#简介 Matlab的plot函数非常的强大，进行数据显示的效果非常的好，但是经常使用Opencv的同学如果每次将计算之后的数据导入到Matlab里显示又比较麻烦，因此决定写一类似于plot的C函数，用于在OpenCV中进行数据显示。设计一个Plot类，项目位于github上https://github.com/libing64/CPlot
#主要参数 private: //窗口大小 int window_height; int window_width;
vector< vector<CvPoint2D64f> >dataset;//一个Figure中显示的数据集
public:
IplImage* Figure;// 用于显示的图片
// manual or automatic range
//显示比例和范围
bool custom_range_y;
double y_max;
double y_min;
double y_scale;
bool custom_range_x;
double x_max;
double x_min;
double x_scale;
//边界大小
int border_size;
#常用函数 //分别加上几种数据类型，你可以尝试改为C++的泛型设计 void plot(int *x, int *y, size_t Cnt, CvScalar color); void plot(float *x, float *y, size_t Cnt, CvScalar color); void plot(double *x, double *y, size_t Cnt, CvScalar color);
//添加标签
void xlabel(string xlabel_name, CvScalar label_color);
void ylabel(string ylabel_name, CvScalar label_color);
//清空数据
void clear();
//添加title
void title(string title_name);
#实现 到项目主页上Plot.cpp中有完整的代码实现 改为发范型设计后，实现部分的代码也在plot.h文件中 https://github.com/libing64/CPlot ##范例 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "plot.h" #include
int main(int argc, char* argv[])
{
const int Cnt = 100;
double X[Cnt] = {0};
double Y[Cnt] = {0};
for(int i = 0; i < Cnt; i++)
{
X[i] = (double)i;
Y[i] = (double)4*i - 20;
}
cvNamedWindow("hello",1);
Plot plot;
CvScalar color = CV_RGB(255, 0, 0);
plot.plot(X, Y, Cnt, color);
cvShowImage("hello", plot.Figure);
cvWaitKey(0);
//plot.clear();
for(int i = 0; i < Cnt; i++)
{
X[i] = (double)i;
Y[i] = (double)(5*i - 20);
}
plot.plot(X, Y, Cnt, color);
cvShowImage("hello", plot.Figure);
cvWaitKey(0);
for(int i = 0; i < Cnt; i++)
{
X[i] = (double)i;
Y[i] = (double)(-5*i - 20);
}
plot.plot(X, Y, Cnt, color);
cvShowImage("hello", plot.Figure);
cvWaitKey(0);
for(int i = 0; i < Cnt; i++)
{
X[i] = (double)i;
Y[i] = (double)(50*sin(i*0.1));
}
plot.plot(X, Y, Cnt, color);
cvShowImage("hello", plot.Figure);
cvWaitKey(0);
int X2[Cnt] = {0};
int Y2[Cnt] = {0};
for(int i = 0; i < Cnt; i++)
{
X2[i] = i;
Y2[i] = -100*i - 20;
}
plot.clear();
plot.plot(X2, Y2, Cnt/2, color);
cvShowImage("hello", plot.Figure);
cvWaitKey(0);
return 0;
}
#显示效果
#如何自己优化
如果感觉这些代码并不够优，你可以自己去优化它
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注册一个github的账号
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点击fork
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进入自己的项目主页git clone git [email protected]:yourname/CPlot.git
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修改代码并commit
git commit -m "commit"
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当感觉自己写的比较优秀的时候可以，与原始项目合并，点击pull
#TODO# 不同形式的显示，如点、圆、直线、虚线等