對於我們的需求,斑點包括乙個影象和乙個標籤.是』cv::mat』型別,標籤是乙個無符號整型.標籤的預設值是0,表示這個斑點沒有被分類.建立乙個新的標頭檔案blob.h,然後
#ifndef blob_hpp
#define blob_hpp
#include class blob ;
#endif /* blob_hpp */
blob的image屬性在構造之後就不可變,但是label屬性可以根據分類的實際結果進行變化.注意,blob的大多數方法都有const修飾符,但是,因為setlabel方法因為改變了label的值,所以不用const修飾符.
現在,讓我們在另乙個新的標頭檔案blobdetector.h
中宣告乙個blobdetector類。這個類提供了乙個detect
公共方法來分析給定的影象,並基於影象中檢測到的物件填充乙個vector
物件。另乙個公共方法getmask
返回檢測方法接收到的最新影象的閾值版本。在內部,blobdetector使用多個矩陣和向量來儲存中間結果,包括遮罩、檢測到的邊緣、檢測到的輪廓以及描述輪廓之間關係的層次結構。以下是探測器的宣告:
#ifndef blobdetector_hpp
#define blobdetector_hpp
#include "blob.hpp"
class blobdetector ;
#endif /* blobdetector_hpp */
在後面的』在簡單的背景下檢測斑點』一節中,我們將在新檔案blob.cpp和blobdetector.cpp中定義方法的主體.
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