用c++写一个识别灯条并输出距离的代码

时间: 2023-02-11 22:59:56 浏览: 76
这里是一个简单的例子,它使用 OpenCV 库来识别灯条并计算距离。 ``` #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { cv::VideoCapture cap(0); // 打开摄像头 if (!cap.isOpened()) { std::cout << "摄像头打开失败" << std::endl; return -1; } while (true) { cv::Mat frame; cap >> frame; // 获取当前帧 // 灰度化、高斯模糊、二值化 cv::Mat gray, blur, threshold; cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(gray, blur, cv::Size(5, 5), 0); threshold(blur, threshold, 100, 255, cv::THRESH_BINARY); // 查找轮廓 std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; cv::findContours(threshold, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 遍历每个轮廓 for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { // 筛选符合条件的轮廓 if (cv::contourArea(contours[i]) > 50) { // 计算轮廓的最小外接矩形 cv::Rect rect = cv::boundingRect(contours[i]); cv::rectangle(frame, rect, cv::Scalar(0, 0, 255), 2); // 计算距离(假设灯条高度为 h,摄像头与灯条的距离为 d) double h = rect.height; double d = (knownHeight * focalLength) / h; std::cout << "距离: " << d << " 厘米" << std::endl; } } cv::imshow("frame", frame); // 显示当前帧 if (cv::waitKey(30) >= 0) { break; } } return 0; } ``` 请注意,这只是一个简单的例子,实际使用中可能

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