great_current = Contours(g.x_c, g.y_c, g.grid("adt"), levels=(0.35,), keep_unclose=True) great_current.display(ax, color="k") update_axes(ax, m)这段代码的意思
时间: 2023-05-19 17:05:42 浏览: 48
是在绘制一个等值线图,其中 Contours 是一个函数,用于计算等值线的轮廓,g.x_c 和 g.y_c 是网格的 x 和 y 坐标,g.grid("adt") 是网格数据,levels=(0.35,) 表示绘制等值线的值为 0.35 的轮廓线,keep_unclose=True 表示保留不闭合的轮廓线。great_current.display(ax, color="k") 是将绘制好的等值线图显示在 ax 坐标轴上,color="k" 表示线条颜色为黑色。update_axes(ax, m) 是更新坐标轴的函数。
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Traceback (most recent call last): File "D:\Project\CODE\pythonProject_eddy_identification\main.py", line 53, in <module> great_current = Contours(g.x_c, g.y_c, g.grid("adt"), levels=(0.35,), keep_unclose=True) File "C:\Users\37981\anaconda3\envs\identify_eddy\lib\site-packages\py_eddy_tracker\eddy_feature.py", line 484, in __init__ coord_dtype = contour.vertices.dtype UnboundLocalError: local variable 'contour' referenced before assignment
这是一个 Python 代码的错误,错误信息显示在 main.py 文件的第 53 行,可能是由于在 Contours 类的初始化中,没有正确地定义变量 contour 导致的。建议检查代码并修复错误。
red_contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) blue_contours, _ = cv2.findContours(blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) green_contours, _ = cv2.findContours(green_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) yellow_contours, _ = cv2.findContours(yellow_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
这段代码使用OpenCV库的`findContours`函数来检测每个颜色掩码中的轮廓。以下是代码示例:
```python
import cv2
red_contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
blue_contours, _ = cv2.findContours(blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
green_contours, _ = cv2.findContours(green_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
yellow_contours, _ = cv2.findContours(yellow_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
在这个例子中,`findContours`函数接受三个参数:输入的二值图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。对于每个颜色掩码,我们分别使用`RETR_EXTERNAL`模式来检测外部轮廓,并使用`CHAIN_APPROX_SIMPLE`方法进行简单的轮廓近似。函数返回两个值,第一个是轮廓列表(在这里我们将其赋值给`red_contours`、`blue_contours`、`green_contours`和`yellow_contours`),第二个是层次结构(在这里我们使用下划线表示我们不关心它)。这样,你可以使用这些轮廓列表来进一步处理和分析检测到的颜色区域。