img1=cv.resize(img1,img2.shape[1::-1])是什么意思

这行代码的意思是将img1图像缩放为与img2图像相同的大小。其中，img2.shape[1::-1]表示img2的宽和高，[1::-1]的意思是从索引1开始倒序取值，即先取宽度，再取高度。cv.resize()是OpenCV中的函数，用于图像缩放操作。

相关问题

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img0 = cv2.imread("C:/Users/ThinkBook/Desktop/1.jpg") img1 = cv2.resize(img0, dsize = 1, fx = 0.5, fy = 0.5) img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) h, w = img1.shape[:2] print(h, w) cv2.namedWindow("W0") cv2.imshow("W0", img2) cv2.waitKey(delay = 0)

这段代码的作用是读取一张名为"1.jpg"的图像，将其缩小一倍并转换为灰度图像，然后在窗口中显示该图像。具体来说：

第1行导入了cv2、numpy和matplotlib.pyplot模块；

第2行读取名为"1.jpg"的图像，存储在变量img0中；

第3行将img0缩小一倍，得到img1，dsize参数可以用来指定输出图像的大小，fx和fy参数分别表示在水平和垂直方向上的缩放比例；

第4行将img1转换为灰度图像，存储在img2中；

第5行获取img1的高度和宽度，分别存储在变量h和w中；

第6行创建一个名为"W0"的窗口；

第7行在窗口中显示img2；

第8行等待用户按下任意键后关闭窗口。

def locate_carPlate(car_pic, resize_rate=1): # 预处理图像 img = car_pic pic_hight, pic_width = img.shape[:2] if pic_width > MAX_WIDTH: pic_rate = MAX_WIDTH / pic_width img = cv2.resize(img, (MAX_WIDTH, int(pic_hight * pic_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) # cv2.imshow("img", img) if resize_rate != 1: img = cv2.resize(img, (int(pic_width * resize_rate), int(pic_hight * resize_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) pic_hight, pic_width = img.shape[:2] blur = cfg["blur"] if blur > 0: img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0) # 图片分辨率调整 oldimg = img img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将BGR格式转换成灰度图片 # cv2.imshow("gray", img) kernel = np.ones((20, 20), np.uint8) img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 # cv2.imshow("opening", img_opening) img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0) # 图像叠加，img - img_opening # cv2.imshow("opening", img_opening) ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 阈值处理 # cv2.imshow("tresh", img_thresh) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) # 边缘检测 # cv2.imshow("edge", img_edge) kernel = np.ones((cfg["morphologyr"], cfg["morphologyc"]), np.uint8) img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 # cv2.imshow("edge1", img_edge1) img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # cv2.imshow("edge2", img_edge2)

这段代码是用来定位车牌的，首先对图片进行预处理，包括对图片进行缩放、高斯模糊、灰度化、开运算、阈值处理、边缘检测和闭运算等操作，最终得到一个可以用来定位车牌的图像。其中，MAX_WIDTH是一个常量，表示图片的最大宽度；blur表示高斯模糊的半径大小；morphologyr和morphologyc是闭运算和开运算的卷积核大小。这段代码是车牌识别算法中比较重要的部分，通过这些处理可以将车牌从原始图片中准确地定位出来。