为什么vs2019无法同时识别using namespace cv 和 using namespace std

时间: 2023-10-27 22:44:05 浏览: 101
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这是因为在命名空间中可能存在相同名称的函数或变量，导致编译器无法确定使用哪个命名空间中的函数或变量。解决方法有两种，一种是在使用时使用全称，如cv::imread和std::cout；另一种是使用命名空间别名，如namespace cv alias cvn = cv，使用时就可以用cvn::imread。
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using namespace cv; using namespace std; using namespace op;

这是一个 C++ 的源代码片段，使用了三个命名空间：cv、std、op。 - cv：代表的是 OpenCV 库的命名空间，其中包含了许多用于图像处理的函数和类。 - std：代表的是标准 C++ 库的命名空间，其中包含了许多通用的函数...

using namespace std; using namespace cv;

使用 using namespace std; 可以让 std 命名空间中的所有符号都可以直接使用，而不需要在前面加上 std:: 前缀；同样地，using namespace cv; 可以让 cv 命名空间中的所有符号都可以直接使用，而不需要在前面加上 cv:...

using namespace cv; using namespace std;

- using namespace cv;：使用了OpenCV的命名空间cv，这意味着在程序中可以直接使用cv命名空间下的函数和数据类型，而不需要每次都写出完整的命名空间和函数名。 - using namespace std;：使用了标准命名空间std...

using namespace std; using namespace cv;是什么意思

在这个例子中，使用了两个命名空间：std和cv。 "using namespace std;" 将std命名空间引入当前的作用域，使得可以直接使用std命名空间中的标准库函数和对象，而不需要在使用它们时加上标准库的前缀。 同样地，...

逐句解释以下代码#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("88.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像 Mat dst; medianBlur(img, dst, 3); // 中值滤波器，核大小为 3x3 imshow("Original", img); imshow("Processed", dst); waitKey(0); return 0; }

该语句是用来声明命名空间，以便在程序中直接使用 std 和 cv 命名空间中的函数和类，避免每次都需要写命名空间前缀。 int main() { Mat img = imread("88.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); 该语句是用来读取名...

#pragma once #include <iostream> #include <iomanip> #include <opencv2\opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; class mySAD { public : mySAD() :wsize(3), dsr(30) {} mySAD(unsigned int _size, int _dsr) :wsize(_size), dsr(_dsr) {} Mat computeSAD(Mat &L,Mat &R); private: int wsize; int dsr; };

这是一段 C++ 代码，定义了一个名为 mySAD 的类，其中包含了默认构造函数和带参数的构造函数。这个类还有一个成员函数 computeSAD，用于计算两个输入的图像的 SAD（Sum of Absolute Differences）匹配。在类的私有...

// main.cpp #include <iostream> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("C:\\Users\\98720\\Desktop\\BJU.jpg"); if (img.empty()) { cout << "Error" << endl; return -1; } namedWindow("pic", WINDOW_FULLSCREEN); imshow("pic", img); waitKey(); return 0; } 这个代码的结果应该是什么样子的

根据你提供的代码，它将打开一张名为"BJU.jpg"的图像，并将其显示在一个全屏窗口中。 如果图像成功加载，它将在窗口中显示图像。然后，程序将等待用户按下任意键后关闭窗口。 请确保你的图像路径是正确的，并且...

// 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<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src; // set a src lei src = imread("C:/Users\520\Desktop\image", IMREAD_UNCHANGED); if (!src.data) { cout << "could not load image..4." << endl; return -1; } namedWindow("input image", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input image", src); waitKey(0); return 0; }

您的代码中存在一个问题，即在读取图像的路径时，路径中的反斜杠（\）没有使用转义符号，会导致编译器无法正确识别路径。 您可以将读取图像的路径改为以下形式： src = imread("C:/Users/520/Desktop/image....

#include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat srcImage = imread("D:/opencv/operator/PHOTO/1.png"); Mat logoImage = imread("D:/opencv/operator/PHOTO/111.png"); Mat imageRoi = srcImage(Rect(100, 600, logoImage.cols, logoImage.rows)); Mat mask = imread("D:/opencv/operator/PHOTO/111.png", 0); logoImage.copyTo(imageRoi, mask); imwrite("D:/opencv/operator/PHOTO/21.png", srcImage); return 0; }

首先，它通过imread函数加载了两张图像：srcImage和logoImage。然后，通过Rect函数定义了一个感兴趣区域imageRoi，其位置在srcImage上的(100, 600)，大小与logoImage相同。接下来，使用imread函数加载了一个名为mask...

改正代码#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/face.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::face; int main() { // 加载人脸检测器和人脸识别器 CascadeClassifier faceCascade; faceCascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml"); Ptr<LBPHFaceRecognizer> recognizer = LBPHFaceRecognizer::create(); recognizer->read("face_recognizer.xml"); // 打开摄像头 VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { cout << "无法打开摄像头" << endl; return -1; } // 循环捕获图像并进行处理 while (true) { Mat frame; cap >> frame; // 将图像转换为灰度图像并进行直方图均衡化 Mat gray; cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, gray); // 使用人脸检测器检测人脸 vector<Rect> faces; faceCascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30)); // 在图像中标记人脸 for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) { Rect face = faces[i]; rectangle(frame, face, Scalar(0, 0, 255), 2); // 对每个人脸进行识别 Mat faceROI = gray(face); int label = -1; double confidence = 0; recognizer->predict(faceROI, label, confidence); // 显示识别结果 string text = format("Person %d (%.2f)", label, confidence); putText(frame, text, Point(face.x, face.y - 10), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, Scalar(0, 0, 255), 2); } // 显示图像并等待按键 imshow("Face Recognition", frame); if (waitKey(30) == 27) break; } return 0; }

1. 需要确保已经下载好了人脸检测器和人脸识别器的模型文件，分别为 haarcascade_frontalface_default.xml 和 face_recognizer.xml。 2. 在使用人脸检测器进行人脸检测时，需要设置合适的 scaleFactor 和 ...

我的代码#include <stdio.h> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> //opencl #include <opencv2/core/ocl.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { ocl::setUseOpenCL(true); UMat img; imread("../lena.jpg").copyTo(img); UMat frameGray; int64 start=0,end=0; start = getTickCount(); cvtColor(img, frameGray, COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(frameGray,frameGray , Size(3,3), 0,0); end = getTickCount(); printf("time: %f ms\n", 1000.0*(end - start)/getTickFrequency()); return 0; }

在运行之前需要确保你的系统已经安装好了 OpenCL 的驱动程序和运行时环境，并且支持你的硬件设备。如果你不确定是否已经安装好了 OpenCL，可以查看 OpenCL 的官方网站，或者查看你的硬件和操作系统的支持情况。 在...
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