Tập lệnh của OpenCV trên Visual studio 2017

Nho_Huu · August 7, 2019, 9:58am

Chào mọi người.
Mình dùng OpenCV 3.4.1 và Visual Studio 2017 để xử lý ảnh và video nhưng không tìm thấy tập lệnh về xử lí ảnh, video trong tài liệu nào. Bạn nào có thì cho mình xin link. rất cảm ơn mọi người đã đọc

Duong_Act · August 7, 2019, 11:45am

https://docs.opencv.org/2.4/modules/refman.html
https://docs.opencv.org/3.4/d6/d00/tutorial_py_root.html

Nho_Huu · August 9, 2019, 2:41am

Chào em. Anh muốn xem phiên bản openCV thì là thế nào nhỉ?

Duong_Act · August 9, 2019, 4:41am

Ý anh muốn kiểm tra phiên bản đang dùng hay tìm doc ?

Nếu là kiểm tra phiên bản đang dùng thì cách đơn giản nhất là nhìn tên các dll, lib thường có version.
Khi biết version rồi thì google anh tìm đến doc trên trang opencv thôi.

Nho_Huu · August 9, 2019, 8:53am

Đúng rồi. anh muốn kiểm tra phien bảo openCV đang dùng

Duong_Act · August 9, 2019, 10:42am

Khi anh dùng dll và lib.
Ngay tên file đã cho biết phiên bản của OpenCV.

Nho_Huu · August 12, 2019, 1:32am

cám ơn em rất rất nhiều

Nho_Huu · August 14, 2019, 8:16am

bạn nào giải thích giúp mình các câu lệnh trong đoạn code sau ko? nó không chạy mặc dù biên dịch không có lỗi

int main(int argc, char **argv)
{
	const string about =
		"This sample demonstrates the meanshift algorithm.\n"
		"The example file can be downloaded from:\n"
		"  https://www.bogotobogo.com/python/OpenCV_Python/images/mean_shift_tracking/slow_traffic_small.mp4";
	const string keys =
		"{ h help |      | print this help message }"
		"{ @image |<none>| path to image file }";
	CommandLineParser parser(argc, argv, keys);
	parser.about(about);
	if (parser.has("help"))
	{
		parser.printMessage();
		return 0;
	}
	string filename = parser.get<string>("@image");
	if (!parser.check())
	{
		parser.printErrors();
		return 0;
	}
	VideoCapture capture(filename);
	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);
		int keyboard = waitKey(30);
		if (keyboard == 'q' || keyboard == 27)
			break;
	}
}