threshold_points
时间: 2023-10-28 14:07:21 浏览: 33
根据提供的引用内容,没有明确的定义或解释“threshold_points”。但是,可以看出“threshold”是一个函数或程序,用于在Matlab中获取每年的阈值。因此,“threshold_points”可能是指在执行阈值函数时生成的数据点。需要更多的上下文信息才能确定“threshold_points”的确切含义。
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。
[surf] nr_octaves=4 nr_scales=6 initial_step_size=1 threshold=0.1 max_points=1024 descriptor_only=True n_clusters=500我用的是Ovito图片应该怎么设置参数啊
这些参数看起来像是用于SIFT特征点检测和描述符生成的,如果你要使用Ovito进行SIFT特征点检测和描述符生成,可以在Ovito的Python脚本中使用以下代码:
```
from ovito.modifiers import SiftDescriptorModifier
modifier = SiftDescriptorModifier()
modifier.parameters.nr_octaves = 4
modifier.parameters.nr_scales = 6
modifier.parameters.initial_step_size = 1
modifier.parameters.threshold = 0.1
modifier.parameters.max_points = 1024
modifier.parameters.descriptor_only = True
modifier.parameters.n_clusters = 500
pipeline.modifiers.append(modifier)
```
其中,pipeline是你的数据处理管道,可以通过以下代码创建:
```
from ovito.io import import_file
pipeline = import_file("path/to/your/file.xyz")
```
你需要将"path/to/your/file.xyz"替换为你的图像文件路径。然后,将SiftDescriptorModifier添加到管道中,运行脚本即可。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)