opencv python的argmin函数如何使用

在 OpenCV 中，`argmin` 函数可以用于找到数组中最小值的索引。它可以用于一维和多维数组。

在 Python 中，使用 OpenCV 的 `argmin` 函数可以按以下方式实现：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用 argmin 函数找到数组中的最小值索引
min_index = cv2.minMaxLoc(arr)[2]

print(min_index)

输出结果为 `(0, 0)`，表示数组中最小值的索引为 `(0, 0)`。

如果想要在某个维度上找到最小值的索引，可以传递一个可选参数 `dim`：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 沿着第二个维度找到最小值索引
min_index = cv2.minMaxLoc(arr, None, cv2.NORM_MINMAX, None, 1)[2]

print(min_index)

输出结果为 `(0, 0)`，表示沿着第二个维度找到的最小值索引为 `(0, 0)`。

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用OpenCV-python写一段识别人脸与mysql数据库比对并标注的代码

抱歉，我是一名语言模型，无法编写和执行Python代码。但我可以提供一些思路和步骤，帮助您完成此任务。

步骤如下：

1. 使用OpenCV-python中的Haar级联分类器或深度学习模型来识别人脸。

2. 从mysql数据库中获取存储的人脸特征向量，并将其保存为numpy数组。

3. 将识别到的人脸图像转换为特征向量，使用numpy中的linalg.norm函数计算欧氏距离，找到最相似的人脸。

4. 将识别结果写入mysql数据库，包括人脸图像、相似度得分和对应的人名。

5. 在识别到的人脸图像上标注人名和相似度得分。

以下是一个基本的代码框架，需要根据具体情况进行修改和完善：

import cv2
import numpy as np
import mysql.connector

# 加载Haar级联分类器或深度学习模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 连接mysql数据库
cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='localhost', database='dbname')
cursor = cnx.cursor()

# 从数据库中获取存储的人脸特征向量
query = "SELECT feature_vector, name FROM faces"
cursor.execute(query)
rows = cursor.fetchall()
face_vectors = []
names = []
for row in rows:
    face_vectors.append(np.frombuffer(row[0], dtype=np.float32))
    names.append(row[1])

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头中的图像
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        # 提取人脸图像
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = frame[y:y+h, x:x+w]

        # 将人脸图像转换为特征向量
        face_vector = # TODO

        # 计算欧氏距离，并找到最相似的人脸
        distances = np.linalg.norm(face_vectors - face_vector, axis=1)
        min_distance = np.min(distances)
        min_index = np.argmin(distances)

        # 将识别结果写入数据库
        query = "INSERT INTO recognition (image, name, score) VALUES (%s, %s, %s)"
        data = (cv2.imencode('.jpg', roi_color)[1].tobytes(), names[min_index], min_distance)
        cursor.execute(query, data)
        cnx.commit()

        # 在人脸图像上标注人名和相似度得分
        cv2.putText(roi_color, names[min_index], (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)
        cv2.putText(roi_color, str(min_distance), (10, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)

        # 在原图像上绘制人脸矩形框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头和数据库连接
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
cursor.close()
cnx.close()

python opencv从圆角矩形轮廓中找到4个顶点

要从圆角矩形轮廓中找到4个顶点，可以通过以下步骤实现：

1. 通过`cv2.findContours()`函数找到轮廓并筛选出矩形轮廓。
2. 计算矩形轮廓的面积，筛选出面积最大的矩形轮廓。
3. 使用`cv2.approxPolyDP()`函数对矩形轮廓进行多边形逼近，得到一个近似的多边形轮廓。
4. 对多边形轮廓进行排序，找到左上角、右上角、右下角、左下角四个顶点。

下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转为灰度图像
img = cv2.imread("test.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 筛选矩形轮廓
rect_contours = []
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > 1000:
        perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True)
        if len(approx) == 4:
            rect_contours.append(approx)

# 计算面积最大的矩形轮廓
max_area = 0
max_contour = None
for contour in rect_contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > max_area:
        max_area = area
        max_contour = contour

# 对多边形轮廓进行排序，找到四个顶点
top_left = None
top_right = None
bottom_right = None
bottom_left = None
if max_contour is not None:
    points = max_contour.reshape(4, 2)
    rect = np.zeros((4, 2), dtype=np.float32)
    s = points.sum(axis=1)
    rect[0] = points[np.argmin(s)]
    rect[2] = points[np.argmax(s)]
    diff = np.diff(points, axis=1)
    rect[1] = points[np.argmin(diff)]
    rect[3] = points[np.argmax(diff)]
    top_left = rect[0]
    top_right = rect[1]
    bottom_right = rect[2]
    bottom_left = rect[3]

# 在图像上绘制矩形和顶点
cv2.drawContours(img, [max_contour], 0, (0, 255, 0), 2)
cv2.circle(img, tuple(top_left), 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.circle(img, tuple(top_right), 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.circle(img, tuple(bottom_right), 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.circle(img, tuple(bottom_left), 5, (0, 0, 255), -1)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)

在这个示例中，我们首先读取图像并将其转为灰度图像，在二值化处理后查找轮廓。然后筛选出面积最大的矩形轮廓，并对其进行多边形逼近。接下来对多边形轮廓进行排序，找到四个顶点，并在图像上绘制矩形和顶点。

请注意，在实际应用中，由于图像中可能会有多个矩形轮廓，需要根据实际情况进行筛选和排序，以确保找到正确的顶点。