circles = cv2.HoughCircles(gray_img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, minDist=50, param1=50, param2=18, minRadius=10, maxRadius=20)出现报错loop of ufunc does not support argument 0 of type NoneType which has no callable rint method
时间: 2023-05-22 21:01:45 浏览: 106
这个报错的意思是你传递给 cv2.HoughCircles() 函数的 gray_img 参数是 NoneType 类型,而这个类型没有可调用的rint()方法。因此,你需要检查一下 gray_img 变量的值,确保它是一个有效的图像对象。如果它是一个 NoneType 对象,那么你需要重新加载图像并将其传递给 cv2.HoughCircles() 函数。
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circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100)
你好!根据你提供的代码,这是在使用 OpenCV 库中的 HoughCircles 函数来进行圆检测。该函数用于在图像中检测圆的存在。
参数解释如下:
- edges:经过边缘检测后的图像,通常是使用 Canny 算法得到的。
- cv2.HOUGH_GRADIENT:表示使用 Hough 变换的一种方法。
- dp:累加器图像的分辨率与原始图像之比的倒数。
- minDist:检测到的圆的中心之间的最小距离。
- param1:用于边缘检测的梯度值阈值。
- param2:累加器阈值,低于该阈值的圆将被忽略。
- minRadius:圆的最小半径。
- maxRadius:圆的最大半径。
这个函数将返回一个包含检测到的圆的数组。每个圆由其中心坐标和半径表示。
请注意,使用 HoughCircles 函数之前,需要确保已经对图像进行了边缘检测。你可以使用 Canny 函数来实现这一步骤。
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分析一下这段代码import cv2 cap = cv2.VideoCapture('d://1.avi') cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G')) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) if not cap.isOpened(): print('Failed to open video file') exit() while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) opening = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) edges = cv2.Canny(opening, 50, 100) circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 2, minDist=100, param1=100, param2=75, minRadius=100, maxRadius=140) if circles is not None: circles = circles[0].astype(int) for circle in circles: x, y, r = circle cv2.rectangle(frame, (x-r-10, y-r-10), (x+r+10, y+r+10), (0, 255, 0), 3) cv2.circle(frame, (x, y), 6, (255, 255, 0), -1) text = f'x: {x} y: {y}' cv2.putText(frame, text, (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) else: cv2.putText(frame, 'x: None y: None', (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
这段代码实现了对视频中的圆形物体进行检测和定位,并在视频中标记出来。
首先通过`cv2.VideoCapture`函数读取视频文件,然后通过`cap.set`函数设置视频编解码器为MJPG,这样可以提高视频处理速度。接着定义了一个字体和一个形态学操作的核,用于后续的图像处理。
然后进入一个无限循环,每次循环中通过`cap.read()`函数读取一帧视频,并将其转换为灰度图像。对灰度图像进行形态学开运算和Canny边缘检测,用于检测圆形物体。通过`cv2.HoughCircles`函数对边缘图像进行霍夫圆变换,得到检测到的圆形物体的位置和半径。
如果检测到了圆形物体,则用矩形框和圆圈标记出来,并在矩形框上方显示物体的位置信息。如果未检测到圆形物体,则显示“x: None y: None”的信息。
最后通过`cv2.imshow`函数显示处理后的视频,并通过`cv2.waitKey`函数等待用户按下键盘上的“q”键退出程序。最后释放视频流并关闭所有窗口。
需要注意的是,这段代码中的参数都是根据具体的视频和物体进行调整的,需要根据实际情况进行调整。