imshow(im) rectangle('Position',rect_position, 'LineWidth',2, 'EdgeColor','g'); rectangle('Position',rect_position_padded, 'LineWidth',2, 'LineStyle','--', 'EdgeColor','b');

时间: 2023-08-20 17:46:09 浏览: 119
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matlab-im2bw.zip_im2bw matlab

这段代码中，imshow(im)是用来显示图像im的函数，而rectangle函数用来在图像上绘制矩形框，其中rect_position是矩形框的位置信息，LineWidth指定矩形框的线宽，EdgeColor指定矩形框的边缘颜色。第二个rectangle函数中，LineStyle指定矩形框的线条样式，'--'代表虚线，EdgeColor指定矩形框的边缘颜色为蓝色。rect_position_padded是用于绘制填充后的矩形框的位置信息。
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import cv2 import torch import matplotlib.pyplot as plt from skimage.segmentation import slic from matplotlib.patches import Rectangle # 定义超像素数目 n_segments = 25 # 加载输入图像 args = {"image": r"D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\heart_dataset\1_blur\img-00003-00007.jpg"} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments = slic(image.transpose((1, 2, 0)), n_segments=n_segments) # 将超像素图像转换为掩膜 mask = torch.zeros_like(image[0, :, :]) for i in range(n_segments): mask[segments == i] = i + 1 # 对掩膜进行处理，得到每个超像素块的区域 regions = [] for i in range(1, n_segments + 1): region = (mask == i).nonzero() if region.size(0) > 0: regions.append(region) # 绘制超像素块的区域 fig, ax = plt.subplots(1) ax.imshow(image.numpy().transpose((1, 2, 0))) for region in regions: x_min, y_min = region.min(dim=0)[0] x_max, y_max = region.max(dim=0)[0] rect = Rectangle((y_min, x_min), y_max - y_min, x_max - x_min, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add_patch(rect) plt.show()，上述代码出现问题： mask = torch.zeros_like(image[0, :, :]) TypeError: zeros_like(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

根据报错信息TypeError: zeros_like(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray，可以看出是因为torch.zeros_like函数需要的是一个tensor作为输入，而在代码中传入的是一个numpy数组...

import cv2 import torch import matplotlib.pyplot as plt from skimage.segmentation import slic from matplotlib.patches import Rectangle # 定义超像素数目 n_segments = 25 # 加载输入图像 args = {"image": r"D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\heart_dataset\1_blur\img-00003-00007.jpg"} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments = slic(image.transpose((1, 2, 0)), n_segments=n_segments) # 将超像素图像转换为掩膜 mask = torch.zeros_like(torch.from_numpy(image[0, :, :])) for i in range(n_segments): mask[segments == i] = i + 1 # 对掩膜进行处理，得到每个超像素块的区域 regions = [] for i in range(1, n_segments + 1): region = (mask == i).nonzero() if region.size(0) > 0: regions.append(region) # 绘制超像素块的区域 fig, ax = plt.subplots(1) ax.imshow(image.transpose((1, 2, 0))) for region in regions: x_min, y_min = region.min(dim=0)[0] x_max, y_max = region.max(dim=0)[0] rect = Rectangle((y_min, x_min), y_max - y_min, x_max - x_min, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add_patch(rect) plt.show()，上述代码出现问题：TypeError: Invalid shape (512, 3, 512) for image data

根据错误提示信息，可以看到 ax.imshow() 函数的参数形状不正确，期望的形状应该是 ... linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add_patch(rect) plt.show() 这样就可以避免 TypeError 异常了。

if flag figure('Name', '数字识别', 'NumberTitle', 'Off', 'Units', 'Normalized', 'Position', [0.2 0.45 0.5 0.3]); subplot(2, 2, 1); imshow(I, []); title('原图像', 'FontWeight', 'Bold'); subplot(2, 2, 2); imshow(I1, []); title('归一化图像', 'FontWeight', 'Bold'); hold on; h = rectangle('Position', [rect(1:2)-1 rect(3:4)+2], 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2); legend(h, '数字区域标记', 'Location', 'BestOutside'); subplot(2, 2, 3); imshow(bw1, []); title('二值化图像', 'FontWeight', 'Bold'); subplot(2, 2, 4); imshow(bw, [], 'Border', 'Loose'); title('细化图像', 'FontWeight', 'Bold'); hold on;

这段代码的作用是对一个数字图像进行处理，包括图像的归一化、二值化、数字区域标记...subplot 函数用于在一个窗口中创建多个子图，imshow 函数用于显示图像，rectangle 函数用于绘制矩形框，legend 函数用于添加图例。

[~,arealind] = max(shapeind(:,3).*shapeind(:,4)); subplot(1,2,2) imshow(rgb) hold on rectangle('Position',[shapeind(arealind,1),shapeind(arealind,2),shapeind(arealind,3),shapeind(arealind,3)],... 'EdgeColor','g','Linewidth',2) 解释代码

- rectangle('Position',[shapeind(arealind,1),shapeind(arealind,2),shapeind(arealind,3),shapeind(arealind,3)], 'EdgeColor','g','Linewidth',2) 是用于在图像上绘制一个矩形框。 - 'Position' 参数指定...

% 读入二值图像 binaryImage = imread('image.png'); % 计算二值图像的最小外接矩形 props = regionprops(binaryImage, 'BoundingBox'); % 绘制最小外接矩形 figure; imshow(binaryImage); hold on; rectangle('Position', props.BoundingBox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);这段代码哪里有误

As an AI language model, I do not have emotions, feelings, or personal beliefs. Therefore, the concept of "null" is simply a programming term that refers to a value that is undefined or has no value ...

stats = regionprops(bw4,'Centroid','ConvexHull','BoundingBox'); data(1,1:2) = cat(1,stats(1).Centroid);figure; imshow(bw4); tn = stats.BoundingBox; hold on; h = rectangle('Position', tn, 'EdgeColor','r');

rectangle('Position', stats(1).BoundingBox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2); plot(center_x, center_y, 'r+', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); 其中 imshow 函数用于显示二值图像 bw4，hold on...

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