OpenCV相机自动对焦代码整理

#include <highgui/highgui.hpp>
#include <imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
#include <fstream>using namespace std;
using namespace cv;//imgFile   图片地址，可更改为图片内存
//nSelectCamFocus  选择对焦的方法，有三种 0 1 2
double FuncImg(char *imgFile,int nSelectCamFocus)
{double dMeanValue = 0;//判断文件是否存在ifstream f(imgFile);if(f.good()){Mat imageSource = imread(imgFile);//判断图片读取是否成功if (!imageSource.empty()){Mat imageGrey;cvtColor(imageSource, imageGrey, CV_RGB2GRAY);//自动对焦方式选择if (0 == nSelectCamFocus){Mat imageSobel;Sobel(imageGrey, imageSobel, CV_16U, 1, 1);//图像的平均灰度double meanValue = 0.0;meanValue = mean(imageSobel)[0];//double to stringstringstream meanValueStream;string meanValueString;meanValueStream << meanValue;meanValueStream >> meanValueString;meanValueString = "Articulation(Sobel Method):" + meanValueString;putText(imageSource, meanValueString, Point(2, 50), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, Scalar(255, 255, 25), 2);imshow("Articulation", imageSource);dMeanValue = meanValue;}else if (1 == nSelectCamFocus){Mat imageSobel;Laplacian(imageGrey, imageSobel, CV_16U);//Sobel(imageGrey, imageSobel, CV_16U, 1, 1);//图像的平均灰度double meanValue = 0.0;meanValue = mean(imageSobel)[0];//double to stringstringstream meanValueStream;string meanValueString;meanValueStream << meanValue;meanValueStream >> meanValueString;meanValueString = "Articulation(Laplacian Method): " + meanValueString;putText(imageSource, meanValueString, Point(20, 50), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, Scalar(255, 255, 25), 2);imshow("Articulation", imageSource);dMeanValue = meanValue;}else{Mat meanValueImage;Mat meanStdValueImage;//求灰度图像的标准差meanStdDev(imageGrey, meanValueImage, meanStdValueImage);double meanValue = 0.0;meanValue = meanStdValueImage.at<double>(0, 0);//double to stringstringstream meanValueStream;string meanValueString;meanValueStream << meanValue * meanValue;meanValueStream >> meanValueString;meanValueString = "Articulation(Variance Method): " + meanValueString;putText(imageSource, meanValueString, Point(20, 50), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, Scalar(255, 255, 25), 2);imshow("Articulation", imageSource);dMeanValue = meanValue * meanValue;}}}return dMeanValue;
}

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