用中文分析以下代码 cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]

时间: 2024-05-22 19:12:45 浏览: 136
CPP

cvFindContours的应用

这段代码使用了OpenCV库中的findContours函数，其作用是在二值图像中查找轮廓。函数的参数包括三个：mask表示输入的二值图像，RETR_EXTERNAL表示只查找最外层轮廓，CHAIN_APPROX_SIMPLE表示轮廓的存储方式为仅存储轮廓的端点。函数的返回值是一个包含所有轮廓的列表，而cnts则表示列表中的第二个元素，即所有轮廓的坐标点数组。这段代码的作用是获取二值图像mask中所有外层轮廓的坐标点数组。
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cv2.findContours(mark, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if cnts and len(cnts[0]) > 0: # 如果找到轮廓 for contour in cnts[0]: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) print...

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:5]

这段代码使用OpenCV的cv2.findContours函数从边缘图像中查找轮廓。 首先，edged.copy()创建了 edged 的副本，以确保原始图像不会被修改。 然后，cv2.findContours函数被调用，它接受三个参数： - 第一个参数是边缘...

(cnts, _) = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这是一个关于计算机视觉中轮廓查找的代码行，使用了OpenCV库中的findContours函数。该函数的作用是在二值图像中查找轮廓，并返回轮廓的坐标信息。具体来说，该代码行将闭合的二值图像作为输入，使用RETR_EXTERNAL...

max_contour1 =max (cnts1, key=cv2.contourArea）#蓝色 cv2.error: Opencv(3.4.16) /home/pi/Documents/opencv-3:4:16/modu les/ingprog/src.(shapedescr.cpp:315: error : (-215:Assertion failed) npoints >= 0 8& (depth == CV_32F 1I depth == CV_ 32S) in function‘co ntourArea'

这个错误提示是因为在执行 cv2.contourArea 函数时，输入的轮廓 cnts1 中含有无效的轮廓，可能是因为在处理图像时未能正确提取轮廓。建议您检查一下程序中提取轮廓的部分，确保轮廓是正确的。您也可以尝试使用 ...

cnts, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，close是一个二值化图像，cv2.RETR_TREE表示检测所有轮廓并建立轮廓之间的层级关系，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，将轮廓转化为简单的线段。findContours函数会返回两个值，第一个是轮廓信息...

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]

这行代码是使用OpenCV库中的findContours函数来寻找图像中的轮廓。该函数的第一个参数是二值图像，第二个参数是轮廓检索模式，第三个参数是轮廓逼近方法。函数返回一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是由一系列(x,y...

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 image1,cnts1,hierarchy1=cv2.findContours(mask_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#轮廓检测 image3,cnts3,hierarchy3=cv2.findContours(mask_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用来通过电脑内置摄像头实时检测红色和绿色物体，并在画面上用矩形框标记出来。首先，代码导入了必要的库，然后定义了红色和绿色的阈值范围。接下来，打开摄像头并进行帧读取，将读取到的帧转换为HSV颜色...

cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

cv2.findContours()函数是用于寻找图像中的轮廓的函数。该函数会返回三个参数：第一个参数是二值化图像，第二个参数是轮廓检索模式（RETR_TREE表示检索所有轮廓并建立轮廓之间的层级关系），第三个参数是轮廓逼近...

def TEST(): global col global squ ret, frame = image.read() color_lower = np.array([int(Hmin.value),int(Smin.value),int(Vmin.value)]) color_upper = np.array([int(Hmax.value), int(Smax.value), int(Vmax.value)]) color1_lower = np.array([int(H1min.value),int(S1min.value),int(V1min.value)]) color1_upper = np.array([int(H1max.value), int(S1max.value), int(V1max.value)]) #frame = cv2.resize(frame, (400, 400)) frame_ = cv2.GaussianBlur(frame,(5,5),0) hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv,color_lower,color_upper) mask = cv2.erode(mask,None,iterations=2) mask = cv2.dilate(mask,None,iterations=2) mask = cv2.GaussianBlur(mask,(3,3),0) mask1 = cv2.inRange(hsv,color1_lower,color1_upper) mask1 = cv2.erode(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.dilate(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.GaussianBlur(mask1,(3,3),0) cnts = cv2.findContours(mask.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] cnts1 = cv2.findContours(mask1.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] if len(cnts) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt = max(cnts, key=cv2.contourArea) (color_x,color_y),color_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) if color_radius > 10: squ=1 else: squ=0 if len(cnts1) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt1 = max(cnts1, key=cv2.contourArea) (color1_x,color1_y),color1_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt1) if color1_radius > 10: col=1 else: col=0

这段代码是一个函数TEST...接着，它使用cv2.findContours()函数找到掩码中的轮廓，并选择最大的轮廓。最后，它计算最小包围圆的圆心和半径，并根据半径大小将col和squ变量设置为1或0。 请问你还有其他问题吗？

def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): reverse = False i = 0 if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top": reverse = True if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top": i = 1 boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse)) return cnts, boundingBoxes

然后，函数使用列表推导式和 cv2.boundingRect() 函数对每个轮廓进行处理，将其转换为最小的包围矩形，并将结果保存在名为 boundingBoxes 的列表中。 最后，函数使用 zip() 函数将 cnts 和 boundingBoxes...

c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0】

具体来说，sorted() 函数是 Python 内置的排序函数，它的第一个参数 cnts 是要排序的对象，第二个参数 key 是指定排序依据的函数，这里使用 cv2.contourArea 函数来计算轮廓的面积。第三个参数 reverse 是...

cnts, hierarchy = cv2.findContours

cnts, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 和 cnts, hierarchy = cv2.findContours(imgray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 是使用OpenCV...

cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]什么意思

这行代码是使用OpenCV库中的cv2.contourArea函数对一个轮廓列表进行排序。轮廓是图像中的连续曲线，可以用于检测和识别图像中的形状和物体。 首先，cv2.contourArea函数计算每个轮廓的面积。然后，sorted函数对轮廓...

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 cv2.namedWindow("Display_Image", cv2.WINDOW_NORMAL) if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnts3, hierarchy3 = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()这段代码为什么打不电脑自带的摄像头

这段代码可能无法打开电脑自带的摄像头的原因有几种可能性： 1. 摄像头权限问题：请确保你的代码运行在有摄像头访问权限的用户下。 2. 摄像头驱动问题：有些摄像头需要特定的驱动程序才能正常工作。请检查你的...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\JetBrains\IdeaIE2020.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\pydevd.py", line 1477, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script File "C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\JetBrains\IdeaIE2020.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "G:/jp/Scan/scan.py", line 101, in <module> cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5] cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\shapedescr.cpp:315: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV

错误信息显示发生在shapedescr.cpp文件的第315行，错误内容为断言失败，即npoints必须大于等于0且depth等于CV。这可能是由于输入的参数不符合要求导致的。你需要检查你的代码，确保传入的参数正确，并且没有出现任何...

cnts,hierarchy= cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)解决此问题

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 在这个例子中，RETR_TREE会返回一个嵌套的轮廓树，CHAIN_APPROX_SIMPLE会让OpenCV使用更紧凑的方式存储轮廓数据...

cnts, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这行代码使用OpenCV库中的findContours函数来查找图像中的轮廓。函数的第一个参数是二值化后的图像，第二个参数指定轮廓检索模式，第三个参数指定轮廓逼近方法。函数返回两个值，第一个是轮廓数组，第二个是轮廓的...

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