qq_50934329的博客

2.解决方案资源管理器找到解决方案项目->右键->C/C+±>代码生成->运行库->多线程调试DLL（/MDd）找到解决方案项目->右键->配置属性->常规项目默认值->MFC的使用->修改成在共享DLL中使用MFC。

在之前对于人脸识别和车牌识别中，使用模型是直接拿来用，对于如何实现生成xml文件，目前有许多教程，要么介绍就过于简单，要么就过于繁琐。此篇从个人理解角度出发，实现xml文件模型的实现，对眼镜盒识别。有错误之处，还望大佬多多指教。

实现了对照片文本的提取，那如何实现实时扫描呢？加入VideoCapture cap(0);就能实现嘛，会发现代码不报错，但是出现中中断错误，原因是寻找最大矩阵时，没有找到，使得轮廓点为0 ，进行位置互换时，出现问题。当出现空的时候跳过执行。

对于摄像头读取图片进行车牌匹配，原理和人脸识别其实是一致的。俄罗斯车牌识别案例：实时识别车牌，并且读取到指定文件夹中。利用训练好的模型进行匹配即可。

获取坐标之后，要进行仿射提取出文本，不过坐标提取出来的是0312（矩形从左到右从上到下标记），要变成0123。2、预处理之后，获得轮廓特征、从而找到最大矩形，获取最大矩形的坐标。1、首先图像预处理：灰度转换、高斯模糊、边缘提取，膨胀。全部代码实现：对于绘制函数可以视情况显示。

第一种：将坐标值相加求和，采用冒泡排序实现从小到大排序，此时能确定两点位置，一是0二是3位置，对于副对角线上12两点，需要进一步判断，这边图片明显点2位置的x值距离0点相对1点来说更近，因此可以判断出1，2点。因此就有一种思想：对于0，3点，xy相加的值的值分别最小最大，而对于1,2两点，xy相减值分别最小最大。只需把角标提取，放入新的点集，继而读出即可。min_elemen（数组开始位置，数组结束位置）函数返回的最小值的指针，这个要注意。在下图中的0，3，1，2位置如何变换成0，1，2，3。

人脸识别，导出视频时报错：This file isn't playable. That might be because the file type is unsupported, the file extension is incorrect, or the file is corrupt.的一种解决方法

先上实验效果：画笔实现实现画笔操作，提取颜色目标，绘制轮廓，显示画笔三步骤。

找到工程文件中的x68文件夹删除，即可正常恢复。

所以需要通过scaleFactor参数设置一个缩小的比例，对图像进行逐步缩小来检测，人脸识别实现，这里直接提供了模型文件，.xml文件，进行直接匹配就行，难度相对较小。因为图像的像素有大有小，图像中的人脸因为远近不同也会有大有小，这个参数设置的越大，计算速度越快，但可能会错过了某个大小的人脸。只有其“邻居”大于等于这个值的结果才认为是正确结果。

在介绍形状特征提取之前，先了解几个特征提取的重要函数。

将图片转换成HSV，手动调节阈值进行颜色提取；

在直接打开图片无法显示图片像素点位置，有时候需要对像素点位置进行编辑，而目前比较多的是python代码实现，故此利用c++实现鼠标点击图片，标记位置显示。

【代码】c++opencv Chapter 5 - Warp Perspective。

【代码】C++ opencv Chapter 4 - Drawing Shapes and Text。

【代码】c++ opencv Resize and Crop。

【代码】c++ opencv C2 Basic Funtions。

【代码】c++ opencv C1- Read Images Videos and Webcams。