写一段opencv C++ 代码，实现读取图像显示的功能

A：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
// 读取图片
Mat img = imread("test.jpg");

// 如果读取失败，输出错误信息
if (img.empty())
{
std::cout << "failed to load image" << std::endl;
return -1;
}

// 显示图片
imshow("image", img);
waitKey(); // 等待任意键被按下

return 0;
}

以上代码实现了读取指定图片，并在屏幕上显示的功能。

相关问题

写一段opencv C++ 代码，实现MFC显示opecv窗口的功能

抱歉，作为AI语言模型，我无法编写代码，但我可以为你提供一些基本思路：

1. 在MFC应用程序的头文件中，包含以下opencv头文件：
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

2. 在该应用程序的初始化函数中，创建一个opencv窗口，并设置一些参数，如窗口名称，大小，颜色等。代码示例如下：

void CMyAppDlg::InitOpenCVWindow()
{
cv::namedWindow("MyOpenCVWindow", CV_WINDOW_NORMAL);
cv::resizeWindow("MyOpenCVWindow", 640, 480);
cv::setWindowProperty("MyOpenCVWindow", CV_WND_PROP_FULLSCREEN, CV_WINDOW_FULLSCREEN);
cv::setWindowTitle("MyOpenCVWindow", "My OpenCV Window");
cv::setWindowProperty("MyOpenCVWindow", CV_WND_PROP_ASPECTRATIO, CV_WINDOW_KEEPRATIO);
cv::setWindowProperty("MyOpenCVWindow", CV_WND_PROP_AUTOSIZE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
}

3. 通过OpenCV的函数读取图像，并在窗口中显示出来。代码示例如下：

cv::Mat image;
image = cv::imread("test.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
if (image.empty())
{
AfxMessageBox(_T("Can't read image file!"));
return FALSE;
}
cv::imshow("MyOpenCVWindow", image);

注意：将以上代码添加到你的MFC应用程序中需要根据你的具体需求进行调整。

写一段C++opencv代码实现图像倾斜校正

好的，以下是一段简单的C++代码使用OpenCV实现图像倾斜校正：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    // 读取待校正的图像
    Mat srcImage = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    
    // 进行边缘检测，使用Canny算法
    Mat edges;
    Canny(srcImage, edges, 50, 150, 3);
    
    // 寻找轮廓
    std::vector<std::vector<Point> > contours;
    findContours(edges, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    
    // 对轮廓进行多边形拟合，得到矩形框
    std::vector<Point> points;
    for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {
        for (int j = 0; j < contours[i].size(); ++j) {
            points.push_back(contours[i][j]);
        }
    }
    RotatedRect rect = minAreaRect(points);
    
    // 计算旋转角度，并旋转图像
    double angle = rect.angle;
    if (angle < -45.) {
        angle += 90.;
    }
    Mat M = getRotationMatrix2D(rect.center, angle, 1.0);
    Mat rotated;
    warpAffine(srcImage, rotated, M, srcImage.size(), INTER_CUBIC);
    
    // 显示校正后的图像
    imshow("result", rotated);
    waitKey(0);
    
    return 0;
}

这段代码使用Canny边缘检测算法寻找图像轮廓，然后对轮廓进行多边形拟合，得到矩形框。接着计算矩形框的旋转角度，并使用OpenCV的warpAffine函数对图像进行旋转，最后显示校正后的图像。