opencv测量物体尺寸c++

您好，关于opencv测量物体尺寸c的问题，您可以采取以下步骤：

1. 在图像上选择至少两个物体的点来确定物体的大小和物体间的距离；
2. 使用cv2.distanceTransform()函数对选择的两个物体进行距离变换，以获取物体间的距离；
3. 将物体的距离（以像素为单位）转换为物体的大小（以实际单位为单位），方法是在图像的已知尺寸中提取实际尺寸的

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github hacon 转opencv卡尺测量 c++

GitHub上的hacon用户把代码转换成了使用OpenCV C语言库的卡尺测量方法，这是一种用于图像处理的技术，可以通过图像中的物体实际大小和像素距离之间的比例关系，对物体的尺寸进行测量。

卡尺测量是一种非常基础的测量方法，它可以通过在图像中选取两个不同的点，计算它们之间的距离，再结合图像的分辨率和像素大小等因素，计算出物体的实际大小。

通过将这种测量方法转换成OpenCV C语言库来实现，可以极大地提高测量的准确性和精度。同时，这也使得测量算法更易于实现和维护，让更多的程序员可以参与到这个开源项目中来。

在数据处理和图像处理方面，OpenCV C语言库是非常强大而又易于使用的，因此使用它来进行卡尺测量是非常合适的。这个项目的成功不仅可以为图像处理技术的普及和发展做出贡献，同时也为开源社区的发展做出了重要的贡献，这是非常值得肯定的。

qt opencv 单目相机标定 c++

### 回答1：
QT是一个开源的跨平台应用程序开发框架，OpenCV是一套用于计算机视觉和机器学习的开源库，而单目相机标定是指通过对单个相机的内外参数进行估计的过程。

在使用QT和OpenCV实现单目相机标定的过程中，可以先创建一个QT应用程序窗口来进行图像显示和交互操作。通过OpenCV库中的函数，可以读取相机采集的图像，并将其显示在QT窗口中。同时，还可以在QT窗口中添加一些按钮或者滑动条等用于选择标定模式、设置标定参数以及展示结果等。

为了进行相机标定，首先需要采集一组不同角度和位置的图像。其中包括了用于标定的棋盘格图像。接着，通过OpenCV库中的相机标定函数，可以根据这些图像计算出相机的内参矩阵和畸变系数。这些参数将用于校正图像中的畸变。

在QT窗口中，可以显示标定结果以及标定参数的相关信息。通过调整滑动条或按钮进行参数的设置和标定的执行。同时，还可以添加一些自定义的功能，例如保存标定结果、计算图像中特定物体的三维坐标等。

总结来说，通过QT和OpenCV的结合，可以实现对单目相机的标定功能，并在QT窗口中显示结果和进行交互操作。这样可以在相机标定过程中提供更加灵活和友好的界面，方便用户进行操作和观察结果。

### 回答2：
Qt是一种跨平台的应用程序开发框架，OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，单目相机标定是一种通过计算相机内外参数来获得准确图像测量结果的技术，而"C"则表示使用C语言进行编程。

在使用Qt进行OpenCV的单目相机标定时，首先需要通过相机拍摄多幅已知的标定图像。为了准确标定相机，这些标定图像应该包括多个不同的视角、不同的位置和不同的焦距。然后，使用OpenCV提供的函数和算法来计算相机的内外参数。

在Qt中，可以使用图形界面来实现相机标定的可视化操作，通过选择标定图像的文件路径来加载图像，并提供按钮来触发标定过程。在标定过程中，可以显示标定结果，例如相机矩阵、畸变系数和旋转矩阵等。同时，还可以计算并显示相机的投影模型、校正后的图像和立体视图等。

通过使用C语言编程，可以更好地与OpenCV的函数和算法进行集成，以便于实现各种相机标定相关的计算和处理。在编写程序时，可以使用Qt中的信号和槽机制来处理用户界面和相机标定之间的交互，通过调用OpenCV的函数来实现具体的标定功能。

总之，Qt和OpenCV可以很好地结合在一起实现单目相机的标定。Qt提供了界面设计和交互操作的便利性，而OpenCV则提供了强大的图像处理和计算功能。通过使用C语言进行编程，可以更好地与OpenCV集成，并实现各种相机标定相关的计算和处理。这样的组合可以帮助开发者更好地进行单目相机标定的应用开发。

### 回答3：
Qt是一种跨平台的应用程序开发框架，可以用于开发图形用户界面(GUI)应用程序。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。单目相机标定是计算机视觉领域中的一个重要任务，用于估计相机的内部参数和畸变系数。

在使用Qt和OpenCV进行单目相机标定的C++编程中，可以按照以下步骤进行：

1. 创建Qt应用程序，并添加OpenCV库文件和头文件的路径。

2. 导入相机标定所需的图像，图像应包含已知的校准板（通常使用棋盘格）。

3. 使用OpenCV的函数来检测校准板的角点，常用函数是`cv::findChessboardCorners`。

4. 使用OpenCV函数`cv::cornerSubPix`来进一步提高角点的准确性。

5. 通过提供校准板的实际尺寸和检测到的角点坐标，调用OpenCV的`cv::calibrateCamera`函数进行相机标定。

6. 标定完成后，可以使用标定后的相机矩阵来矫正图像，从而消除图像中的畸变。

7. 可以使用标定结果来进行立体视觉、目标检测、姿态估计等计算机视觉任务。

在Qt中，可以使用QFileDialog来选择图像文件，可以使用QImage和QPixmap来显示图像，可以使用QMessageBox来显示标定结果。

总之，使用Qt和OpenCV进行单目相机标定的C++编程需要结合两个库的功能，按照一定的步骤进行操作，最终可以得到相机的内部参数和畸变系数，为后续的计算机视觉任务提供准确的基础。