opencv 摄像头白色斑点检测 c++ - 可打印的版本 +- LightGunDiyer 光枪爱好者 (http://www.wukongxuetang.com/bbs) +-- 版块： 光枪原理与光枪DIY (http://www.wukongxuetang.com/bbs/forumdisplay.php?fid=1) +--- 版块： 光枪-软件编程 (http://www.wukongxuetang.com/bbs/forumdisplay.php?fid=4) +--- 主题： opencv 摄像头白色斑点检测 c++ (/showthread.php?tid=7)

opencv 摄像头白色斑点检测 c++ - wukong - 03-21-2024 要使用OpenCV检测摄像头中的白色斑点，你可以采用以下步骤： 一、使用OpenCV的VideoCapture类获取摄像头流。 二、使用cv::cvtColor将捕获的图像从BGR颜色空间转换为灰度空间。 三、应用阈值操作来突出显示白色斑点。 四、使用形态学操作（如开运算或闭运算）来去除噪声和平滑图像。 五、使用cv::findContours找到白色斑点的轮廓。 六、使用cv::drawContours在原图上绘制轮廓以标识斑点位置。 以下是一个简单的C++代码示例： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> int main() {     cv::VideoCapture cap(0); // 打开默认摄像头     if (!cap.isOpened()) {         return -1;     }     cv::Mat frame;     while (true) {         cap >> frame; // 从摄像头读取新的帧         if (frame.empty()) {             break;         }         cv::Mat gray, thresholded;         cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换到灰度空间         cv::threshold(gray, thresholded, 100, 255, cv::THRESH_BINARY); // 阈值处理，阈值根据实际情况调整         // 形态学操作去除噪声         cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));         cv::morphologyEx(thresholded, thresholded, cv::MORPH_OPEN, kernel);         std::vector<std::vector<cv:oint>> contours;         cv::findContours(thresholded, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 寻找轮廓         // 绘制轮廓         cv::Mat result;         frame.copyTo(result);         cv::drawContours(result, contours, -1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);         //每个识别轮廓绘制外接圆         // 为每个轮廓找到最小外接圆         for (const auto& contour : contours) {               float radius;               cv:oint2f center;               cv::minEnclosingCircle(contour, center, radius);               // 绘制外接圆               cv::circle( result , center, static_cast<int>(radius), cv::Scalar(255, 0, 0), 2);         }         //窗口显示识别结果         cv::imshow("Spots Detection", result);         if (cv::waitKey(100) == 27) {             break;         }     }     return 0; }