imm, ball = match(imm, cv2.imread("ball.png", 0), (255, 255, 255)) imm, home = match(imm, cv2.imread("home.png", 0), (255, 255, 255)) imm, heart = match(imm, cv2.imread("heart.png", 0), (0, 0, 0))

这段代码中，首先使用 `cv2.imread()` 函数分别读取了三个模板图像文件 `ball.png`、`home.png` 和 `heart.png`，并使用 `0` 参数将图像读入为灰度图像。然后，分别调用了 `match()` 函数，来在当前屏幕截图 `imm` 中匹配模板图像，并将匹配结果保存在变量 `ball`、`home` 和 `heart` 中。

具体而言，`match()` 函数的第二个参数是模板图像，第三个参数是颜色阈值。在匹配时，`match()` 函数会将模板图像与当前屏幕截图进行比对，并返回匹配结果。匹配结果是一个元组，包含两个元素：第一个元素是截图中匹配到的区域的左上角坐标，第二个元素是模板图像的宽度和高度。

因此，执行完这段代码后，变量 `ball`、`home` 和 `heart` 分别表示在当前屏幕截图中匹配到的三个模板图像的位置和大小信息，可以用于后续操作，例如在这些位置上绘制图形或执行其他操作。

相关问题

ret, thresh = cv2.threshold(imm, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 寻找图像中的边缘 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, TopLeft=({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')将此代码中心点坐标改为角的坐标

要将中心点坐标改为角的坐标，只需要将代码中的 `rect[0]` 改为 `box[0]` 即可，修改后的代码如下：

ret, thresh = cv2.threshold(imm, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
rects = []
for contour in contours:
    rect = cv2.minAreaRect(contour)
    rects.append(rect)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)):
    print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, TopLeft=({int(box[0][0])}, {int(box[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')打印的具体是什么

打印的具体内容是所有轮廓中面积最大的矩形的信息，包括其排名，大小，位置，宽度，高度和角度。例如，“Rank 1: Size=120, (50, 50), Width=10, Height=12, Angle=-45”表示最大的矩形的排名为1，大小为120（像素），中心点位置为(50,50)，宽度为10，高度为12，角度为-45度。