Mat a = img(Rect) 这个Rect的最大值是多少

Rect的最大值取决于img的大小。假设img的大小为(rows, cols)，那么矩形的最大值为：

Rect max_rect(0, 0, cols, rows);

这个矩形的左上角坐标是(0, 0)，宽度为cols，高度为rows，它包含了整个img图像。因此，如果使用img(Rect(0, 0, cols, rows))，就可以获取整个img图像的副本，存储在Mat对象a中。如果需要获取img图像的一部分，则需要设置Rect的左上角坐标和宽度、高度，以确定矩形的大小和位置。

相关问题

#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui_c.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //Mat img = imread("cells.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); // 读入灰度图像 Mat img; Mat img1 = imread("G:/图像处理/实验课设/实验课设5.31/cell3.png"); //cvtColor(img1, img, CV_BGR2GRAY); Mat img_blur; cvtColor(img1, img_blur, CV_BGR2GRAY); Mat img_thresh1; threshold(img_blur, img_thresh1, 0, 255, THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU); // 二值化 Mat img_thresh; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(35, 35), Point(-1, -1)); erode(img_thresh1, img_thresh, element); //morphologyEx(img_thresh1, img_thresh, MORPH_OPEN, kernel); imshow("FUSHI", img_thresh); vector<vector<Point>> contours; findContours(img_thresh, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 寻找轮廓 //findContours(canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); Mat img_contours = Mat::zeros(img_thresh.size(), CV_8UC3); Scalar color(0, 0, 255); drawContours(img_contours, contours, -1, color); cout << "细胞个数：" << contours.size() << endl; imshow("去噪后的图像", img_blur); imshow("二值化后的图像", img_thresh); imshow("轮廓", img_contours); waitKey(0); return 0; } OpenCV2015版本 把element函数中size（）创建滑动控件createTrackbar x64

根据您提供的代码，我理解您的问题是如何使用 createTrackbar 函数来调整 element 的大小。

首先，element 是一个矩阵，用于图像形态学操作。在您的代码中，它是使用以下代码创建的：

Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(35, 35), Point(-1, -1));

要在滑动条上调整 element 的大小，您需要使用 createTrackbar 函数创建滑动条，并根据滑动条的值更新 element 的大小。

以下是一个简单的例子，将 createTrackbar 用于调整 element 的大小：

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int element_size = 35; // 初始大小
Mat element;

void on_trackbar(int, void*) {
    element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(element_size, element_size), Point(-1, -1));
}

int main() {
    Mat img1 = imread("cell3.png");
    Mat img_blur;
    cvtColor(img1, img_blur, CV_BGR2GRAY);
    Mat img_thresh1;
    threshold(img_blur, img_thresh1, 0, 255, THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU);
    Mat img_thresh;
    element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(element_size, element_size), Point(-1, -1));
    erode(img_thresh1, img_thresh, element);

    namedWindow("FUSHI", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Trackbar", WINDOW_NORMAL);
    createTrackbar("Element Size", "Trackbar", &element_size, 100, on_trackbar);
    on_trackbar(element_size, 0);

    while (true) {
        imshow("FUSHI", img_thresh);
        char c = waitKey(10);
        if (c == 27) break;
    }

    return 0;
}

在这个例子中，我们使用了一个名为 "Trackbar" 的新窗口，并创建了一个名为 "Element Size" 的滑动条，将其最小值设置为 0，最大值设置为 100。我们还设置了一个回调函数 on_trackbar，每当滑动条的值发生变化时都会被调用。

在回调函数中，我们使用当前滑动条的值来更新 element 的大小，并在 "FUSHI" 窗口中显示处理后的图像。在主循环中，我们使用 waitKey 函数来等待用户按下 ESC 键或关闭窗口。

希望这可以帮助您解决问题。

Rect roi(1024, 400, 256, 130); # 感兴趣的框（x, y, w, h） Mat mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);# // mask初始化全为0 mask(roi).setTo(255);# // 将非roi区域置为255 # 角点检测，参数：输入图像，角点最大数量，品质因子，距离 p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray_one, mask=mask, maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7) python实现

这段代码似乎是 C++ 代码，下面是 Python 实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 定义感兴趣的区域
x, y, w, h = 1024, 400, 256, 130
roi = (x, y, w, h)

# 初始化一个与输入图像大小相同的掩膜，所有像素值初始为 0
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)

# 将 ROI 区域的像素值设置为 255，即将 ROI 区域的掩膜设为 1
mask[y:y+h, x:x+w] = 255

# 进行角点检测，参数包括输入图像，掩膜，最大角点数，品质因子和距离
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY), maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, mask=mask)

# 绘制角点
for corner in corners:
    x, y = corner.ravel()
    cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读入一张图像，然后定义了一个感兴趣的区域（ROI），接着初始化了一个与输入图像大小相同的掩膜，所有像素值初始为 0，然后将ROI区域的像素值设置为 255，即将 ROI 区域的掩膜设为 1。最后，我们使用了 OpenCV 中的 goodFeaturesToTrack() 函数进行角点检测，得到的结果保存在 corners 变量中。其中，我们将掩膜作为参数传入，这样就只会在 ROI 区域内进行检测。最后，我们绘制了检测到的角点并显示图像。