OpenCV与C++结合处理复杂场景

发布时间:2024-08-26 17:03:52 作者:小樊
来源:亿速云 阅读:86

OpenCV(开源计算机视觉库)是一个用于处理实时图像和视频的开源库。它包含了许多用于图像处理、特征提取和对象检测的函数。结合C++,我们可以使用这些功能来处理复杂场景。

以下是一些使用OpenCV和C++处理复杂场景的示例:

  1. 图像处理:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    Mat image = imread("input.jpg");

    if (image.empty()) {
        cout << "无法打开或找到图像"<< endl;
        return -1;
    }

    // 转换为灰度图像
    Mat gray_image;
    cvtColor(image, gray_image, COLOR_BGR2GRAY);

    // 应用高斯模糊
    Mat blurred_image;
    GaussianBlur(gray_image, blurred_image, Size(5, 5), 0);

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

    // 显示结果
    imshow("Edges", edges);
    waitKey(0);

    return 0;
}
  1. 人脸检测:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 加载人脸检测级联分类器
    CascadeClassifier face_cascade;
    face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml");

    Mat image = imread("input.jpg");

    if (image.empty()) {
        cout << "无法打开或找到图像"<< endl;
        return -1;
    }

    // 转换为灰度图像
    Mat gray_image;
    cvtColor(image, gray_image, COLOR_BGR2GRAY);

    // 检测人脸
    vector<Rect> faces;
    face_cascade.detectMultiScale(gray_image, faces, 1.1, 3, 0, Size(30, 30));

    // 在图像上绘制人脸矩形框
    for (const auto &face : faces) {
        rectangle(image, face, Scalar(255, 0, 0), 2);
    }

    // 显示结果
    imshow("Faces", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}
  1. 视频处理:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    VideoCapture cap(0); // 打开摄像头

    if (!cap.isOpened()) {
        cout << "无法打开摄像头"<< endl;
        return -1;
    }

    Mat frame;

    while (true) {
        cap >> frame; // 读取视频帧

        if (frame.empty()) {
            break;
        }

        // 转换为灰度图像
        Mat gray_frame;
        cvtColor(frame, gray_frame, COLOR_BGR2GRAY);

        // 显示结果
        imshow("Gray Frame", gray_frame);

        // 按 'q' 键退出
        if (waitKey(30) == 'q') {
            break;
        }
    }

    return 0;
}

这些示例展示了如何使用OpenCV和C++处理复杂场景。你可以根据需要修改这些代码,以适应不同的应用场景。

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