解释代码:cv2.drawContours(img_array, contours, -1, (0, 0, 255), 3)

时间: 2023-10-06 10:13:30 浏览: 156
这是OpenCV库中的一个函数,用于在图像上绘制轮廓线。cv2.drawContours()函数有五个参数,分别是: - img_array:需要绘制轮廓线的图像。 - contours:包含轮廓点集的列表。 - contourIdx:轮廓线的索引。-1表示轮廓的所有点都要被绘制。 - color:轮廓线的颜色。 - thickness:轮廓线的粗细。 所以,这行代码的作用是将颜色为红色的轮廓线绘制在img_array图像上,粗细为3个像素。
相关问题

import cv2 import numpy as np def main(): # 1.导入图片 img_src = cv2.imread("cc.jpg") # 2.灰度化,二值化 img_gray = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, img_bin = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 3.连通域分析 img_bin, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 4.获取最小外接矩形并打印 min_rect = cv2.minAreaRect(contours[0]) print("返回值min_rect:\n", min_rect) rect_points = cv2.boxPoints(min_rect) print("返回值rect_points:\n", rect_points) rect_points = np.int0(rect_points) # 5.绘制最小外接矩形 img_result = img_src.copy() cv2.drawContours(img_result, [rect_points], 0, (255, 255, 255), 2) # 6.显示结果图片 cv2.imshow("img_src", img_src) cv2.imshow("img_result", img_result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()怎么把图像摆正

要将图像摆正,您可以使用cv2.warpAffine()函数。该函数使用变换矩阵将图像旋转、平移、缩放等转换。以下是一个示例,可以将最小外接矩形旋转到水平方向: ```python # 计算旋转角度 angle = min_rect[2] if angle < -45: angle += 90 # 计算旋转中心 center = tuple(np.array(img_src.shape[1::-1]) / 2) # 生成变换矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1) # 应用变换矩阵 img_result_rotated = cv2.warpAffine(img_result, M, img_src.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_CUBIC) ``` 这将生成一个旋转后的图像img_result_rotated。您可以将其保存为图像文件并使用cv2.imshow()函数显示。

def SegMentLWelder(mask_k, mask_box, img_show, contours_info, box, k_class): imgL = cv2.copyTo(mask_k, mask_box) contours_mask_k, _ = cv2.findContours( imgL, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours_mask_k[0]) center = [int(x), int(y)] area, trg1 = cv2.minEnclosingTriangle(contours_mask_k[0]) triange_P1 = trg1[0][0] triange_P2 = trg1[1][0] triange_P3 = trg1[2][0] areaL = len(np.where(imgL == 255)[0]) triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P2]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) triangle_cnt2 = np.array([triange_P2, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) area1 = len(np.where(img_triange1 == 255)[0]) if area1 < 0.25*areaL or area1 > 0.75*areaL: triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) else: area2 = len(np.where(img_triange2 == 255)[0]) if area2 < 0.25*areaL or area2 > 0.75*areaL: triangle_cnt2 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) FindContourSinge(k_class, img_triange1, contours_info, img_show, times=1) FindContourSinge(k_class, img_triange2, contours_info, img_show, times=1)

这是一个 Python 函数,用于在给定的二值图像中寻找一个 L 形区域,并对其进行进一步处理。具体来说,该函数接受以下参数: 1. mask_k:一个二值图像,表示将要寻找的区域的一部分。 2. mask_box:一个二值图像,表示将要寻找的区域的另一部分。 3. img_show:一个彩色图像,用于显示输出结果。 4. contours_info:一个列表,存储从图像中找到的轮廓信息。 5. box:一个四元组,表示将要寻找的区域的外接矩形。 6. k_class:一个整数,表示将要寻找的区域的类别。 函数的主要逻辑是将 mask_k 和 mask_box 相加,得到一个包含 L 形区域的二值图像 imgL。然后,使用 cv2.findContours 函数从 imgL 中找到轮廓 contours_mask_k,使用 cv2.minEnclosingCircle 和 cv2.minEnclosingTriangle 函数分别计算出该轮廓的外接圆和外接三角形。根据外接三角形的顶点和圆心,构造两个包含 L 形区域的三角形,并分别将其绘制到二值图像中。接着,分别计算两个三角形的面积,如果其中一个面积过小或过大,则说明该三角形不是 L 形区域的一部分,需要进行替换。最后,调用 FindContourSinge 函数对两个三角形进行进一步处理,找到其中的轮廓并输出到 img_show 中。 需要注意的是,该函数中的 FindContourSinge 函数并没有给出,因此无法确定该函数的完整逻辑。
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from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 加载图像 image = Image.open('img.png') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=100, compactness=10) # 可视化超像素标记图 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素标记图 segment_img.save('segments.jpg') n_segments = np.max(segments) + 1 # 初始化超像素块的区域 segment_regions = np.zeros((n_segments, img_np.shape[0], img_np.shape[1])) # 遍历每个超像素块 for i in range(n_segments): # 获取当前超像素块的掩码 mask = (segments == i) # 将当前超像素块的掩码赋值给超像素块的区域 segment_regions[i][mask] = 1 # 保存超像素块的区域 np.save('segment_regions.npy', segment_regions) # 加载超像素块的区域 segment_regions = np.load('segment_regions.npy') # 取出第一个超像素块的区域 segment_region = segment_regions[37] segment_region = (segment_region * 255).astype(np.uint8) # 显示超像素块的区域 plt.imshow(segment_region, cmap='gray') plt.show() # 初始化空白图像 output = np.zeros_like(img_np) # 遍历每个超像素块 for i in range(n_segments): # 获取当前超像素块的掩码 mask = segments == i # 将当前超像素块的掩码赋值给输出图像 output[mask] = segment_regions[i] * 255 # 绘制超像素块的边缘 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(output, contours, -1, (255, 255, 0), 1) # 显示超像素块的区域和边缘 plt.imshow(output) plt.show()上述代码出现问题:ValueError: shape mismatch: value array of shape (500,500) could not be broadcast to indexing result of shape (0,3)

import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV,H表示色调(度数表示0-180),S表示饱和度(取值0-255),V表示亮度(取值0-255) # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓,轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值,四个值为x, y, w, h, 其中x, y为左上角坐标,w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf # 加载之前训练好的模型 model = tf.keras.models.load_model('mnist_cnn_model') for img in images_data: # 将RGB格式转换为BGR格式 img_bgr = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) # 找到轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 初始化计数器 count = 0 # 遍历所有轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) if area < 200 or area > 2000: # 如果轮廓面积小于10个像素,则忽略该轮廓 continue # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原始图像上标记出抠出来的数字部分,并将BGR格式转换为RGB格式 cv2.rectangle(img_bgr, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) digit = cv2.cvtColor(img_bgr[y:y+h, x:x+w], cv2.COLOR_BGR2RGB) # 对数字图像进行预处理,使其与训练数据具有相同的格式 digit_resized = cv2.resize(digit, (28, 28)) digit_gray = cv2.cvtColor(digit_resized, cv2.COLOR_RGB2GRAY) digit_normalized = digit_gray / 255.0 digit_reshaped = np.reshape(digit_normalized, (1, 28, 28)) # 进行预测并输出最大概率对应的数字 prediction = model.predict(digit_reshaped) digit_class = np.argmax(prediction) print("抠出来的数字是:", digit_class) # 增加计数器 count += 1 # 在原始图像上显示标记过的抠出来的数字部分 #plt.figure(figsize=(20, 20)) #plt.imshow(cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)) #plt.show() # 显示抠出来的数字个数 print("抠出来了{}个数字".format(count)) 如何解决error Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_12928/408549256.py in <module> 8 for img in images_data: 9 # 将RGB格式转换为BGR格式 ---> 10 img_bgr = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) 11 12 # 转换为灰度图像 error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'cvtColor' > Overload resolution failed: > - src is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'这个错误

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