s = pts.sum(axis = 1)

`s = pts.sum(axis = 1)` 这行代码是在Python编程中对二维数组（或称为矩阵）`pts`进行操作。`axis = 1` 参数意味着我们在执行计算时沿着列（索引为1的轴）进行。

具体来说，`sum()` 函数会对每一列（因为 `axis=1`）中的所有元素求和，将每列数据缩减为一个单一的数值。结果会是一个一维数组（或向量），其长度与原矩阵的列数相同，存储的是原矩阵各列元素之和。

举个例子，如果你有一个二维数组 `pts`，其中包含多行数据（行表示样本），每一列代表一个特征值，那么 `s` 就是每个样本所有特征值之和。

相关问题

def order_points(pts): # 一共4个坐标点 rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32") # 按顺序找到对应坐标0123分别是 左上，右上，右下，左下 # 计算左上，右下 s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] # 计算右上和左下 diff = np.diff(pts, axis = 1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect

这是一个Python函数，接受一个形如$[(x_1, y_1), (x_2, y_2), (x_3, y_3), (x_4, y_4)]$的四个点坐标列表pts，然后返回一个4行2列的二维数组rect，其中每一行表示一个坐标点的x和y坐标。具体实现是通过计算四个点的坐标和以及坐标差之和，找出这四个点的相对位置关系，从而得到它们对应到rect数组中的位置。其中，左上角的点对应rect数组的第一行，右上角的点对应第二行，右下角的点对应第三行，左下角的点对应第四行。

解释def adaPoint(box, pro): box_pro = box if pro != 1.0: box_pro = box / pro box_pro = np.trunc(box_pro) return box_pro # 四边形顶点排序，[top-left, top-right, bottom-right, bottom-left] def orderPoints(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32") s = pts.sum(axis=1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] diff = np.diff(pts, axis=1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect # 计算长宽 def pointDistance(a, b): return int(np.sqrt(np.sum(np.square(a - b)))) # 透视变换 def warpImage(image, box): w, h = pointDistance(box[0], box[1]), pointDistance(box[1], box[2]) dst_rect = np.array([[0, 0], [w - 1, 0], [w - 1, h - 1], [0, h - 1]], dtype='float32') M = cv2.getPerspectiveTransform(box, dst_rect) warped = cv2.warpPerspective(image, M, (w, h)) return warped

这是一个用于透视变换的函数，主要包括以下几个步骤：

1. adaPoint函数：根据给定的比例pro，将四边形的顶点坐标进行适当的缩放，并将坐标转换为整数类型；

2. orderPoints函数：对四边形的顶点进行排序，使其按照[top-left, top-right, bottom-right, bottom-left]的顺序排列；

3. pointDistance函数：计算两个点之间的欧氏距离；

4. warpImage函数：通过透视变换将原始图像image转换为目标四边形box所确定的矩形区域内的图像。具体实现方法是：

(a) 计算目标矩形的宽w和高h，以及目标矩形的四个顶点坐标dst_rect；

(b) 使用cv2.getPerspectiveTransform函数计算从原始四边形box到目标矩形dst_rect的透视变换矩阵M；

(c) 使用cv2.warpPerspective函数对原始图像image进行透视变换，得到目标矩形内的图像warped。

透视变换常用于图像校正、文档扫描等领域。