Step 1. 使用燈泡的照片尋找亮點,放到電腦指定的位置 位置 : C:\\light.jpg Step 2. 判斷圖片是否存在 Mat src = imread( "C:\\light.jpg" ); if (src.empty()) { std::cout << "Could not load image file!" ; system( "pause" ); return 0 ; } else { // 準備圈出物件 } 全域參數,後面會使用 Mat src, threshold_output; Mat src_gray; RNG rng ( 12345 ); int erosion_elem = 0 ; int erosion_size = 5 ; int dilation_elem = 0 ; int dilation_size = 10 ; include #include "mainwindow.h" #include <QApplication> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <QDebug> using namespace cv ; using namespace std ; Step 3. 轉成灰度圖及平滑化 Mat src_result = src.clone(); // 轉成灰度圖 cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY); // 平滑化 blur(src_gray, src_gray, Size( 3 , 3 )); // 均衡化直方圖(應加對比效果) equalizeHist( src_gray, src_gray); /...