击按钮触发图像识别的功能。在该函数中,调用图像识别函数,并将结果显示到Pictrue Control控件上。 8. 最后,可以对图像识别软件进行调试和优化,并添加其他功能,如保存图像、图像处理等。 通过以上步骤,就可以利用MFC和OpenCV开发一个图像识别软件,并将结果显示到MFC的Pictrue Control控件上。
### 回答1: 在MFC中,可以使用Picture Control控件显示视频。Picture Control是一个用于显示静态或动态图片的控件,在MFC中的对应类为CStatic。为了使Picture Control显示视频,需要通过代码在Picture Control中加载视频文件,并实现视频播放的功能。 在MFC中,可以使用Video For Windows(VFW)库来处理视频文件。首先需要在程序中包含vfw.h头文件,接着通过以下代码加载视频文件: C++ CWnd* pWnd = GetDlgItem(IDC_PICTURE_CONTROL); // 获取Picture Control控件指针 CRect rect; pWnd->GetClientRect(&rect); // 获取控件大小 HWND hWnd = pWnd->GetSafeHwnd(); // 获取控件句柄 capCreateCaptureWindow(_T("Capture"), WS_CHILD | WS_VISIBLE, 0, 0, rect.Width(), rect.Height(), hWnd, 1); // 创建视频捕获窗口 capDriverConnect(hWnd, 0); // 连接视频设备 上述代码中,capCreateCaptureWindow函数用于创建一个视频捕获窗口,capDriverConnect函数用于连接视频设备。连接成功后即可开始播放视频了。 如果需要对视频进行操作,可以使用VFW库中的其他函数,例如capDlgVideoSource函数可以显示视频源选择对话框,capGetVideoFormat函数可以获取视频格式,capSetVideoFormat函数可以设置视频格式等。 在程序退出时,需要关闭视频设备并销毁捕获窗口,代码如下: C++ capDriverDisconnect(hWnd); // 断开视频设备 capDestroyWindow(hWnd); // 销毁捕获窗口 综上所述,使用Picture Control控件显示视频需要通过VFW库来实现,可以通过加载视频文件并使用相关函数完成视频播放和操作,注意程序退出时需要关闭设备并销毁窗口。 ### 回答2: Picture Control是MFC提供的一个控件,它可以用于显示图片或视频。如果想要在Picture Control中显示视频,可以通过以下步骤: 1. 导入视频文件。 在使用Picture Control显示视频前,需要将视频文件导入到程序中。可以使用MFC提供的多媒体控制接口(MCI)来实现视频文件的导入。 2. 创建Picture Control控件。 在MFC的对话框资源中添加Picture Control控件,然后在OnInitDialog中添加代码来关联Picture Control控件。 3. 设置视频播放器。 在关联Picture Control后,需要创建视频播放器来控制视频的播放。可以使用MCI接口来创建视频播放器,并设置相关参数和事件响应函数。 4. 播放视频。 视频播放器创建完成后,就可以通过调用MCI接口来播放视频。视频播放过程中,可以通过设置Picture Control的大小和位置、视频播放器的参数、播放位置等来实现视频的多种播放效果。 总之,通过以上步骤可以实现在Picture Control中显示视频的功能,进而为用户提供更好的视觉体验。 ### 回答3: Picture control MFC是Microsoft Foundation Class (MFC)中的一个控件,它可以用于显示静态图片、动画以及视频等多种图像类型。在MFC程序中,我们可以使用Picture control控件来实现视频播放功能,并可以通过调用相关API实现对视频的控制和操作。 一般而言,在MFC程序中实现视频播放需要经过以下步骤: 1. 导入视频文件:在程序中,我们需要将视频文件导入到程序中,一般建议使用相对路径,以免在程序移植时因路径问题导致出错; 2. 初始化视频播放:通过调用视频播放器的API,初始化视频播放器,建立视频播放窗口和视频播放对象,以供后续调用; 3. 播放视频:通过调用API,在控件中显示视频播放内容,同时根据需要设置视频的大小、位置、速度等参数; 4. 暂停/停止视频:在需要暂停/停止视频播放时,对视频播放器进行相应调用,暂停/停止视频的播放,并在需要时处理相应的回调函数。 需要注意的是,在使用Picture control MFC显示视频时,我们需要确保电脑能够支持视频的解码,否则在播放时可能会出现卡顿、画面不流畅的情况。此外,在MFC程序中选用合适的视频解码库也很关键,常见的视频解码库有FFmpeg、OpenCV等。因此,在实现视频播放功能时,我们需要进行较为详细的规划和调试,充分考虑各种情况,确保程序的稳定性和用户体验。
可以使用MFC框架来实现鼠标点击事件,在点击图片时,将图片进行水平翻转并输出翻转后的图像。下面是一个示例代码: 首先,在MFC应用程序中创建一个对话框,添加一个图片控件(ID为IDC_IMAGE)和一个按钮控件(ID为IDC_BUTTON)。 然后,在对话框的类中添加以下代码: c++ // 在头文件中添加以下代码 private: bool flip_flag = false; // 默认不翻转 // 在.cpp文件中添加以下代码 void CMyDialog::OnLButtonDown(UINT nFlags, CPoint point) { flip_flag = !flip_flag; // 点击后翻转标志取反 // 调用更新图片的函数 updateImage(); CDialogEx::OnLButtonDown(nFlags, point); } void CMyDialog::OnBnClickedButton() { flip_flag = !flip_flag; // 点击后翻转标志取反 // 调用更新图片的函数 updateImage(); } void CMyDialog::updateImage() { // 获取图片控件句柄 CWnd* pWnd = GetDlgItem(IDC_IMAGE); CStatic* pStatic = (CStatic*)pWnd; // 加载图片并进行翻转 Mat img = imread("test.jpg"); Mat img_show; if (flip_flag) // 如果需要翻转 { flip(img, img_show, 1); // 进行水平翻转 } else { img_show = img.clone(); // 不翻转,直接显示原图 } // 将Mat类型转换为位图类型 CImage img_display; img_display.Create(img_show.cols, img_show.rows, 24); uchar* pDst = (uchar*)img_display.GetBits(); for (int i = 0; i < img_show.rows; ++i) { memcpy(pDst, img_show.ptr<uchar>(i), img_show.cols * 3); pDst += img_display.GetPitch(); } // 显示图片 pStatic->SetBitmap(img_display); } 在上面的代码中,我们分别为图片控件和按钮控件添加了鼠标点击事件的处理函数。在处理函数中,首先将翻转标志取反,然后调用updateImage()函数进行更新图片的操作。updateImage()函数中,我们首先获取图片控件句柄,并使用OpenCV库中的imread函数加载图片。根据翻转标志,使用flip函数进行水平翻转或直接显示原图。然后将Mat类型转换为位图类型,并将位图显示在图片控件中。 最后,在对话框的OnInitDialog()函数中调用一次updateImage()函数,以显示初始状态的图片。 注意:在使用MFC框架中使用OpenCV库时,需要在项目属性中添加OpenCV库的路径和链接库。
OpenCV是一个计算机视觉库,可以用来处理图像和视频。它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。在提供的引用中,代码展示了如何使用OpenCV库来进行摄像头人脸检测。 首先,代码使用cv2.VideoCapture(0)打开本机的摄像头,然后通过循环读取每一帧图像。接下来,将图像转换为灰度图像,这有助于人脸检测算法的准确性。然后,通过调用cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')加载人脸识别文件。接着,使用face_cascade.detectMultiScale()函数检测图像中的人脸,并将检测到的人脸用矩形框标记出来。 在人脸检测后,代码使用frame[y:y+h, x:x+w来提取人脸区域。然后将人脸打码,这里的打码是通过缩小原始人脸图像的尺寸,然后将其重复放大以覆盖原始人脸区域。最后,使用cv2.imshow()显示图像,并使用cv2.waitKey()等待用户按下键盘上的 'q' 键退出程序。 总结来说,这段代码是通过OpenCV库实现了从摄像头实时采集图像,并进行人脸检测和打码的功能。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [opencv MFC 摄像头 人脸识别](https://download.csdn.net/download/mygudou/5004145)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [小实验:python+opencv实现摄像头人脸识别、人脸马赛克](https://blog.csdn.net/aiyaya333/article/details/124399175)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
cv::Mat是OpenCV中用于表示图像的类。根据引用和引用,在C++中,可以通过将图像加载到cv::Mat对象中,然后使用相应的函数将其显示在窗口中。可以使用ShowMatImgToWnd函数将Mat对象显示到指定的窗口控件中。这种方法比CvvImage类中的DrawToHDC方法更稳定。 另外,根据引用,您还可以在C++中调用Python中的show_img函数来显示图像。首先,需要确保环境配置正确,包括安装OpenCV和Python相关的库。然后,可以使用Python的C API将图像转换为PyObject*对象,并将其传递给Python函数show_img。该函数将创建一个名为'img'的窗口,并将图像显示在窗口中。您还可以通过调用cv2.waitKey函数来等待用户的按键操作。函数返回一个字符串,您可以将其转换为char*并打印出来。 因此,cv::Mat showimg是指在C++中使用cv::Mat对象显示图像并调用名为show_img的Python函数的过程。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [在MFC中显示OpenCV的Mat图像矩阵 ShowMatImgToWnd(GetDlgItem(IDC_ShowImg) , matFrame);](https://blog.csdn.net/zfdxx369/article/details/8138706)[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* [c++调用python函数, cv::Mat类转ndarray](https://blog.csdn.net/tomato3351/article/details/104768187)[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%"] [ .reference_list ]

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