opencv识别方块并获取中心的C++程序

以下是使用OpenCV识别方块并获取中心的C++程序示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat image = imread("square.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);  // 读取灰度图像
    if (image.empty())  // 图像读取失败
    {
        cerr << "Failed to open image file!" << endl;
        return -1;
    }

    // 高斯滤波，降噪
    GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0);

    // Canny边缘检测
    Mat edges;
    Canny(image, edges, 100, 200);

    // 寻找轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(edges, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 找到最大的正方形轮廓
    double max_area = 0;
    vector<Point> max_contour;
    for (auto& contour : contours)
    {
        double area = contourArea(contour);
        if (area > max_area)
        {
            max_area = area;
            max_contour = contour;
        }
    }

    // 计算正方形中心坐标
    Moments moments = moments(max_contour);
    Point center(moments.m10 / moments.m00, moments.m01 / moments.m00);

    // 在图像中绘制正方形轮廓和中心点
    drawContours(image, vector<vector<Point>>{max_contour}, 0, Scalar(255), 1);
    circle(image, center, 5, Scalar(255), -1);

    // 显示图像
    namedWindow("Square Detection", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Square Detection", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在此示例中，我们首先读取灰度图像，然后进行高斯滤波和Canny边缘检测，以便找到轮廓。接下来，我们使用`findContours`函数查找轮廓，并找到面积最大的正方形轮廓。最后，我们使用`Moments`类计算正方形的中心坐标，并在图像中绘制轮廓和中心点。