记在DevC++中运行inpaint()函数报reference not defined错误的解决办法

本文详细介绍了如何在C++环境中配置OpenCV库,包括找到libopencv_photo2413.dll文件并正确导入,以及设置编译参数如-static-libstdc++, -static-libgcc等,确保与OpenGL, GLUT等库的链接。

在这里插入图片描述
找到libopencv_photo2413.dll的目录导入
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之后环境配成下面就搞定了。
在这里插入图片描述
-std=c++11

-static-libstdc++ -static-libgcc -lwinmm -lgdi32 -lopengl32 -lglu32 -lfreeglut -lopencv_core2413 -lopencv_highgui2413 -lopencv_imgproc2413 -lopencv_photo2413

C++中使用OpenCV的`cv::inpaint`函数可进行图像修复。该函数的原型为: ```cpp void cv::inpaint(InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags); ``` 参数解释如下: - `src`:输入待修复的单通道或三通道图像,通常是8位图像[^2][^3][^4]。 - `inpaintMask`:图像的掩码,为单通道图像,大小与原图像一致,除需要修复的部分外其他部分像素值全为0;非零像素表示需要修复的区域,零像素表示保留不变的区域[^2][^4]。 - `dst`:输出的经过修复的图像,大小和类型与`src`相同[^2][^3][^4]。 - `inpaintRadius`:修复算法取的邻域半径,用于计算当前像素点的差值,通常设置为3到5,具体值取决于图像的分辨率和损坏区域的大小[^2][^4]。 - `flags`:修复算法,有两种:`INPAINT_NS`(基于Navier - Stokes的修复方法)和`INPAINT_TELEA`(基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)) [^2]。 以下是一个使用`cv::inpaint`函数的应用案例代码: ```cpp #include <iostream> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("F:\\图像处理\\图片\\待修复图像.png"); if (img.empty()) { cout << "请检查文件名称是否有误!" << endl; return -1; } imshow("img", img); //转化为灰度图 Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); //通过阈值处理生成Mask掩码 Mat imgMask; threshold(gray, imgMask, 245, 255, THRESH_BINARY); //对Mask掩码膨胀处理,增加Mask的面积 Mat Kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); dilate(imgMask, imgMask, Kernel); //图像修复 Mat imgInpaint; inpaint(img, imgMask, imgInpaint, 5, INPAINT_NS); //显示处理结果 imshow("imgMask", imgMask); imshow("img修复后", imgInpaint); waitKey(0); return 0; } ``` 此代码实现了读取图像、生成掩码、对掩码进行膨胀处理、使用`cv::inpaint`函数进行图像修复以及显示处理结果的功能。
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