小白OpenCV2入门,请问为什么有的函数有cv::,有时又不带?懵逼

刚入门,看了一些实例,有的里面函数带cv::,有的不带,不太懂

1个回答

OpenCV所有类及函数都放在CV 命名空间 里,所以使用这些类或者函数时需要cv::

如此例:

#include "opencv2/core/core.hpp"
...
cv::Mat H = cv::findHomography(points1, points2, CV_RANSAC, 5);
...

也可以使用 using namespace cv; 指令,之后使用这些类或者函数就可以省略cv::

如此例:

#include "opencv2/core/core.hpp"
using namespace cv;
...
Mat H = findHomography(points1, points2, CV_RANSAC, 5 );
...
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环境:vs2015 community with update 3, Opencv3.2.0vc14, opencv_contrib 3.2.0 目标:自己编译opencv+opencv_contrib库。 编译出错提示(部分): 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C2610 “std::tuple<cv::Size,perf::`anonymous-namespace'::MatDepth>::tuple(const std::tuple<cv::Size,perf::`anonymous-namespace'::MatDepth> &)”: 不是可默认为的特殊成员函数 opencv_perf_core D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\include\tuple 607 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C2610 “std::tuple<cv::Size,perf::`anonymous-namespace'::MatDepth>::tuple(std::tuple<cv::Size,perf::`anonymous-namespace'::MatDepth> &&)”: 不是可默认为的特殊成员函数 opencv_perf_core D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\include\tuple 608 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C2382 “std::tuple<cv::Size,perf::`anonymous-namespace'::MatDepth>::operator =”: 重定义;不同的异常规范 opencv_perf_core D:\opencv\sources\modules\ts\include\opencv2\ts\ts_perf.hpp 385 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C2264 “std::tuple<cv::Size,perf::`anonymous-namespace'::MatDepth>::tuple”: 函数定义或声明中有错误;未调用函数 opencv_perf_core D:\opencv\sources\modules\core\perf\opencl\perf_channels.cpp 165 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C2264 “std::tuple<cv::Size,perf::`anonymous-namespace'::MatDepth>::tuple”: 函数定义或声明中有错误;未调用函数 opencv_perf_core D:\opencv\sources\modules\core\perf\opencl\perf_channels.cpp 187

opencv用boundingrect找最大区域时崩溃

代码的功能是调用摄像头,然后找出视频帧中的红色区域,再找到其中最大的区域作为ROI。 用笔记本集成的摄像头的时候可以正常跑。 换成usb外接摄像头,编译连接都没问题,就是run的时候崩溃了 //#include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include <cv.h> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //漫水填充 void fillHole(const Mat srcBw, Mat &dstBw) { Size m_Size = srcBw.size(); Mat Temp = Mat::zeros(m_Size.height + 2, m_Size.width + 2, srcBw.type());//延展图像 srcBw.copyTo(Temp(Range(1, m_Size.height + 1), Range(1, m_Size.width + 1))); cv::floodFill(Temp, Point(0, 0), Scalar(255,255,255)); //cv::floodFill(Temp, Point(30, 29), Scalar(255, 0, 0), 0, Scalar(10, 10, 10), Scalar(10, 10, 10)); Mat cutImg;//裁剪延展的图像 Temp(Range(1, m_Size.height + 1), Range(1, m_Size.width + 1)).copyTo(cutImg); dstBw = srcBw | (~cutImg); } int main(int argc, char** argv) { //定义扫描图像的循环变量 int i = 0; int j = 0; //通过摄像头采集视频 VideoCapture capture(0); //读取视频. //VideoCapture capture("E:/weixian.mp4"); //视频总帧数 //long totalFrameNumber = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT); //num是一个计数的flag. int num = 1; while (1) //while (num <= totalFrameNumber) { //IplImage* frame; Mat frame1, frame; //将捕获图像存入frame变量 capture >> frame1; blur(frame1, frame1, Size(7, 7)); //缩放倍数 double fScale = 0.5; //目标图像尺寸 CvSize czSize; czSize.width = frame1.cols*fScale; czSize.height = frame1.rows*fScale; cv::resize(frame1, frame, cv::Size(czSize.width, czSize.height), (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR); cv::Mat rgbImage = frame, hsvImage; //转换到hsv空间 cv::cvtColor(rgbImage, hsvImage, cv::COLOR_BGR2HSV); //为了获取图像的尺寸 //这里把图像类型转换 IplImage* tempImage = &IplImage(hsvImage); IplImage* extractionImage = &IplImage(hsvImage); IplImage* reversionImage = &IplImage(hsvImage); IplImage* grayImage = &IplImage(hsvImage); IplImage* binaryImage = &IplImage(hsvImage); //显示两个空间下的图像 imshow("RGB", rgbImage); //imshow("HSV", hsvImage); for (i = 0; i < tempImage->height; i++) { for (j = 0; j < tempImage->width; j++) { //获取像素点为(j, i)点的HSV的值 CvScalar s_hsv = cvGet2D(tempImage, i, j); /* opencv 的H范围是0~180,红色的H范围大概是(0~8)∪(160,180) S是饱和度,一般是大于一个值,S过低就是灰色(参考值S>80), V是亮度,过低就是黑色,过高就是白色(参考值220>V>50)。 */ CvScalar s; if (!(((s_hsv.val[0]>0) && (s_hsv.val[0]<8)) || (s_hsv.val[0]>178) && (s_hsv.val[0]<180))) { s.val[0] = 0; s.val[1] = 0; s.val[2] = 0; cvSet2D(tempImage, i, j, s); } //else这小段是自己加的,如果是红色,就置为白色. else { s.val[0] = 180; s.val[1] = 30; s.val[2] = 255; cvSet2D(tempImage, i, j, s); } } } //提取红色分量 cvConvert(tempImage, extractionImage); //cvNamedWindow("Extraction"); //cvShowImage("Extraction", extractionImage); //颜色空间变换回RGB cvCvtColor(extractionImage, reversionImage, cv::COLOR_HSV2BGR); //cvNamedWindow("Reversion"); //cvShowImage("Reversion", reversionImage); //这里如果转灰度,会出现内存泄漏. //由于前边定义每个图像都用的取址运算符 //因为grayImge指向的是hsvImage的地址,而后者一直在变 //所以此处gray也一直在变 //RGB图像转灰度图 //cvCvtColor(reversionImage, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); //cvNamedWindow("Gray"); //cvShowImage("Gray", grayImage); //灰度图转二值图 cvThreshold(grayImage, binaryImage, 100, 255, CV_THRESH_BINARY); //cvThreshold(reversionImage, binaryImage, 150, 255, CV_THRESH_BINARY); //cvNamedWindow("Binary"); //cvShowImage("Binary", binaryImage); //5*5正方形,8位uchar型,全1结构元素 cv::Mat element5(5, 5, CV_8U, cv::Scalar(1)); cv::Mat closed,opened,temp,final,cimage; //cv::vector<vector<cv::Point>> contours(10000); temp = Mat(binaryImage); //高级形态学运算函数 cv::morphologyEx(temp, opened, cv::MORPH_CLOSE, element5); cv::morphologyEx(temp, closed, cv::MORPH_CLOSE, element5); //cvNamedWindow("Opened"); //imshow("Opened", opened); //cvNamedWindow("Closed"); //imshow("Closed", closed); fillHole(closed, final); cvNamedWindow("Final"); imshow("Final", final); Canny(final, cimage, 150, 250); //cvNamedWindow("Canny"); //imshow("Canny", cimage); cv::vector<vector<cv::Point>> contours; vector<Vec4i> hierarchy; cv::findContours(cimage, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE,Point()); //cv::findContours(cimage, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point()); // 寻找最大连通域 double maxArea = 0; vector<cv::Point> maxContour; for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { double area = cv::contourArea(contours[i]); if (area > maxArea) { maxArea = area; maxContour = contours[i]; } //cout << maxArea << endl; } //cout << maxArea << endl; //cout << contours.size() << endl; //cout << i << endl; //cout << maxContour << endl; // 将轮廓转为矩形框 cv::Rect maxRect = cv::boundingRect(maxContour); // 显示连通域 cv::Mat result1, result2; final.copyTo(result1); final.copyTo(result2); for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { cv::Rect r = cv::boundingRect(contours[i]); cv::rectangle(result1, r, cv::Scalar(255)); } //cv::imshow("all regions", result1); //cv::waitKey(); cv::rectangle(result2, maxRect, cv::Scalar(0, 255, 0), 3); cv::imshow("largest region", result2); if (maxArea>8000) { cv::imshow("largest region", result2); } /* */ waitKey(20); //视频帧数加1. num = num + 1; } return 0; } ``` ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201808/16/1534430156_429439.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201808/16/1534430084_178855.png) 好像是boundingrect那里出错了,但是为什么集成摄像头就可以呢?请教各位

opencv的 FastFeatureDetector fast(40)怎么用不了

#include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char *argv[]) { QCoreApplication a(argc, argv); Mat image; image = imread("1.jpg"); // 存储为关键点 std::vector<KeyPoint> keyPoints; // 定义特征检测 FastFeatureDetector fast(40); // 检测的阈值为40 “cv::FastFeatureDetector”: 不能实例化抽象类 // 特征点检测 fast.detect(image,keyPoints); drawKeypoints(image, keyPoints, image, Scalar::all(255), DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG); imshow("FAST feature", image); waitKey(0); return a.exec(); } error: C2259: “cv::FastFeatureDetector”: 不能实例化抽象类 error: C2664: “cv::FastFeatureDetector::FastFeatureDetector(cv::FastFeatureDetector &&)”: 无法将参数 1 从“int”转换为“const cv::FastFeatureDetector &”

在中国程序员是青春饭吗?

今年,我也32了 ,为了不给大家误导,咨询了猎头、圈内好友,以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助,记得帮我点赞哦。 目录: 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时,拿着傲人的工资,想着好好干,以为我们的人生是这样的: 等真到了那一天,你会发现,你的人生很可能是这样的: ...

程序员请照顾好自己,周末病魔差点一套带走我。

程序员在一个周末的时间,得了重病,差点当场去世,还好及时挽救回来了。

C++(数据结构与算法)78:---分而治之

一、分而治之的思想 分而治之方法与软件设计的模块化方法非常相似 分而治之通常不用于解决问题的小实例,而要解决一个问题的大实例。一般步骤为: ①把一个大实例分为两个或多个更小的实例 ②分别解决每个小实例 ③把这些小实例的解组合成原始大实例的解 二、实际应用之找出假币 问题描述 一个袋子有16个硬币,其中只有一个是假币,这个假币比其他的真币重量轻(其他所有真币的重量都是相同的)...

springboot+jwt实现token登陆权限认证

一 前言 此篇文章的内容也是学习不久,终于到周末有时间码一篇文章分享知识追寻者的粉丝们,学完本篇文章,读者将对token类的登陆认证流程有个全面的了解,可以动态搭建自己的登陆认证过程;对小项目而已是个轻量级的认证机制,符合开发需求;更多精彩原创内容关注公主号知识追寻者,读者的肯定,就是对作者的创作的最大支持; 二 jwt实现登陆认证流程 用户使用账号和面发出post请求 服务器接受到请求后使用私...

技术大佬:我去,你写的 switch 语句也太老土了吧

昨天早上通过远程的方式 review 了两名新来同事的代码,大部分代码都写得很漂亮,严谨的同时注释也很到位,这令我非常满意。但当我看到他们当中有一个人写的 switch 语句时,还是忍不住破口大骂:“我擦,小王,你丫写的 switch 语句也太老土了吧!” 来看看小王写的代码吧,看完不要骂我装逼啊。 private static String createPlayer(PlayerTypes p...

win10暴力查看wifi密码

刚才邻居打了个电话说:喂小灰,你家wifi的密码是多少,我怎么连不上了。 我。。。 我也忘了哎,就找到了一个好办法,分享给大家: 第一种情况:已经连接上的wifi,怎么知道密码? 打开:控制面板\网络和 Internet\网络连接 然后右击wifi连接的无线网卡,选择状态 然后像下图一样: 第二种情况:前提是我不知道啊,但是我以前知道密码。 此时可以利用dos命令了 1、利用netsh wlan...

女程序员,为什么比男程序员少???

昨天看到一档综艺节目,讨论了两个话题:(1)中国学生的数学成绩,平均下来看,会比国外好?为什么?(2)男生的数学成绩,平均下来看,会比女生好?为什么?同时,我又联想到了一个技术圈经常讨...

副业收入是我做程序媛的3倍,工作外的B面人生是怎样的?

提到“程序员”,多数人脑海里首先想到的大约是:为人木讷、薪水超高、工作枯燥…… 然而,当离开工作岗位,撕去层层标签,脱下“程序员”这身外套,有的人生动又有趣,马上展现出了完全不同的A/B面人生! 不论是简单的爱好,还是正经的副业,他们都干得同样出色。偶尔,还能和程序员的特质结合,产生奇妙的“化学反应”。 @Charlotte:平日素颜示人,周末美妆博主 大家都以为程序媛也个个不修边幅,但我们也许...

MySQL数据库面试题(2020最新版)

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL?什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别?InnoDB引擎的4大特性存储引擎选择索引什么是索引?索引有哪些优缺点?索引使用场景(重点)...

如果你是老板,你会不会踢了这样的员工?

有个好朋友ZS,是技术总监,昨天问我:“有一个老下属,跟了我很多年,做事勤勤恳恳,主动性也很好。但随着公司的发展,他的进步速度,跟不上团队的步伐了,有点...

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私下里,有不少读者问我:“二哥,如何才能写出一份专业的技术简历呢?我总感觉自己写的简历太烂了,所以投了无数份,都石沉大海了。”说实话,我自己好多年没有写过简历了,但我认识的一个同行,他在阿里,给我说了一些他当年写简历的方法论,我感觉太牛逼了,实在是忍不住,就分享了出来,希望能够帮助到你。 01、简历的本质 作为简历的撰写者,你必须要搞清楚一点,简历的本质是什么,它就是为了来销售你的价值主张的。往深...

程序员写出这样的代码,能不挨骂吗?

当你换槽填坑时,面对一个新的环境。能够快速熟练,上手实现业务需求是关键。但是,哪些因素会影响你快速上手呢?是原有代码写的不够好?还是注释写的不够好?昨夜...

带了6个月的徒弟当了面试官,而身为高级工程师的我天天修Bug......

即将毕业的应届毕业生一枚,现在只拿到了两家offer,但最近听到一些消息,其中一个offer,我这个组据说客户很少,很有可能整组被裁掉。 想问大家: 如果我刚入职这个组就被裁了怎么办呢? 大家都是什么时候知道自己要被裁了的? 面试软技能指导: BQ/Project/Resume 试听内容: 除了刷题,还有哪些技能是拿到offer不可或缺的要素 如何提升面试软实力:简历, 行为面试,沟通能...

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有小伙伴问松哥这个问题,他在上海某公司,在离职了几个月后,前公司的领导联系到他,希望他能够返聘回去,他很纠结要不要回去? 俗话说好马不吃回头草,但是这个小伙伴既然感到纠结了,我觉得至少说明了两个问题:1.曾经的公司还不错;2.现在的日子也不是很如意。否则应该就不会纠结了。 老实说,松哥之前也有过类似的经历,今天就来和小伙伴们聊聊回头草到底吃不吃。 首先一个基本观点,就是离职了也没必要和老东家弄的苦...

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为什么你不想学习?只想玩?人是如何一步一步废掉的

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男生更看重女生的身材脸蛋,还是思想?

往往,我们看不进去大段大段的逻辑。深刻的哲理,往往短而精悍,一阵见血。问:产品经理挺漂亮的,有点心动,但不知道合不合得来。男生更看重女生的身材脸蛋,还是...

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当HR压你价,说你只值7K时,你可以流畅地回答,记住,是流畅,不能犹豫。 礼貌地说:“7K是吗?了解了。嗯~其实我对贵司的面试官印象很好。只不过,现在我的手头上已经有一份11K的offer。来面试,主要也是自己对贵司挺有兴趣的,所以过来看看……”(未完) 这段话主要是陪HR互诈的同时,从公司兴趣,公司职员印象上,都给予对方正面的肯定,既能提升HR的好感度,又能让谈判气氛融洽,为后面的发挥留足空间。...

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HashMap底层实现原理,红黑树,B+树,B树的结构原理 Spring的AOP和IOC是什么?它们常见的使用场景有哪些?Spring事务,事务的属性,传播行为,数据库隔离级别 Spring和SpringMVC,MyBatis以及SpringBoot的注解分别有哪些?SpringMVC的工作原理,SpringBoot框架的优点,MyBatis框架的优点 SpringCould组件有哪些,他们...

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