设置你的c++编译器

构建OpenCV库,确定一个适用于您的操作系统兼容的c++编译器,所述可移植的C代码生成使用OpenCV库的功能。配置编译器使用墨西哥人设置c++命令。有关更多信息,请参见选择一个c++编译器。

模型描述

在这个例子中,一个影子探测器是通过使用仿真软件实现的模型金宝appShadowDetection.slx。

在这个模型中,subsystem_slwrap_run_shadow_detection子系统驻留在Shadow_Detection_Lib图书馆。您将创建subsystem_slwrap_run_shadow_detection子系统通过使用OpenCV进口国应用。子系统接收视频的多媒体文件块和一个阈值来检测视频中的影子。是使用视频查看器显示块的输出。在subsystem_slwrap_run_shadow_detection子系统,inImage是输入图像,打的阈值算法和outImage是输出图像。滑块的阈值是用来改变阈值在模拟。

示例文件夹复制到一个可写的位置

访问示例文件夹的路径,在MATLAB®命令行,输入:

OpenCV金宝appSimulinkExamples;

每个子文件夹包含所有运行示例所需的支持文件。金宝app

做这些步骤之前,确保您将示例文件夹复制到一个可写的文件夹位置和改变你的当前工作目录…\ ShadowDetection例子。你所有的输出文件保存到该文件夹。

步骤1:导入OpenCV函数来创建一个模型库金宝app

1。开始OpenCV进口国应用程序,点击应用程序在MATLAB将来发布。在欢迎页面,指定项目名称作为Shadow_Detection。确保项目名称不包含任何空格。点击下一个。

2。在指定OpenCV图书馆,指定这些文件位置,然后单击下一个。

3所示。分析你的图书馆找到导入的功能和类型。分析完成后,点击下一个。选择run_shadow_detection功能和点击下一个。

4所示。从导入,选择I / O型为inImage和打作为输入,outImage作为输出,然后单击下一个。

5。在创建模型库,配置O金宝apppenCV类型的默认值。默认情况下,创建一个单一C-caller OpenCV功能块选择创建一个C调用程序块的子系统生成的模型库。金宝app

6。选择配置库使用仿真软件。金宝appImageType信号配置生成的库子系统使用金宝appSimulink.ImageType信号。

7所示。集Simlink的默认颜色格式。ImageType信号来RGB,这是默认的颜色格式的图像。

8。集默认的阵列布局仿真软件。金宝appImageType信号来列为主图像的数组,这是默认的布局。

9。创建一个模型库,点击金宝app下一个。

一个金宝app模型库Shadow_Detection_Lib从OpenCV代码创建项目的根文件夹。库包含一个子系统和C调用者。您可以使用任何这些块的仿真模型。在这个例子中,子系统subsystem_slwrap_run_shadow_detection使用。

步骤2:使用仿真软件中生成子系统模型金宝app

使用生成的子系统subsystem_slwrap_run_shadow_detection与仿真软件模型金宝appShadowDetection.slx:

1。在MATLAB当前文件夹,右键单击模型ShadowDetection.slx并点击开放从上下文菜单中。拖动生成子系统从图书馆到模型中。从多媒体文件块之间插入子系统和持续的块和视频查看器块。

2。双击子系统和配置这些参数值:

3所示。点击应用,然后单击好吧。

步骤3:模拟影子探测器

仿真软件将来发金宝app布,在模拟选项卡中,单击运行模拟模型。仿真完成后,视频查看器块显示一个视频与阴影标识为一个红色的大纲根据阈值。视频显示的例子,阈值设置0.0651。