#include<iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("C:\\Users\\Lenovo\\Pictures\\Saved Pictures\\QQ图片20230712174241.jpg", 0); Mat dst1, dst2; Sobel(img, dst1, CV_16S, 1, 0); //第五个参数为0,表示y方向不进行卷积运算 Sobel(img, dst2, CV_16S, 0, 1); //第四个参数为0,表示x方向不进行卷积运算 convertScaleAbs(dst1, dst1); convertScaleAbs(dst2, dst2); namedWindow("1", WINDOW_NORMAL); namedWindow("2", WINDOW_NORMAL); imshow("1", dst1); imshow("2", dst2); Mat dst; dst = Mat(dst1.size(), dst1.type()); int cols = dst1.cols, rows = dst2.rows; for (int i = 0; i < cols; i++) { for (int j = 0; j < rows; j++) { int x = dst.at<uchar>(j, i); int y = dst.at<uchar>(j, i); int xy = x + y; dst.at<uchar>(j, i) = saturate_cast<uchar>(xy); } } namedWindow("3", WINDOW_NORMAL); imshow("3", dst); waitKey(0); }

时间: 2024-04-17 22:29:07 浏览: 26
这段代码是使用OpenCV库进行图像处理的示例代码。它使用Sobel算子对输入的灰度图像进行边缘检测,并将水平和垂直方向的边缘图像进行叠加,最后显示处理后的图像。 首先,它包含了必要的头文件,并使用了cv和std命名空间。 然后,在主函数中,它读取了一张灰度图像作为输入。你可以根据你的需要修改文件路径。 接下来,它定义了两个Mat对象dst1和dst2,分别用于存储水平和垂直方向的边缘图像。 然后,它调用了Sobel函数两次,分别计算水平和垂直方向的边缘图像。Sobel函数的第三个参数是输出图像的数据类型,CV_16S表示输出结果为16位有符号整数。第四个和第五个参数分别表示在x方向和y方向进行卷积运算。 接下来,它使用convertScaleAbs函数将dst1和dst2转换为8位无符号整数类型的图像。 然后,它创建了三个窗口用于显示结果,并使用imshow函数显示图像。 然后,它创建了一个与dst1相同大小和类型的Mat对象dst。 接下来,它使用两个嵌套的for循环遍历dst1和dst2的每个像素,并将对应位置的像素值相加,并将结果存储在dst中。 最后,它使用imshow函数显示叠加后的图像,并使用waitKey函数等待用户按下任意键退出程序。 请注意,这只是一个简单的示例代码,你可以根据你的需求进行修改和扩展。
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#include <iostream>// #include <opencv2/opencv.hpp>

这段代码包含了两个头文件:iostream 和 opencv2/opencv.hpp。 iostream 头文件提供了输入输出流的支持,包括 cin、cout、cerr、clog 等对象和相应的方法。可以用来读取用户输入或者输出程序运行结果。 opencv2/opencv.hpp 是 OpenCV 的 C++ 接口头文件,包括了 OpenCV 中大部分的函数和数据结构的声明。它提供了图像处理、计算机视觉、机器学习等方面的功能,可以用来开发图像处理、计算机视觉和机器学习等应用程序。 需要注意的是,如果要使用 OpenCV 库,需要先安装 OpenCV 并配置好编译环境。

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h>

这段代码是C++程序的头文件引用部分,它包含了所需的库文件和命名空间。具体来说: - `#include <iostream>`:引用了标准输入输出流库,提供了基本的输入输出功能。 - `#include <opencv2/opencv.hpp>`:引用了OpenCV库的主要头文件,包含了大部分OpenCV的函数和数据类型。 - `#include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h>`:引用了OpenCV的图像处理函数的C接口。 这些头文件的引用是为了在程序中使用相应的函数和数据类型。

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#include <iostream> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { VideoCapture capture("D:/dvp/sample/dataset/traffic.mp4"); if (!capture.isOpened()) { //error in opening the video input cerr << "Unable to open file!" << endl; return 0; } Mat frame, roi, hsv_roi, mask; // take first frame of the video capture >> frame; // setup initial location of window Rect track_window(300, 200, 100, 50); // simply hardcoded the values // set up the ROI for tracking roi = frame(track_window); cvtColor(roi, hsv_roi, COLOR_BGR2HSV); inRange(hsv_roi, Scalar(0, 60, 32), Scalar(180, 255, 255), mask); float range_[] = { 0, 180 }; const float* range[] = { range_ }; Mat roi_hist; int histSize[] = { 180 }; int channels[] = { 0 }; calcHist(&hsv_roi, 1, channels, mask, roi_hist, 1, histSize, range); normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, NORM_MINMAX); // Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt TermCriteria term_crit(TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1); while (true) { Mat hsv, dst; capture >> frame; if (frame.empty()) break; cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV); calcBackProject(&hsv, 1, channels, roi_hist, dst, range); // apply meanshift to get the new location meanShift(dst, track_window, term_crit); // Draw it on image rectangle(frame, track_window, 255, 2); imshow("img2", frame); setMouseCallback("img2", onMouse, 0); int keyboard = waitKey(30); if (keyboard == 'q' || keyboard == 27) break; } }帮我更改此段代码,使其能够通过gui使用鼠标来框选指定区域

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