C++ OpenCV與圖像標注自動化

OpenCV是一個開源的計算機視覺和機器學習庫，它可以用于處理圖像和視頻

1. 安裝OpenCV：首先，確保您已經在計算機上安裝了OpenCV。如果沒有，請訪問OpenCV官方網站下載并安裝適合您操作系統的版本。

2. 加載圖像：使用OpenCV的imread函數加載要標注的圖像。例如：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg");
}

3. 創建標注函數：編寫一個函數，該函數接受圖像、標注位置（如矩形框）和其他相關信息（如類別名稱）作為輸入，并在圖像上繪制標注。例如：

void annotate_image(cv::Mat &image, const cv::Rect &bbox, const std::string &label) {
    // 繪制矩形框
    cv::rectangle(image, bbox, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

    // 繪制標簽
    int font_face = cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX;
    double font_scale = 0.5;
    int font_thickness = 1;
    int baseline;
    cv::Size text_size = cv::getTextSize(label, font_face, font_scale, font_thickness, &baseline);
    cv::Point text_pos(bbox.x, bbox.y - text_size.height - baseline);
    cv::putText(image, label, text_pos, font_face, font_scale, cv::Scalar(0, 255, 0), font_thickness);
}

4. 調用標注函數：根據需要調用標注函數，為圖像添加標注。例如：

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg");

    // 假設我們有一個目標檢測模型，它返回一個包含目標位置和類別的向量
    std::vector<std::pair<cv::Rect, std::string>> detections = detect_objects(image);

    // 為每個檢測到的目標添加標注
    for (const auto &detection : detections) {
        annotate_image(image, detection.first, detection.second);
    }

    // 顯示標注后的圖像
    cv::imshow("Annotated Image", image);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

這只是一個簡單的示例，實際應用中可能需要更復雜的標注功能。但是，這個示例展示了如何使用OpenCV和C++進行圖像標注自動化。您可以根據需要修改和擴展這些代碼，以滿足您的特定需求。