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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:
#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;
}
#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;
}
#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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